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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