論文の概要: Low-latency Federated Learning and Blockchain for Edge Association in Digital Twin empowered 6G Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.09902v1
• Date: Tue, 17 Nov 2020 04:11:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-24 17:13:50.362829
• Title: Low-latency Federated Learning and Blockchain for Edge Association in Digital Twin empowered 6G Networks
• Title（参考訳）: ディジタルツイン6Gネットワークにおけるエッジアソシエーションのための低レイテンシフェデレーション学習とブロックチェーン
• Authors: Yunlong Lu, Xiaohong Huang, Ke Zhang, Sabita Maharjan, Yan Zhang
• Abstract要約: デジタル双生児と第6世代モバイルネットワーク(6G)は、産業用モノのインターネット(IIoT)におけるエッジインテリジェンスの実現を加速した。 我々は、デジタルツインを無線ネットワークに組み込むことにより、DTWN(Digital Twin Wireless Networks)を導入する。 我々は、協調コンピューティングのためのDTWNで動作するブロックチェーン強化フェデレーション学習フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.229148322933876
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Emerging technologies such as digital twins and 6th Generation mobile networks (6G) have accelerated the realization of edge intelligence in Industrial Internet of Things (IIoT). The integration of digital twin and 6G bridges the physical system with digital space and enables robust instant wireless connectivity. With increasing concerns on data privacy, federated learning has been regarded as a promising solution for deploying distributed data processing and learning in wireless networks. However, unreliable communication channels, limited resources, and lack of trust among users, hinder the effective application of federated learning in IIoT. In this paper, we introduce the Digital Twin Wireless Networks (DTWN) by incorporating digital twins into wireless networks, to migrate real-time data processing and computation to the edge plane. Then, we propose a blockchain empowered federated learning framework running in the DTWN for collaborative computing, which improves the reliability and security of the system, and enhances data privacy. Moreover, to balance the learning accuracy and time cost of the proposed scheme, we formulate an optimization problem for edge association by jointly considering digital twin association, training data batch size, and bandwidth allocation. We exploit multi-agent reinforcement learning to find an optimal solution to the problem. Numerical results on real-world dataset show that the proposed scheme yields improved efficiency and reduced cost compared to benchmark learning method.
• Abstract（参考訳）: デジタルツインや第6世代モバイルネットワーク(6G)のような新興技術は、産業用モノのインターネット(IIoT)におけるエッジインテリジェンスの実現を加速している。 デジタルツインと6gの統合は物理システムとデジタル空間を橋渡しし、堅牢なインスタントワイヤレス接続を可能にする。 データプライバシへの懸念が高まる中、フェデレーション学習は、無線ネットワークに分散データ処理と学習をデプロイするための有望なソリューションと見なされている。 しかし、信頼できないコミュニケーションチャネル、限られたリソース、ユーザ間の信頼の欠如は、IIoTにおけるフェデレーション学習の効果的な適用を妨げる。 本稿では,Digital Twin Wireless Networks(DTWN)について,ディジタルツインを無線ネットワークに組み込むことで,リアルタイムデータ処理と計算をエッジプレーンに移行させる。 次に,協調コンピューティングのためのdtwnで動作し,システムの信頼性とセキュリティを向上し,データのプライバシを向上した,ブロックチェーンによる連合学習フレームワークを提案する。 さらに,提案手法の学習精度と時間コストのバランスをとるために,デジタルツインアソシエーション,トレーニングデータバッチサイズ,帯域幅割り当てを共同で検討することにより,エッジアソシエーションの最適化問題を定式化する。 マルチエージェント強化学習を用いて,この問題に対する最適解を求める。 実世界のデータセットの数値計算結果から,提案手法はベンチマーク学習法と比較して効率の向上とコスト削減を図っている。

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