日本語タイトル#
DeepTelecom：チャネルおよび MIMO アプリケーションのためのデジタルツイン深層学習データセット
英文タイトル#
DeepTelecom: A Digital-Twin Deep Learning Dataset for Channel and MIMO Applications
日本語摘要#
分野特定のデータセットは、人工知能（AI）駆動の無線革新を解放するための基盤です。しかし、既存の無線 AI コーパスは生成が遅く、提供されるモデリングの忠実度は限られており、狭いシナリオタイプしかカバーしていません。これらの課題に対処するために、私たちは DeepTelecom を作成しました。これは三次元（3D）デジタルツインチャネルデータセットです。具体的には、大規模言語モデル（LLM）支援のパイプラインが、セグメント可能な材料パラメータ化表面を持つ第三レベルの詳細（LoD3）屋外および屋内シーンを最初に構築します。次に、DeepTelecom は Sionna のレイトレーシングエンジンに基づいて完全な無線波伝播効果をシミュレートします。GPU アクセラレーションを活用して、DeepTelecom は光線経路の軌跡とリアルタイム信号強度ヒートマップをストリーミングし、それらを高フレームレートのビデオにコンパイルし、同時に同期されたマルチビュー画像、チャネルテンソル、およびマルチスケールフェーディングトレースを出力します。大規模で高忠実度かつマルチモーダルなチャネルデータを効率的にストリーミングすることにより、DeepTelecom は無線 AI 研究のための統一されたベンチマークを提供するだけでなく、基盤モデルが大規模モデルの知能と未来の通信システムを密接に融合できる豊富な分野訓練基盤も提供します。
英文摘要#
Domain-specific datasets are the foundation for unleashing artificial intelligence (AI)-driven wireless innovation. Yet existing wireless AI corpora are slow to produce, offer limited modeling fidelity, and cover only narrow scenario types. To address the challenges, we create DeepTelecom, a three-dimension (3D) digital-twin channel dataset. Specifically, a large language model (LLM)-assisted pipeline first builds the third level of details (LoD3) outdoor and indoor scenes with segmentable material-parameterizable surfaces. Then, DeepTelecom simulates full radio-wave propagation effects based on Sionna's ray-tracing engine. Leveraging GPU acceleration, DeepTelecom streams ray-path trajectories and real-time signal-strength heat maps, compiles them into high-frame-rate videos, and simultaneously outputs synchronized multi-view images, channel tensors, and multi-scale fading traces. By efficiently streaming large-scale, high-fidelity, and multimodal channel data, DeepTelecom not only furnishes a unified benchmark for wireless AI research but also supplies the domain-rich training substrate that enables foundation models to tightly fuse large model intelligence with future communication systems.
文章ページ#
DeepTelecom：チャネルおよび MIMO アプリケーションのためのデジタルツイン深層学習データセット
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