清華大學(xué)秦志金：語義通信處于初期發(fā)展階段 仍面臨三大挑戰(zhàn)

12月12日消息(樂思)為增進(jìn)科研交流、強(qiáng)化產(chǎn)學(xué)融合、進(jìn)一步激發(fā)創(chuàng)新活力，清華大學(xué)-中國移動聯(lián)合研究院舉辦了名為“StarLight”的系列學(xué)術(shù)沙龍活動。作為“StarLight”系列活動的開篇：“從5G到6G——‘連接’未來”沙龍活動近日在線上開啟。

清華大學(xué)副教授聯(lián)合研究院6G研究團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目負(fù)責(zé)人秦志金受邀參與本次活動并發(fā)表了主體演講。

她表示，在過去幾十年，通信領(lǐng)域的研究主要集中在如何準(zhǔn)確有效地將符號從發(fā)送端傳輸?shù)浇邮斩?，即語法通信。隨著無線通信系統(tǒng)的發(fā)展，系統(tǒng)容量逐漸接近香農(nóng)極限。香農(nóng)和韋弗將語義通信劃分為通信的第二個層次。區(qū)別于傳統(tǒng)通信將波特或符號的準(zhǔn)確傳輸作為目標(biāo)，語義通信的主要目的是實(shí)現(xiàn)語義信息的準(zhǔn)確交互。

在演講中，秦志金首先介紹了語義通信的概念及其與典型通信的關(guān)鍵區(qū)別;介紹了面向多模態(tài)數(shù)據(jù)的語義通信最新研究成果，并探討了語義通信中存在的問題與挑戰(zhàn)。

傳統(tǒng)通信是基于統(tǒng)計(jì)概率的香農(nóng)定理，增加信息傳輸物理維度，改變資源挖掘利用方式，實(shí)現(xiàn)符號級的準(zhǔn)確傳輸。從1G到5G的發(fā)展，研究人員通過探索新的頻譜利用方式，新的編碼等方式不斷提高系統(tǒng)的速率。

她指出，傳統(tǒng)通信系統(tǒng)正面臨著瓶頸，比如，信道容量逼近香農(nóng)極限；信源壓縮效率接近上限；通信系統(tǒng)能量功耗巨大；以及，優(yōu)質(zhì)頻譜資源逐漸稀缺等等。“因此，亟需尋求新的優(yōu)化空間和自由度，提升傳輸有效性。”

早在1949年，香農(nóng)和韋弗就曾提出三層通信理論，第一層次是語法通信，主要解決符號準(zhǔn)確傳輸；第二層次語義通信，主要解決語義信息準(zhǔn)確交互；第三層次語用通信，解決信息效用準(zhǔn)確傳輸。

秦志金介紹說，語義通信架構(gòu)主要包括語義知識庫，為收發(fā)兩端提供語義信息處理指導(dǎo)，感知語義特征；語義編碼器，對傳輸信息進(jìn)行語義編碼，并實(shí)現(xiàn)語義提??；語義解碼器，針對接收語義信息，結(jié)合下游任務(wù)需求完成語義重建。

她認(rèn)為，傳統(tǒng)通信和語義通信有著明顯的不同。傳統(tǒng)通信基于經(jīng)典香農(nóng)信息論，使用的是信息熵壓縮算法，采用的是比特級傳輸極致；而語義通信基于全新語義信息論；同時關(guān)注信源內(nèi)部語義特征，語義熵壓縮算法；傳輸部分為語義信息，極大地節(jié)省帶寬資源，即語義級傳輸機(jī)制。

據(jù)悉，語義通信的應(yīng)用場景廣泛，比如3D全息虛擬場景會議，需要滿足云、變、端智能協(xié)同以及多模態(tài)數(shù)據(jù)。使用語義通信能夠大幅減少通信數(shù)據(jù)量，高清3D交互體驗(yàn)，多任務(wù)協(xié)同以及個性化服務(wù)。

當(dāng)前，語義通信面臨著挑戰(zhàn)。一是語義信息表征。在語義通信中，如何表征語義信息？如何消除語義歧義？二是語義通信度量。傳統(tǒng)的通信中只需要考慮信道的噪聲。在語義通信中，需要考慮如何消除語義噪聲。另外需要探索信道容量的邊界。三是系統(tǒng)架構(gòu)研究。主要是端到端語義通信；以及信源信道一體化。

近幾年，研究人員發(fā)現(xiàn)，深度學(xué)習(xí)可以賦能語義通信系統(tǒng)。首先是深度學(xué)習(xí)擬合特征，避免語義信息的數(shù)學(xué)表征；其次深度學(xué)習(xí)可以進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征提取，輸出信源信息的語義特征。

演講中，秦志金對團(tuán)隊(duì)相關(guān)工作中提出的基于深度學(xué)習(xí)的語義通信系統(tǒng)DeepSC進(jìn)行了詳細(xì)的介紹。

同時，她也指出，目前面向語義通信的研究還處在初期階段，面臨的挑戰(zhàn)也是多樣的。“首先是面向語義信息論的挑戰(zhàn)，主要是語義信息的表征理論以及語義壓縮的極限。其次是面向智能任務(wù)的挑戰(zhàn)。研究語義知識庫的構(gòu)建；多模態(tài)語義噪聲量度，以及多模態(tài)多任務(wù)一體化設(shè)計(jì)。最后是語義覺知網(wǎng)絡(luò)資源分配。探索語義覺知網(wǎng)絡(luò)新型優(yōu)化目標(biāo)；反映出語義網(wǎng)絡(luò)資源分配。”

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