On-Air Deep Learning Integrated Semantic Inference Models for Enhanced Earth Observation Satellite Networks

要約

地球観測（EO）システムは、地図作成、災害監視、資源管理にとって極めて重要である。しかし、特に精密農業やリアルタイムの災害対応といった特殊な領域では、膨大なデータの処理と伝送に大きな障害がある。リモートセンシング技術を搭載した地球観測衛星は、搭載されたセンサーやIoTに対応した地上の物体からデータを収集し、重要な情報を遠隔地に配信する。ドメインに適応した大規模言語モデル（LLM）は、生のEOデータと処理されたEOデータの統合を可能にすることで、ソリューションを提供します。LLMは領域適応を通じて、多くのデータソースの同化と分析を改善し、農業や災害対応における特殊なデータセットの複雑さに取り組む。LLMが指示するこのデータ統合は、伝達される情報の精度と妥当性を高める。本研究は、高度なEOシステムに意味推論とディープラーニングを利用することを徹底的に検討する。また、EO衛星ネットワークにおけるセマンティック通信のための革新的なアーキテクチャを提示し、セマンティック処理手法を使用してデータ伝送効率を改善するように設計されている。最近の衛星搭載処理技術の進歩により、軌道上での信頼性、適応性、エネルギー効率の高いデータ管理が可能になった。これらの改良は、放射線耐性と再構成可能な技術を使用することで、宇宙での不利な状況でも信頼できる性能を保証する。これらの進歩を総合すると、6G衛星通信における運用の柔軟性とリアルタイムの意思決定に不可欠な、処理能力の向上した次世代衛星ミッションが可能になります。

要約(オリジナル)

Earth Observation (EO) systems are crucial for cartography, disaster surveillance, and resource administration. Nonetheless, they encounter considerable obstacles in the processing and transmission of extensive data, especially in specialized domains such as precision agriculture and real-time disaster response. Earth observation satellites, outfitted with remote sensing technology, gather data from onboard sensors and IoT-enabled terrestrial objects, delivering important information remotely. Domain-adapted Large Language Models (LLMs) provide a solution by enabling the integration of raw and processed EO data. Through domain adaptation, LLMs improve the assimilation and analysis of many data sources, tackling the intricacies of specialized datasets in agriculture and disaster response. This data synthesis, directed by LLMs, enhances the precision and pertinence of conveyed information. This study provides a thorough examination of using semantic inference and deep learning for sophisticated EO systems. It presents an innovative architecture for semantic communication in EO satellite networks, designed to improve data transmission efficiency using semantic processing methodologies. Recent advancements in onboard processing technologies enable dependable, adaptable, and energy-efficient data management in orbit. These improvements guarantee reliable performance in adverse space circumstances using radiation-hardened and reconfigurable technology. Collectively, these advancements enable next-generation satellite missions with improved processing capabilities, crucial for operational flexibility and real-time decision-making in 6G satellite communication.

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