Сети семантической связи с генеративным ИИ: архитектура, технологии и приложения

Генеративный искусственный интеллект (GAI) стал быстро развивающейся областью, демонстрирующей существенный потенциал для интеллектуального и автоматического создания разнообразного контента. Для поддержки таких сервисов, генерируемого искусственным интеллектом контента (AIGC), будущие коммуникационные системы должны удовлетворять жестким требованиям, включая высокие скорости передачи данных, пропускную способность и низкую задержку, при эффективном использовании ограниченных спектральных ресурсов. Семантическая связь (SemCom) рассматривается как революционная схема передачи, позволяющая решать эту задачу путем передачи смысла сообщений вместо восстановления битов. Алгоритмы GAI служат основой для создания интеллектуальных и эффективных SemCom-систем в аспектах предобучения и дообучения моделей, построения баз знаний и распределения ресурсов. В свою очередь, SemCom может обеспечивать AIGC-сервисы с низкой задержкой и высокой надежностью благодаря семантически-осознанному кодированию и сжатию данных, а также рассуждению на основе знаний и контекста. В этом обзоре мы вносим новый вклад, исследуя архитектуру, схемы беспроводной связи и управление сетью для сетей SemCom, управляемых GAI. Сначала мы представляем новую архитектуру таких сетей, включающую плоскость данных, физическую инфраструктуру и плоскость управления сетью. Затем даем подробный анализ проектирования приемопередатчиков и расчета семантической эффективности сквозных GAI-driven SemCom-систем. Далее предлагаем инновационные стратегии на уровне генерации и управления знаниями в предложенных сетях, включая построение, обновление и совместное использование знаний, обеспечивающие точное и своевременное рассуждение на основе знаний. Наконец, мы рассматриваем несколько перспективных сценариев использования, таких как автономное вождение, умные города и Метавселенная, чтобы дать всестороннее понимание и направление развития сетей SemCom, управляемых GAI.