論文の概要: Learning Network Sheaves for AI-native Semantic Communication

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.03248v1
• Date: Tue, 02 Dec 2025 21:36:44 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2025-12-04 12:15:33.816442
• Title: Learning Network Sheaves for AI-native Semantic Communication
• Title（参考訳）: AIネイティブなセマンティックコミュニケーションのための学習ネットワークシーブ
• Authors: Enrico Grimaldi, Mario Edoardo Pandolfo, Gabriele D'Acunto, Sergio Barbarossa, Paolo Di Lorenzo,
• Abstract要約: AIの最近の進歩は、ビット中心のコミュニケーションからゴールセマンティクス指向アーキテクチャへのパラダイムシフトを求めている。 潜在AIエージェントが潜在空間表現を交換できるようにし、セマンティックノイズを緩和し、タスク関連の意味を保存すること。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.520578655250752
• License:
• Abstract: Recent advances in AI call for a paradigm shift from bit-centric communication to goal- and semantics-oriented architectures, paving the way for AI-native 6G networks. In this context, we address a key open challenge: enabling heterogeneous AI agents to exchange compressed latent-space representations while mitigating semantic noise and preserving task-relevant meaning. We cast this challenge as learning both the communication topology and the alignment maps that govern information exchange among agents, yielding a learned network sheaf equipped with orthogonal maps. This learning process is further supported by a semantic denoising end compression module that constructs a shared global semantic space and derives sparse, structured representations of each agent's latent space. This corresponds to a nonconvex dictionary learning problem solved iteratively with closed-form updates. Experiments with mutiple AI agents pre-trained on real image data show that the semantic denoising and compression facilitates AI agents alignment and the extraction of semantic clusters, while preserving high accuracy in downstream task. The resulting communication network provides new insights about semantic heterogeneity across agents, highlighting the interpretability of our methodology.
• Abstract（参考訳）: AIの最近の進歩は、ビット中心のコミュニケーションからゴールとセマンティクス指向のアーキテクチャへのパラダイムシフト、AIネイティブな6Gネットワークへの道を開くことを求めている。 この文脈では、異種AIエージェントが圧縮されたラテント空間表現を交換できるようにし、セマンティックノイズを緩和し、タスク関連の意味を保存するという重要なオープン課題に対処する。 この課題は、エージェント間の情報交換を管理する通信トポロジとアライメントマップの両方を学習することで、直交マップを備えた学習ネットワークシーフを得る、というものである。 この学習プロセスは、共有グローバルなセマンティック空間を構築し、各エージェントの潜在空間のスパースで構造化された表現を導出するセマンティック・デノナイジング・エンド圧縮モジュールによってさらに支持される。 これは、クローズドフォーム更新で反復的に解決された非凸辞書学習問題に対応する。 実画像データに事前トレーニングされたミュータプルAIエージェントによる実験では、セマンティックデノゲーションと圧縮が、ダウンストリームタスクにおいて高い精度を維持しながら、AIエージェントのアライメントとセマンティッククラスタの抽出を促進することが示されている。 得られたコミュニケーションネットワークはエージェント間のセマンティックな不均一性に関する新たな洞察を提供し、我々の方法論の解釈可能性を強調している。

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