論文の概要: IoXT: The Internet of Explainable Things. Why Explainability in IoT Requires a New System-Level Paradigm and Protocol Design
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.08556v1
- Date: Sun, 09 Aug 2026 07:57:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-11 19:16:36.867479
- Title: IoXT: The Internet of Explainable Things. Why Explainability in IoT Requires a New System-Level Paradigm and Protocol Design
- Title（参考訳）: IoXT: 説明可能な物のインターネット。IoTにおける説明可能性が新しいシステムレベルパラダイムとプロトコル設計を必要とする理由
- Abstract要約: IoT(Internet of Things)は、センサー、コミュニケーション、人工知能(AI)、意思決定、アクティベーションをますます組み合わせている。
既存の説明可能なAI(XAI)メソッドは、モデル予測を説明することができるが、知覚された証拠から物理的な行動へのエンドツーエンドのパスを、彼ら自身で説明することはできない。
本稿では,知的IoTのアーキテクチャ特性として説明可能性を実現するシステムレベルのパラダイムであるInternet of Explainable Things (IoXT)を紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5482532589225553
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The Internet of Things (IoT) increasingly combines sensing, communication, artificial intelligence (AI), decision-making, and actuation. In many domains, sensor observations are processed by edge or cloud intelligence to select actions that configure or control actuators; where actuation changes the environment, later observations may also be affected. Existing explainable AI (XAI) methods can explain model predictions, but they do not by themselves explain the end-to-end path from sensed evidence to physical action. This paper introduces the Internet of Explainable Things (IoXT), a system-level paradigm that makes explainability an architectural property of intelligent IoT. Its novelty is explainability-by-design across the sensing-communication-intelligence-decision-actuation path. IoXT derives requirements and design principles for identity and addressability, temporal fidelity, cross-layer provenance, bidirectional traceability, streaming and incident-time evidence, protocol-semantic continuity, security and privacy, lifecycle continuity, and conformance. We formalize timestamped provenance graphs, sensor participation, trace completeness, cross-layer coverage, reconstruction latency, and No Orphan Actuation: a consequential action must remain traceable to the authorizing decision and source evidence, or be explicitly marked degraded or non-conformant. IoXT prescribes neither a particular XAI method nor a wire protocol. Instead, it defines the conditions under which model explanations remain connected to real sensor inputs, communication history, decisions, actuator execution, and outcomes. Explainability Telemetry Protocols (XTPs) are introduced as a protocol category for preserving these semantics across heterogeneous IoT systems, together with IoXT-ready and IoXT-conformant assurance concepts.
- Abstract（参考訳）: IoT(Internet of Things)は、センサー、コミュニケーション、人工知能(AI)、意思決定、アクティベーションをますます組み合わせている。
多くの領域では、センサ観測はエッジまたはクラウドインテリジェンスによって処理され、アクチュエータの設定や制御を行うアクションを選択する。
既存の説明可能なAI(XAI)メソッドは、モデル予測を説明することができるが、知覚された証拠から物理的な行動へのエンドツーエンドのパスを、彼ら自身で説明することはできない。
本稿では,知的IoTのアーキテクチャ特性として説明可能性を実現するシステムレベルのパラダイムであるInternet of Explainable Things (IoXT)を紹介する。
その斬新さは、感覚コミュニケーション-知能-決定-行動経路を横断する説明可能性-設計である。
IoXTは、アイデンティティとアドレス可能性、時間的忠実性、多層証明、双方向トレーサビリティ、ストリーミングおよびインシデント時のエビデンス、プロトコルセマンティックな継続性、セキュリティとプライバシ、ライフサイクルの継続性、適合性に関する要件と設計原則を導出する。
我々は、タイムスタンプ付きプロヴァンスグラフ、センサの参加、トレース完全性、クロス層カバレッジ、再構築遅延、およびノーオーファンアクティベーションを形式化する。
IoXTは特定のXAIメソッドもワイヤプロトコルも規定していない。
代わりに、実際のセンサー入力、通信履歴、決定、アクチュエータ実行、結果とモデル説明が接続されている条件を定義します。
説明可能性テレメトリプロトコル(XTP)は、不均一なIoTシステム間でこれらのセマンティクスを保存するためのプロトコルカテゴリとして、IoXT-readyとIoXT-conformant Assuranceの概念とともに導入された。
関連論文リスト
- Agentic IoT: Architectures, Applications, and Challenges Toward the Internet of Agents [1.1470070927586018]
Agentic IoTは、自律型AIエージェントの知覚、推論、計画、学習、行動能力とサイバー物理システムを統合する次世代の認知IoTパラダイムである。
本稿では、この移行をパラダイムシフトとして、AIoT、エッジインテリジェンス、マルチエージェントシステム、エージェントのインターネットに関連するエージェントIoTを位置付ける。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-07-05T10:24:20Z) - Physical-AI: From Channel Awareness to Environmental Intelligence in 6G Wireless Networks [100.92510794177822]
従来の無線ネットワークは、物理的環境を明示的にモデル化することなく、瞬時チャネル状態情報(CSI)に依存し、チャネルの変動に反応する。
本研究では,環境に配慮した無線ネットワークのための新しいアーキテクチャであるPhysical-AIを提案する。
提案手法は,特にビームスイッチング遅延の増加にともなって,停止確率とブロック応答遅延を低減させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-12T09:02:20Z) - Real-time Framework for Interoperable Semantic-driven Internet-of-Things in Smart Agriculture [0.0]
IoT(Internet of Things)は農業を含むさまざまなアプリケーションに革命をもたらしたが、それでもデータ収集と理解の課題に直面している。
本稿では、IoTデバイスとセンサがデータの意味とソースを理解するのに役立つ3つの追加のセマンティックレイヤを備えたリアルタイムフレームワークを提案する。
フレームワークは、知覚、セマンティックアノテーション、相互運用性、輸送、セマンティック推論、アプリケーションという6つのレイヤで構成されています。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-06T04:21:06Z) - Agentic Search Engine for Real-Time IoT Data [1.9275428660922078]
IoT(Internet of Things)によって、さまざまなデバイスがインターネット上で通信できるようになったが、IoTシステムの断片化によって、シームレスなデータ共有とコーディネート管理が制限された。
本稿では,IoT環境に適したリアルタイム検索エンジンであるIoT Agentic Search Engine(IoT-ASE)について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-15T20:46:17Z) - Trustworthy Image Semantic Communication with GenAI: Explainablity, Controllability, and Efficiency [59.15544887307901]
画像意味コミュニケーション(ISC)は,高効率な映像コンテンツ伝送を実現する可能性に注目されている。
既存のISCシステムは、解釈可能性、操作性、互換性の課題に直面している。
我々は、複数の下流推論タスクにGenerative Artificial Intelligence(GenAI)を利用する新しい信頼できるISCフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-07T14:32:36Z) - Causal Semantic Communication for Digital Twins: A Generalizable
Imitation Learning Approach [74.25870052841226]
デジタルツイン(DT)は、物理世界の仮想表現と通信(例えば6G)、コンピュータ、人工知能(AI)技術を活用して、多くの接続されたインテリジェンスサービスを実現する。
無線システムは、厳密な通信制約下での情報意思決定を容易にするために意味コミュニケーション(SC)のパラダイムを利用することができる。
DTベースの無線システムでは,因果意味通信(CSC)と呼ばれる新しいフレームワークが提案されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-25T00:15:00Z) - The Internet of Senses: Building on Semantic Communications and Edge
Intelligence [67.75406096878321]
インターネット・オブ・センセーズ(IoS)は、すべてのヒト受容体に対する欠陥のないテレプレゼンススタイルのコミュニケーションを約束する。
我々は,新たなセマンティックコミュニケーションと人工知能(AI)/機械学習(ML)パラダイムがIoSユースケースの要件を満たす方法について詳しく述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-21T03:37:38Z) - Neuro-Symbolic Causal Reasoning Meets Signaling Game for Emergent
Semantic Communications [71.63189900803623]
創発的SCシステムフレームワークを提案し,創発的言語設計のためのシグナリングゲームと因果推論のためのニューロシンボリック(NeSy)人工知能(AI)アプローチで構成されている。
ESCシステムは、意味情報、信頼性、歪み、類似性の新たな指標を強化するように設計されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-21T15:33:37Z) - Neuro-Symbolic Artificial Intelligence (AI) for Intent based Semantic
Communication [85.06664206117088]
6Gネットワークはデータ転送のセマンティクスと有効性(エンドユーザ)を考慮する必要がある。
観測データの背後にある因果構造を学習するための柱としてNeSy AIが提案されている。
GFlowNetは、無線システムにおいて初めて活用され、データを生成する確率構造を学ぶ。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-22T07:11:57Z) - IoT Behavioral Monitoring via Network Traffic Analysis [0.45687771576879593]
この論文は、IoTのネットワーク行動パターンをプロファイリングする技術を開発する上で、私たちの努力の成果である。
我々は、交通パターンの属性で訓練された、堅牢な機械学習ベースの推論エンジンを開発する。
99%以上の精度で28台のIoTデバイスのリアルタイム分類を実演する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-28T23:13:12Z)
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。