論文の概要: Wireless Federated Learning (WFL) for 6G Networks -- Part I: Research Challenges and Future Trends

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.00842v1
• Date: Sat, 24 Apr 2021 18:10:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-06 07:03:09.438624
• Title: Wireless Federated Learning (WFL) for 6G Networks -- Part I: Research Challenges and Future Trends
• Title（参考訳）: 6Gネットワークのためのワイヤレスフェデレーションラーニング(WFL) -その1:研究課題と今後の展望
• Authors: Pavlos S. Bouzinis, Panagiotis D. Diamantoulakis, George K. Karagiannidis
• Abstract要約: 第6世代無線ネットワーク(6G)における無線フェデレーテッドラーニング(WFL)の適用について紹介する。 無線(またはモバイル通信)環境において課されるWFLの中核的課題について論じる。 我々はWFLの今後の方向性に光を当て、将来的な無線ネットワークへのFLの構成的統合を目指していた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.273644277347465
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Conventional machine learning techniques are conducted in a centralized manner. Recently, the massive volume of generated wireless data, the privacy concerns and the increasing computing capabilities of wireless end-devices have led to the emergence of a promising decentralized solution, termed as Wireless Federated Learning (WFL). In this first of the two parts paper, we present the application of WFL in the sixth generation of wireless networks (6G), which is envisioned to be an integrated communication and computing platform. After analyzing the key concepts of WFL, we discuss the core challenges of WFL imposed by the wireless (or mobile communication) environment. Finally, we shed light to the future directions of WFL, aiming to compose a constructive integration of FL into the future wireless networks.
• Abstract（参考訳）: 従来の機械学習技術は集中的に行われる。 近年、発生した無線データの量、プライバシの懸念、ワイヤレス端末のコンピューティング能力の増大により、ワイヤレスフェデレートラーニング(Wireless Federated Learning, WFL)と呼ばれる有望な分散ソリューションが出現している。 本稿では,第1報において,第6世代無線ネットワーク (6g) におけるwflの適用について述べる。 WFLの重要概念を分析した後、無線(またはモバイル通信)環境によって課されるWFLの中核的課題について論じる。 最後に,将来的な無線ネットワークへのFLの構成的統合を目指して,WFLの今後の方向性に光を当てた。

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