DDIM

Sistemi di comunicazione semantica senza formazione abilitati con modelli di diffusione generativa

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Nuova frontiera nella comunicazione semantica: modelli di diffusione generativa senza formazione

La comunicazione semantica (SemCom) sta emergendo come un paradigma promettente per i sistemi wireless di prossima generazione. Grazie all’intelligenza artificiale (IA), SemCom ha mostrato miglioramenti significativi nella qualità ed efficienza della trasmissione. Tuttavia, i sistemi SemCom esistenti richiedono un’ampia formazione su grandi set di dati e condizioni di canale specifiche, oppure soffrono di un degrado delle prestazioni in presenza di rumore del canale quando operano senza formazione.

Per affrontare queste sfide, i ricercatori stanno esplorando l’uso dei modelli di diffusione generativa (GDM) come sistemi SemCom senza formazione. In particolare, è stato progettato un metodo di codifica e decodifica semantica basato sull’inversione e il campionamento del modello implicito di diffusione denoising (DDIM). Questo approccio introduce un processo di diffusione in avanti a due stadi, diviso tra trasmettitore e ricevitore per migliorare la robustezza contro il rumore del canale.

Inoltre, sono stati ottimizzati i passaggi di campionamento per compensare l’aumento del livello di rumore causato dal rumore del canale. Le simulazioni sul set di dati Kodak dimostrano che il sistema proposto supera i sistemi SemCom di base esistenti in diverse metriche. Questo approccio innovativo apre nuove prospettive per sistemi di comunicazione più efficienti e resilienti, eliminando la necessità di lunghi processi di formazione e adattandosi dinamicamente alle variazioni del canale.

Paper: ArXiv.org

Sistemi di comunicazione semantica senza formazione abilitati con modelli di diffusione generativa

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Introduzione

La comunicazione semantica (SemCom) è emersa di recente come un promettente paradigma per i sistemi wireless di prossima generazione. Sfruttando le avanzate tecnologie di intelligenza artificiale (IA), SemCom ha ottenuto miglioramenti significativi nella qualità e nell’efficienza della trasmissione. Tuttavia, i sistemi SemCom esistenti si basano sull’addestramento su grandi set di dati e specifiche condizioni di canale o soffrono di degrado delle prestazioni in condizioni di rumore del canale quando operano in modo senza addestramento. Questo articolo esplora l’uso di modelli di diffusione generativa (GDM) come sistemi SemCom senza addestramento.

Metodologia

Progettiamo un metodo di codifica e decodifica semantica basato sul processo di inversione e campionamento del modello implicito di diffusione del denoising (DDIM), introducendo un processo di diffusione in avanti a due stadi, suddiviso tra trasmettitore e ricevitore per migliorare la robustezza contro il rumore del canale. Ottimizziamo inoltre i passaggi di campionamento per compensare l’aumento del livello di rumore causato dal rumore del canale. Conduciamo anche una breve analisi per fornire informazioni su questo progetto. Le simulazioni sul set di dati Kodak convalidano che il sistema proposto supera i sistemi SemCom di base esistenti in varie metriche.

Risultati

I risultati dimostrano che i GDM possono essere utilizzati per creare sistemi SemCom senza formazione che superano le prestazioni dei sistemi esistenti in termini di accuratezza e robustezza al rumore del canale. L’uso di DDIM consente di codificare e decodificare le informazioni semantiche in modo efficiente, mentre l’ottimizzazione dei passaggi di campionamento migliora ulteriormente le prestazioni. Questo approccio rappresenta un passo avanti significativo nello sviluppo di sistemi di comunicazione semantica avanzati.

Paper: ArXiv.org

Sistemi di comunicazione semantica senza addestramento abilitati con modelli di diffusione generativa

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Sistemi di comunicazione semantica senza addestramento abilitati con modelli di diffusione generativa

La comunicazione semantica (SemCom) è emersa di recente come un promettente paradigma per i sistemi wireless di prossima generazione. Grazie alle avanzate tecnologie di intelligenza artificiale (AI), SemCom ha ottenuto significativi miglioramenti nella qualità e nell’efficienza della trasmissione. Tuttavia, gli attuali sistemi SemCom si basano sull’addestramento su grandi set di dati e specifiche condizioni di canale oppure subiscono un degrado delle prestazioni in presenza di rumore del canale quando operano senza addestramento. Per risolvere questi problemi, esploriamo l’uso di modelli di diffusione generativa (GDM) come sistemi SemCom senza addestramento. In particolare, progettiamo un metodo di codifica e decodifica semantica basato sul processo di inversione e campionamento del modello implicito di diffusione denoising (DDIM), che introduce un processo di diffusione in avanti a due stadi, suddiviso tra trasmettitore e ricevitore per migliorare la robustezza contro il rumore del canale. Inoltre, ottimizziamo i passaggi di campionamento per compensare l’aumento del livello di rumore causato dal rumore del canale. Conduciamo anche una breve analisi per fornire informazioni su questo progetto. Le simulazioni sul set di dati Kodak convalidano che il sistema proposto supera i sistemi SemCom di base esistenti in varie metriche.

Paper: ArXiv.org