論文の概要: Reconfigurable Intelligent Surface Empowered Over-the-Air Federated Edge
Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.02353v1
- Date: Mon, 6 Sep 2021 10:44:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-07 17:22:06.121750
- Title: Reconfigurable Intelligent Surface Empowered Over-the-Air Federated Edge
Learning
- Title(参考訳): 空中フェデレートエッジラーニングによる再構成可能なインテリジェントサーフェス
- Authors: Hang Liu, Zehong Lin, Xiaojun Yuan, and Ying-Jun Angela Zhang
- Abstract要約: フェデレーションエッジ学習(FEEL)は、6G無線ネットワークのエッジでAIサービスを開発するための革命的パラダイムとして登場した。
FEELのアップリンクモデルアップロードにおける無線チャネル上のモデル通信は、FEELの効率を著しく制限するボトルネックとして広く認識されている。
本研究では,これらの課題に対処するために,空対空FEEL(Over-the-air FEEL)で研究を行い,将来の無線システムの鍵となる再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)を活用する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 21.027054663312228
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Federated edge learning (FEEL) has emerged as a revolutionary paradigm to
develop AI services at the edge of 6G wireless networks as it supports
collaborative model training at a massive number of mobile devices. However,
model communication over wireless channels, especially in uplink model
uploading of FEEL, has been widely recognized as a bottleneck that critically
limits the efficiency of FEEL. Although over-the-air computation can alleviate
the excessive cost of radio resources in FEEL model uploading, practical
implementations of over-the-air FEEL still suffer from several challenges,
including strong straggler issues, large communication overheads, and potential
privacy leakage. In this article, we study these challenges in over-the-air
FEEL and leverage reconfigurable intelligent surface (RIS), a key enabler of
future wireless systems, to address these challenges. We study the
state-of-the-art solutions on RIS-empowered FEEL and explore the promising
research opportunities for adopting RIS to enhance FEEL performance.
- Abstract(参考訳): フェデレーション・エッジ・ラーニング(FEEL)は、6G無線ネットワークのエッジでAIサービスを開発するための革命的なパラダイムとして登場した。
しかし、特にFEELのアップリンクモデルアップロードにおいて、無線チャネル上のモデル通信は、FEELの効率を著しく制限するボトルネックとして広く認識されている。
感触モデルのアップロードにおける無線リソースの過大なコストを軽減することができるが、過大なストラグラー問題、大きな通信オーバーヘッド、潜在的なプライバシー漏洩といったいくつかの課題はまだ残っている。
本稿では,これらの課題を遠隔操作で検討し,将来の無線システムのキーイネーブラである再構成可能なインテリジェントサーフェス(ris)を活用して解決する。
RISを組み込んだFEELの最先端ソリューションについて検討し、FEELの性能向上にRISを採用するための有望な研究機会を探る。
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