論文の概要: Federated Latent Space Alignment for Multi-user Semantic Communications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.17271v1
• Date: Thu, 19 Feb 2026 11:18:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-20 15:21:28.99138
• Title: Federated Latent Space Alignment for Multi-user Semantic Communications
• Title（参考訳）: マルチユーザセマンティック通信のためのフェデレート遅延空間アライメント
• Authors: Giuseppe Di Poce, Mario Edoardo Pandolfo, Emilio Calvanese Strinati, Paolo Di Lorenzo,
• Abstract要約: 本稿では,マルチエージェントAIネイティブなセマンティックコミュニケーションにおいて,遅延空間の不整合を緩和するための新しいアプローチを提案する。 本手法では,APにおける意味的事前等化器とユーザデバイスにおける局所的意味的等化器とを共用するプロトコルを実装している。 ゴール指向のセマンティックコミュニケーションにおける提案手法を数値計算により検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.625937174105642
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Semantic communication aims to convey meaning for effective task execution, but differing latent representations in AI-native devices can cause semantic mismatches that hinder mutual understanding. This paper introduces a novel approach to mitigating latent space misalignment in multi-agent AI- native semantic communications. In a downlink scenario, we consider an access point (AP) communicating with multiple users to accomplish a specific AI-driven task. Our method implements a protocol that shares a semantic pre-equalizer at the AP and local semantic equalizers at user devices, fostering mutual understanding and task-oriented communication while considering power and complexity constraints. To achieve this, we employ a federated optimization for the decentralized training of the semantic equalizers at the AP and user sides. Numerical results validate the proposed approach in goal-oriented semantic communication, revealing key trade-offs among accuracy, com- munication overhead, complexity, and the semantic proximity of AI-native communication devices.
• Abstract（参考訳）: 意味コミュニケーションは、効果的なタスク実行の意味を伝えることを目的としているが、AIネイティブデバイスにおける潜在表現の違いは、相互理解を妨げる意味的ミスマッチを引き起こす可能性がある。 本稿では,マルチエージェントAIネイティブなセマンティックコミュニケーションにおいて,遅延空間の不整合を緩和するための新しいアプローチを提案する。 ダウンリンクシナリオでは、特定のAI駆動タスクを達成するために、複数のユーザと通信するアクセスポイント(AP)を考慮する。 本稿では,APにおける意味前等化器とユーザデバイスにおける局所意味等化器を共用するプロトコルを実装し,パワーと複雑性の制約を考慮して相互理解とタスク指向のコミュニケーションを促進する。 これを実現するために,AP とユーザ側のセマンティック・イコライザの分散トレーニングに,フェデレーション最適化を用いる。 数値計算により,AIネイティブ通信装置の精度,コミュニケーションオーバヘッド,複雑性,意味的近接性といった重要なトレードオフを明らかにすることを目的として,目標指向のセマンティック通信における提案手法の有効性が検証された。

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