Fondements du raisonnement sémantique pour une coopération renforcée de lapos;IA en communications 6G multi-agents

Description de l'offre : La 6G intégrera la 5G et lapos;IA pour fusionner les espaces physiques, cybernétiques et de sapience, transformant les interactions réseau, révolutionnant la prise de décision pilotée par lapos;IA, et modifiant radicalement la perception des concepts fondamentaux dapos;information et de fiabilité. Cela nécessite une intégration native et conçue dès lapos;origine entre lapos;IA et les systèmes de communication. Les technologies 5G actuelles ne permettent pas un tel changement. La 5G se limite à quot;téléporter aveuglémentquot; les données à travers le réseau sans comprendre a priori leur pertinence pour les destinataires. Par conséquent, les résultats des algorithmes dapos;IA restent confinés à des reconnaissances de motifs sophistiquées et à des corrélations statistiques, une limitation majeure des systèmes actuels d’information intelligente. Pour accompagner cette révolution avec lapos;IA, le concept émergent de communications sémantiques et orientées objectifs transforme le traitement des informations en permettant à lapos;IA de collecter, partager et traiter les données de manière sélective en fonction de leur pertinence, valeur ou actualité pour les destinataires. Contrairement à la 5G, qui privilégie le transport de données volumineuses, les communications sémantiques mettent lapos;accent sur un partage de connaissances compressées et significatives pour améliorer le raisonnement de lapos;IA, sapos;adapter à des environnements variés et dépasser les limitations actuelles en matière de prise de décision intelligente. Cette recherche doctorale explore trois domaines dapos;avant-garde : (1) les communications sémantiques, où lapos;état de lapos;art actuel se concentre principalement sur la compression et la robustesse pilotées par lapos;IA ; (2) lapos;intégration de la communication et de la détection, combinant lapos;échange de données et la détection environnementale pour des applications économes en ressources ; et (3) les avancées dans lapos;apprentissage compositionnel et le raisonnement de lapos;IA, permettant aux systèmes intelligents de traiter des données complexes et multimodales. Cette recherche vise à développer des modèles abstraits de composition conceptuelle que les agents dapos;IA peuvent utiliser pour comprendre et raisonner sur des structures sémantiques complexes. Dans ce contexte, le doctorant concevra de nouvelles méthodologies de raisonnement compositionnel alignées sur les exigences des communications multi-utilisateurs et orientées objectifs. Les modèles permettront des échanges dapos;informations compositionnelles où les agents dapos;IA pourront former, échanger et inférer intuitivement à partir de représentations sémantiques composées. En se concentrant sur la compositionnalité et lapos;adaptabilité inhérentes aux échanges sémantiques, cette recherche contribuera à la prochaine génération de systèmes de communication intelligents et contextuellement adaptés. Ces systèmes permettront des échanges dapos;informations plus précis et significatifs entre les agents dapos;IA, améliorant leur prise de décision et leurs capacités de coopération dans diverses applications, des essaims robotiques autonomes aux dispositifs IoT connectés dans les villes intelligentes et autres environnements intelligents. Cette recherche doctorale évaluera les concepts théoriques novateurs proposés par rapport aux solutions actuelles en matière de communications sémantiques grâce à des simulations numériques.

Profil du candidat : AI et Telecoms