論文の概要: Federated Learning for 6G Communications: Challenges, Methods, and Future Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.02931v2
• Date: Sun, 12 Jul 2020 18:19:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-25 12:46:57.611136
• Title: Federated Learning for 6G Communications: Challenges, Methods, and Future Directions
• Title（参考訳）: 6Gコミュニケーションのためのフェデレートラーニング:課題,方法,今後の方向性
• Authors: Yi Liu, Xingliang Yuan, Zehui Xiong, Jiawen Kang, Xiaofei Wang, Dusit Niyato
• Abstract要約: 6Gとフェデレーション学習の統合を導入し、6Gのための潜在的なフェデレーション学習アプリケーションを提供する。 6G通信の文脈において,重要な技術的課題,それに対応するフェデレーション学習手法,および今後のフェデレーション学習研究のためのオープンな課題について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.31783903289273
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As the 5G communication networks are being widely deployed worldwide, both industry and academia have started to move beyond 5G and explore 6G communications. It is generally believed that 6G will be established on ubiquitous Artificial Intelligence (AI) to achieve data-driven Machine Learning (ML) solutions in heterogeneous and massive-scale networks. However, traditional ML techniques require centralized data collection and processing by a central server, which is becoming a bottleneck of large-scale implementation in daily life due to significantly increasing privacy concerns. Federated learning, as an emerging distributed AI approach with privacy preservation nature, is particularly attractive for various wireless applications, especially being treated as one of the vital solutions to achieve ubiquitous AI in 6G. In this article, we first introduce the integration of 6G and federated learning and provide potential federated learning applications for 6G. We then describe key technical challenges, the corresponding federated learning methods, and open problems for future research on federated learning in the context of 6G communications.
• Abstract（参考訳）: 5G通信ネットワークは世界中で広く展開されているため、業界も学界も5Gを超えて6G通信を探求し始めている。 6Gはユビキタス人工知能(AI)上に構築され、異種および大規模ネットワークでデータ駆動機械学習(ML)ソリューションを実現することが一般的である。 しかし、従来のML技術では、プライバシの懸念が大幅に高まっているため、日々の大規模な実装のボトルネックになっている中央サーバによる集中的なデータ収集と処理が必要である。 フェデレーション学習(Federated Learning)は、プライバシ保護という性質を持つ分散AIアプローチとして、特にさまざまなワイヤレスアプリケーションにとって魅力的なもので、特に6GでユビキタスAIを実現する上で重要なソリューションのひとつとして扱われる。 本稿では,まず,6Gとフェデレーション学習の統合について紹介する。 次に,6g通信の文脈における統合学習に関する今後の研究において,鍵となる技術的課題,対応するフェデレーション学習方法,オープン問題について述べる。

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