論文の概要: Minimizing Quantized Semantic Age of Information (QSAoI) in Foundation Model-Based Semantic Communications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.31303v1
• Date: Tue, 30 Jun 2026 08:16:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-01 18:27:19.134477
• Title: Minimizing Quantized Semantic Age of Information (QSAoI) in Foundation Model-Based Semantic Communications
• Title（参考訳）: 基礎モデルに基づく意味コミュニケーションにおけるQSAoI(Quantized Semantic Age of Information)の最小化
• Abstract要約: 本稿では,情報量化時代(QSAoI, Quantized Semantic Age of Information)について紹介する。 本稿では,遅延制約のあるセマンティック通信における無線フェージングチャネル上でのQSAoIを最小化するための,新しい基盤モデルに基づく効率的な協調設計フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.856220919076556
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The emerging techniques of semantic communications and edge computing in 6G networks necessitate a paradigm shift toward co-designed semantic-aware and adaptive resource allocation for short-packet transmissions. However, there is a fundamental gap between the semantic layer and the physical layer under low-latency finite blocklength (FBL) effects. To bridge this gap, we introduce the Quantized Semantic Age of Information (QSAoI), a novel metric that rigorously captures the trade-offs among freshness and semantic efficiency of high-level features in real-time communication in the FBL regime. Guided by this metric, we propose a novel foundation model-based efficient co-designed framework to minimize the expected QSAoI over wireless fading channels in latency-constrained semantic communication. Specifically, we formulate a non-linear joint optimization problem to dynamically optimize the block-wise mixed-precision quantization (MPQ) strategy and the physical blocklength. To efficiently resolve this complex problem, we develop a high-efficiency low-complexity algorithm based on fixpoint inspection and bisection search. Extensive simulations validate that our proposed algorithm dynamically adapts the semantic quantization precision to varying channel conditions, effectively minimizing the expected QSAoI compared to baselines.
• Abstract（参考訳）: 6Gネットワークにおけるセマンティック通信とエッジコンピューティングの新たな技術は、短包伝送のための協調設計されたセマンティックアウェアと適応リソースアロケーションへのパラダイムシフトを必要とする。 しかし、低遅延有限ブロック長(FBL)効果下では、意味層と物理層の間には根本的なギャップがある。 このギャップを埋めるために、我々は、FBL体制におけるリアルタイム通信における高レベルの特徴の鮮度と意味的効率のトレードオフを厳格に把握する新しい指標であるQuantized Semantic Age of Information (QSAoI)を導入する。 本稿では,遅延制約のあるセマンティック通信において,無線のフェージングチャネル上でのQSAoIを最小化するための,新しい基盤モデルに基づく効率的な協調設計フレームワークを提案する。 具体的には,ブロックワイド混合精度量子化(MPQ)戦略と物理ブロック長を動的に最適化するために,非線形結合最適化問題を定式化する。 この複雑な問題を効率的に解決するために,固定点検査と二項探索に基づく高効率低複雑性アルゴリズムを開発した。 大規模シミュレーションにより,提案アルゴリズムは様々なチャネル条件に対する意味的量子化精度を動的に適用し,ベースラインと比較してQSAoIを効果的に最小化することを確認した。

関連論文リスト

• Adaptive Semantic Communication for Wireless Image Transmission Leveraging Mixture-of-Experts Mechanism [2.84822991919912]
  MoEベースのセマンティックコミュニケーションはスパースで効率的な適応型アーキテクチャとして登場した。 マルチインプットマルチアウトプット(MIMO)チャネルのための新しいエンドツーエンド画像意味コミュニケーションシステムを提案する。 提案手法は,従来の適応手法の厳密な結合を破り,単一駆動ルーティングのボトルネックを克服することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-03T03:35:09Z)
• Optimizing Entanglement Distribution Protocols: Maximizing Classical Information in Quantum Networks [5.621690515150937]
  大規模量子ネットワークを実現する上で,効率的な絡み合い分布は基礎的な課題である。 本稿では,4つの重要な展開を導入することで,絡み合い分布問題に対処する。 まず、量子通信の第一の応用がプライベート情報の伝達であることを認識し、エンサンブル容量(EC)を導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-26T12:08:13Z)
• Graph Neural Networks for Resource Allocation in Interference-limited Multi-Channel Wireless Networks with QoS Constraints [24.147078012070285]
  最小データレートの制約を満たすことは、無線通信システムにおいて重要な課題である。 従来のディープラーニングアプローチは、損失関数とハイパーチューニングにペナルティ項を組み込むことによって、これらの制約に対処することが多い。 We build the structure of the WMMSE algorithm and extended it to a multi-channel set。 我々は,GNNベースのアルゴリズムであるJCPGNN-Mを開発し,ユーザ毎の同時マルチチャネル割り当てをサポートする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-08T07:28:10Z)
• Latent Diffusion Model Based Denoising Receiver for 6G Semantic Communication: From Stochastic Differential Theory to Application [11.385703484113552]
  生成人工知能(GAI)を利用した新しい意味コミュニケーションフレームワークを提案する。 意味的特徴抽出のための変分オートエンコーダを組み合わせた潜在拡散モデル(LDM)に基づくセマンティックコミュニケーションフレームワークを提案する。 提案システムはゼロショットの一般化をサポートし,低SNRおよびアウト・オブ・ディストリビューション条件下での優れた性能を実現する訓練自由フレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-06T03:20:32Z)
• Modeling and Performance Analysis for Semantic Communications Based on Empirical Results [53.805458017074294]
  終端計測とSNRの関係をモデル化するためのAlpha-Beta-Gamma (ABG) 式を提案する。 画像再構成タスクでは、提案されたABG公式は、SCUNetやVision Transformerといった一般的なDLネットワークに適合する。 我々の知る限りでは、これはエンドツーエンドのパフォーマンス指標と意味コミュニケーションのためのSNRの間の最初の理論的表現である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-29T06:07:50Z)
• Communication-Efficient Federated Learning by Quantized Variance Reduction for Heterogeneous Wireless Edge Networks [55.467288506826755]
  フェデレーテッド・ラーニング(FL)は、無線エッジネットワークにおけるローカル・プライバシ・アウェア・コラボレーティブ・モデルトレーニングの有効なソリューションとして認識されている。 既存の通信効率の高いFLアルゴリズムは、デバイス間の大きなばらつきを低減できない。 本稿では,高度分散還元方式に依存する新しい通信効率FLアルゴリズムであるFedQVRを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-20T04:26:21Z)
• HAFLQ: Heterogeneous Adaptive Federated LoRA Fine-tuned LLM with Quantization [55.972018549438964]
  LLM(Federated Fine-tuning of Pre-trained Large Language Models)は、さまざまなデータセットにまたがるタスク固有の適応を可能にすると同時に、プライバシの保護を可能にする。 本研究では, HAFLQ (Heterogeneous Adaptive Federated Low-Rank Adaptation Fine-tuned LLM with Quantization) を提案する。 テキスト分類タスクの実験結果から,HAFLQはメモリ使用量を31%削減し,通信コストを49%削減し,精度を50%向上し,ベースライン法よりも高速な収束を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-10T19:59:54Z)
• Adaptive Resource Allocation for Semantic Communication Networks [34.189531352110386]
  本稿では,意味的量子化効率(SQE)や伝送遅延などのセマンティック通信ネットワークにおけるサービス品質について検討する。 全体として有効なSC-QoSを最大化する問題は、基地局、ビット意味表現、サブチャネル割り当て、およびセマンティックリソース割り当てを共同で送信することで定式化される。 本設計では, セマンティックノイズに効果的に対処でき, 無線通信において, 複数のベンチマーク方式と比較して優れた性能が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-02T09:12:12Z)
• Towards a Better Theoretical Understanding of Independent Subnetwork Training [56.24689348875711]
  独立サブネットワークトレーニング(IST)の理論的考察 ISTは、上記の問題を解決するための、最近提案され、非常に効果的である。 圧縮通信を用いた分散手法など,ISTと代替手法の基本的な違いを同定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-28T18:14:22Z)
• Adaptive Quantization of Model Updates for Communication-Efficient Federated Learning [75.45968495410047]
  クライアントノードと中央集約サーバ間のモデル更新の通信は、連合学習において大きなボトルネックとなる。 グラディエント量子化(Gradient Quantization)は、各モデル更新間の通信に必要なビット数を削減する効果的な方法である。 通信効率と低エラーフロアを実現することを目的としたAdaFLと呼ばれる適応量子化戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-08T19:14:21Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。