論文の概要: The Internet of Federated Things (IoFT): A Vision for the Future and
In-depth Survey of Data-driven Approaches for Federated Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.05326v1
- Date: Tue, 9 Nov 2021 18:52:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-10 15:32:02.178096
- Title: The Internet of Federated Things (IoFT): A Vision for the Future and
In-depth Survey of Data-driven Approaches for Federated Learning
- Title（参考訳）: フェデレーション・モノのインターネット(IoFT):フェデレーション・ラーニングのためのデータ駆動型アプローチの今後の展望
- Authors: Raed Kontar, Naichen Shi, Xubo Yue, Seokhyun Chung, Eunshin Byon,
Mosharaf Chowdhury, Judy Jin, Wissam Kontar, Neda Masoud, Maher Noueihed,
Chinedum E. Okwudire, Garvesh Raskutti, Romesh Saigal, Karandeep Singh, and
Zhisheng Ye
- Abstract要約: IoT(Internet of Things)は、大きなパラダイムシフトの渦中にあります。
将来IoTシステムであるIoFTでは、クラウドは、モデルのトレーニングをエッジに持ってくる群衆によって置き換えられる。
本稿は、IoFTのビジョンと、このビジョンの実現に向けた現在の取り組みの体系的な概要を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.754922966044687
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The Internet of Things (IoT) is on the verge of a major paradigm shift. In
the IoT system of the future, IoFT, the cloud will be substituted by the crowd
where model training is brought to the edge, allowing IoT devices to
collaboratively extract knowledge and build smart analytics/models while
keeping their personal data stored locally. This paradigm shift was set into
motion by the tremendous increase in computational power on IoT devices and the
recent advances in decentralized and privacy-preserving model training, coined
as federated learning (FL). This article provides a vision for IoFT and a
systematic overview of current efforts towards realizing this vision.
Specifically, we first introduce the defining characteristics of IoFT and
discuss FL data-driven approaches, opportunities, and challenges that allow
decentralized inference within three dimensions: (i) a global model that
maximizes utility across all IoT devices, (ii) a personalized model that
borrows strengths across all devices yet retains its own model, (iii) a
meta-learning model that quickly adapts to new devices or learning tasks. We
end by describing the vision and challenges of IoFT in reshaping different
industries through the lens of domain experts. Those industries include
manufacturing, transportation, energy, healthcare, quality & reliability,
business, and computing.
- Abstract（参考訳）: IoT(Internet of Things)は、大きなパラダイムシフトの渦中にあります。
将来、IoTシステムであるIoFTでは、クラウドは、モデルのトレーニングをエッジに持ってくる群衆によって置き換えられ、IoTデバイスは、知識を共同で抽出し、パーソナルデータをローカルに保存しながら、スマートな分析/モデルを構築することができる。
このパラダイムシフトは、IoTデバイスにおける計算能力の大幅な増加と、フェデレートラーニング(FL)と呼ばれる分散型およびプライバシ保護モデルトレーニングの最近の進歩によって実現された。
本稿は、IoFTのビジョンと、このビジョンの実現に向けた現在の取り組みの体系的な概要を提供する。
具体的には、まずIoFTの特徴を定義し、FLデータ駆動アプローチ、機会、そして3次元の分散推論を可能にする課題について議論する。
i)すべてのIoTデバイスにおけるユーティリティを最大化するグローバルモデル。
(ii)全端末で強みを借りながらも独自のモデルを保ったパーソナライズドモデル。
(iii)新しいデバイスや学習タスクに迅速に適応するメタ学習モデル。
最後に、ドメインエキスパートのレンズを通して異なる産業を形作るioftのビジョンと課題を説明します。
これらの産業には製造業、輸送、エネルギー、医療、品質と信頼性、ビジネス、そしてコンピューティングが含まれる。
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