下一代無線系統可以從可靠的低角度語義通信結構中受益

近幾十年來，通信技術以前所未有的速度發展。關鍵突破是語義連接 – 從未加工數據傳輸到語義價值傳輸的過渡。例如，在圖像的傳輸中，優先級優先於像素級別的準確性很重要。將用戶任務集成到通信過程中，語義通信會提高有效性和用戶體驗。

儘管深度訓練加速了進步，但對於與現代基礎設施的兼容性，從模擬調製到數字調製是必要的。然而，現代的數字語義通信系統仍然缺乏有效的數字化機制。

最近，由大韓民國SEUL國立科學技術大學SEUL國立科學技術大學半導體工程師助理助理助理Dong Jin Ji博士領導的幾對研究人員提出了ConceTESC，這是一種新的數字通信結構，這是一種通過混凝土分佈拒絕大規模代碼書籍的新數字語義結構。他們的創新結論可在互聯網上獲得，並發表在《雜誌》上 IEEE無線通信信 2025年6月19日。

JI博士強調了他們的方法的新穎性，並宣布“與媒介的量化不同 – 一種現代數字化方法論，它遭受了頻道的噪音和培訓期間代碼簿的差異，該結構提供了一個完全不同的量化解決方案，可以通過訓練的時刻進行訓練，即使不是一個範圍的模型。

該團隊在Raley和Ricin的領導下進行了Imagenet模擬，以檢查其創新工作。他們出人意料地發現，從結構相似性指數和關係 /噪聲的峰值參數的角度來看，ConceteC不斷地超過基於VQ的基本指標。

這項研究的關鍵方面是，提出的concetesc可以輕鬆地集成到其他語義通信框架中，從而有效地確定代碼詞。這導致了量化的總體質量，並且與常規方案相比，計算複雜性也大大降低了。在conceTESC中，計算複雜性與位的長度線性擴展，有助於其軟化代碼書的指數複雜性。

因此，conceTESC是可靠且靈活的，並且還降低了下一代無線系統中語義通信的間接費用。 “預計第六代無線通信的無線系統正如預期的那樣，正如預期的那樣，語義通信的技術將成為我們技術的主要應用領域的關鍵因素之一。這些因素包括機器類型的超流體通信是常見的智能工廠，” Ji博士說。

此外，該技術不需要每個設備的通信電纜，但在每個小型組件中內置了AI，可以包含一個完全自主的工廠系統。最後，老年人和嬰兒的多邊生命系統以及嬰兒以及低能消耗的物聯網設備，這些設備可以像預期的那樣監控周圍每個人的健康，從這些設備中監測大型AI模型，如果沒有類似於此工作中的那些類似的先進的語義通信技術，這將是不可能的。