Communication Sémantique pour les futurs réseaux – COMSEMA

Les réseaux sans fil connaissent actuellement une transformation radicale d’une architecture purement orientée données vers des architectures basées sur les services et l’intelligence, permettant ainsi la prise en charge d’un ensemble diversifié de secteurs verticaux. Grâce au développement de l'IA, les futurs réseaux devraient intégrer un ensemble encore plus large d'applications et de services tels que les applications ReID, la reconnaissance de l'activité humaine, l'hologramme interactif, la e-santé, le robot humanoïde intelligent, etc. Pour éviter l’énorme quantité de données transmises par ces services sur les réseaux sans fil, l'approche fondamentale de la communication, aveugle à la sémantique, et qui prévaut jusqu'à présent dans les systèmes sans fil d'aujourd'hui, devrait être remise en question. En effet, grâce au développement des techniques basées sur l’IA générative et le LLM, il est aujourd’hui possible d’extraire les représentations sémantiques d’une application et de les transmettre au lieu d’échanger l’intégralité des données. Cependant, lorsqu'elles sont transmises sur des réseaux sans fil, ces représentations/embeddings sont sujettes aux interférences et aux évanouissements des canaux. Dans ce projet, nous considérons les applications d'interprétation de vidéo et proposons une approche sémantique fondamentale pour repenser l'ensemble du processus de génération et de transmission d'informations dans le réseau. Plus spécifiquement, nous fournirons une étude complète sur l'impact des erreurs, causées par le réseau sans fil, sur les inadéquations/erreurs sémantiques et concevrons de nouveaux schémas de codage/décodage sémantique, qui prennent en compte les perturbations du réseau sans fil, allant ainsi au-delà des méthodes actuelles qui supposent un environnement sans erreur entre l’encodeur sémantique et le décodeur. En outre, nous proposons de passer des métriques de transmission actuelles, basées sur le taux d’erreurs binaires, vers des métriques génériques liées aux tâches, et développons aussi de nouveaux émetteurs-récepteurs sans fil qui compressent davantage les données transmises via le système sans fil. Enfin, une nouvelle gestion des interférences basée sur l'IA, qui se concentre sur la réalisation des tâches à destination, plutôt que sur l'amélioration du débit binaire sur l'interface radio, sera étudiée.