Fondements du raisonnement sémantique pour une coopération renforcée de l'IA en communications 6G multi-agents // Foundations of Semantic Reasoning for Enhanced AI Cooperation in 6G Multi-Agent Communications

Ce projet de doctorat vise à faire progresser les théories fondamentales des communications sémantiques, en mettant l'accent sur les capacités de raisonnement et d'apprentissage compositionnel des agents d'Intelligence Artificielle (IA) dans des environnements multi-agents. L'objectif est de permettre aux systèmes pilotés par l'IA de sélectionner, interpréter et échanger des informations sémantiquement significatives de manière orientée vers les objectifs et sensible au contexte, dépassant ainsi les paradigmes traditionnels de communication axés uniquement sur les données. L'intégration de la détection et de la communication (Integrated Sensing and Communication ou ISAC) servira de cadre de validation, introduisant des contraintes spécifiques liées à l'optimisation des ressources, à la détection multimodale et à l'adaptation environnementale. Cependant, le principal objectif demeure l'établissement de méthodologies applicables de manière plus générale, afin d'améliorer l'échange d'informations sémantiques et la coopération entre agents d'IA. Ce projet réexaminera l'interaction entre la modélisation, la simulation numérique et la validation expérimentale pour permettre efficacement les échanges d'informations sémantiques fondés sur l'IA.
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This PhD research project focuses on pioneering foundational theories in semantic communications, specifically by advancing the compositional learning and reasoning capabilities of AI agents within multi-agent environments. The goal is to enable AI-driven systems to selectively extract, interpret, and exchange semantically meaningful information in a goal-oriented and context-sensitive manner, moving beyond traditional data-oriented communications. Integrated Sensing and Communication (ISAC) will serve as a validation ground, introducing unique constraints related to resource optimization, multi-modal sensing, and environmental adaptability. However, the primary aim is to establish broadly applicable methodologies that enhance semantic information exchange and cooperation among AI agents. This involves rethinking the combination of modeling, numerical simulation, and experimental validation to effectively implement AI-driven semantic information exchange.
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Pôle fr : Direction de la Recherche Technologique
Pôle en : Technological Research
Département : Département Systèmes (LETI)
Service : Service Technologies Sans Fils
Laboratoire : Laboratoire Signal Protocoles et Plateformes Radio
Date de début souhaitée : 01-05-2025
Ecole doctorale : Mathématiques, Sciences et Technologies de l’Information, Informatique (MSTII)
Directeur de thèse : CALVANESE STRINATI Emilio
Organisme : CEA
Laboratoire : DRT/DSYS
URL : https://scholar.google.fr/citations?user=bWndGhQAAAAJ&hl=fr
URL : https://www.leti-cea.fr/cea-tech/leti/Pages/recherche-appliquee/plateformes/plateforme-telecommunications.aspx
URL : https://www.linkedin.com/in/emilio-calvanese-strinati-6g/

Public/private mixed funding

Pôle fr : Direction de la Recherche Technologique
Pôle en : Technological Research
Département : Département Systèmes (LETI)
Service : Service Technologies Sans Fils

AI et Telecoms