論文の概要: Prediction-Powered Communication with Distortion Guarantees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.24373v1
• Date: Mon, 29 Sep 2025 07:19:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 22:32:19.812098
• Title: Prediction-Powered Communication with Distortion Guarantees
• Title（参考訳）: 歪み保証を用いた予測駆動通信
• Authors: Matteo Zecchin, Unnikrishnan Kunnath Ganesan, Giuseppe Durisi, Petar Popovski, Osvaldo Simeone,
• Abstract要約: 本研究では,デバイスが厳密な歪み保証付きゼロ遅延制約の下で通信する,予測駆動型通信環境について検討する。 本稿では,オンラインコンフォメーション予測を利用した2つのゼロ遅延圧縮アルゴリズムを提案する。 セマンティックテキスト圧縮の実験は、そのアプローチを検証し、ビットレートの大幅な削減を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.37485275954224
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The development of 6G wireless systems is taking place alongside the development of increasingly intelligent wireless devices and network nodes. The changing technological landscape is motivating a rethinking of classical Shannon information theory that emphasizes semantic and task-oriented paradigms. In this paper, we study a prediction-powered communication setting, in which devices, equipped with artificial intelligence (AI)-based predictors, communicate under zero-delay constraints with strict distortion guarantees. Two classes of distortion measures are considered: (i) outage-based metrics, suitable for tasks tolerating occasional packet losses, such as real-time control or monitoring; and (ii) bounded distortion metrics, relevant to semantic-rich tasks like text or video transmission. We propose two zero-delay compression algorithms leveraging online conformal prediction to provide per-sequence guarantees on the distortion of reconstructed sequences over error-free and packet-erasure channels with feedback. For erasure channels, we introduce a doubly-adaptive conformal update to compensate for channel-induced errors and derive sufficient conditions on erasure statistics to ensure distortion constraints. Experiments on semantic text compression validate the approach, showing significant bit rate reductions while strictly meeting distortion guarantees compared to state-of-the-art prediction-powered compression methods.
• Abstract（参考訳）: 6G無線システムの開発は、ますますインテリジェントな無線デバイスやネットワークノードの開発と共に行われている。 技術的な状況の変化は、意味論とタスク指向のパラダイムを強調する古典的なシャノン情報理論を再考する動機となっている。 本稿では,人工知能(AI)ベースの予測器を備えたデバイスが,厳密な歪み保証付きゼロ遅延制約の下で通信を行う,予測駆動型通信環境について検討する。 歪み測定の2つのクラスが考慮されている。 (i)ダウンジベースのメトリクスで、リアルタイム制御や監視などのパケットロスを許容するタスクに適したもの (ii)テキストやビデオの送信といった意味に富むタスクに関連する境界歪みメトリクス。 本稿では,オンラインコンフォメーション予測を利用した2つのゼロ遅延圧縮アルゴリズムを提案する。 消去チャネルに対して,チャネルによるエラーを補償し,歪み制約を保証するために,消去統計に関する十分な条件を導出するために,二重適応型コンフォメーション更新を導入する。 セマンティックテキスト圧縮の実験は、最先端の予測駆動圧縮法と比較して、歪み保証を厳格に満たしながら、ビットレートの大幅な削減を示すアプローチを検証した。

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