H级階立JEPAと予測的リモートコントロールの会合:5Gを超えるワイヤレスネットワーク

ワイヤレスネットワーク化された制御システムにおける分散デバイスからの時間帯的な状態記録へのタイムリーで信頼性の高い更新は、堅実なコントロール・パフォーマンムを確保するために重要です。しかし、多点からの高次元状態（例：画像またはビデオフレーム）を限られた帯域幅を持つ無線ネットワーク上で送信するとき、通信効率とコントロールのパフォーマンス間には重要なトレードオフが出現します。この課題に直面しているため、我々はScalable予測的な制御に対する階立Joint-Embedding予測構造（H-JEPA）を提案しました。代わりに、デバイスの観測値は低次元のエクスプロージョンの中にエンコードされるとする事で、重要なダイナミズが保存されます。提案された構造は、異なるタイムマネジメント上の3段階階立的予測を使って長期間の予測安定性、中間補間、細かい修復を達成します。コントロールアクションはエクスプロージョン空間の中で導出され、状態再構築の必要がないです。逆向カート・ポール系のシミュレーション結果によって示されるように、H-JEPAを使用している限りにおいて、有限の無線容量を保って、42.83％以上が支援されるデバイスが見られます。「コントロールパフォーマンス」が保持する場合です。

arXiv:2602.07000v1 Announce Type: cross Abstract: In wireless networked control systems, ensuring timely and reliable state updates from distributed devices to remote controllers is essential for robust control performance. However, when multiple devices transmit high-dimensional states (e.g., images or video frames) over bandwidth-limited wireless networks, a critical trade-off emerges between communication efficiency and control performance. To address this challenge, we propose a Hierarchical Joint-Embedding Predictive Architecture (H-JEPA) for scalable predictive control. Instead of transmitting states, device observations are encoded into low-dimensional embeddings that preserve essential dynamics. The proposed architecture employs a three-level hierarchical prediction, with high-level, medium-level, and low-level predictors operating across different temporal resolutions, to achieve long-term prediction stability, intermediate interpolation, and fine-grained refinement, respectively. Control actions are derived within the embedding space, removing the need for state reconstruction. Simulation results on inverted cart-pole systems demonstrate that H-JEPA enables up to 42.83 % more devices to be supported under limited wireless capacity without compromising control performance.