論文の概要: Discrete-Space Generative AI Pipeline for Semantic Transmission of Signals
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.13556v1
- Date: Sat, 14 Feb 2026 02:11:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-17 14:17:28.144415
- Title: Discrete-Space Generative AI Pipeline for Semantic Transmission of Signals
- Title（参考訳）: 信号の意味伝達のための離散空間生成型AIパイプライン
- Authors: Silvija Kokalj-Filipovic, Yagna Kaasaragadda,
- Abstract要約: Discernmentは、GenAIモデルを使用して技術チャネル上で物理信号(ベースバンド無線とオーディオ)の意味を伝達するセマンティック通信システムである。
チャネル容量が著しく低下しても,ディスクナーメントはセマンティックな整合性を維持していることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2291770711277359
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We introduce Discernment, a semantic communication system that transmits the meaning of physical signals (baseband radio and audio) over a technical channel using GenAI models operating in discrete spaces. Discernment dynamically adapts to channel impairments - modeled as erasure channels - by switching between an autoregressive or a diffusion-based generative algorithm, depending on the erasure pattern. Our results show that Discernment maintains semantic integrity even as channel capacity severely degrades, exhibiting very small and graceful performance decline in both classification accuracy and statistical fidelity of the reconstructed meaning. These findings demonstrate Discernment's ability to adjust to diverse physical channel conditions while maintaining spectral efficiency and low model complexity, making it well suited for IoT deployments and strongly motivating further research on this semantic channel paradigm.
- Abstract（参考訳）: 我々は、離散空間で動作するGenAIモデルを用いて、技術チャネル上で物理信号(ベースバンドラジオとオーディオ)の意味を伝達する意味コミュニケーションシステムであるDiscernmentを紹介する。
識別は、消去パターンに応じて自己回帰または拡散に基づく生成アルゴリズムを切り替えることによって、消去チャネルとしてモデル化されたチャネル障害に動的に適応する。
その結果, チャネル容量が著しく低下しても意味的整合性を維持し, 分類精度, 統計的忠実度ともに非常に小さく, 優雅な性能低下を示すことが明らかとなった。
これらの知見は、スペクトル効率と低モデルの複雑さを維持しながら、様々な物理チャネル条件に適応するDisnalmentの能力を示し、IoTデプロイメントに適しており、このセマンティックチャネルパラダイムに関するさらなる研究を強く動機付けている。
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