論文の概要: Edge-Native Intelligence for 6G Communications Driven by Federated
Learning: A Survey of Trends and Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.07392v1
- Date: Sun, 14 Nov 2021 17:13:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-16 17:52:24.882747
- Title: Edge-Native Intelligence for 6G Communications Driven by Federated
Learning: A Survey of Trends and Challenges
- Title（参考訳）: 連合学習による6g通信のためのエッジネイティブインテリジェンス--トレンドと課題の調査
- Authors: Mohammad Al-Quraan, Lina Mohjazi, Lina Bariah, Anthony Centeno, Ahmed
Zoha, Sami Muhaidat, M\'erouane Debbah, and Muhammad Ali Imran
- Abstract要約: FL(Federated Learning)と呼ばれる新しい技術は、無線ネットワークの端に機械学習をもたらすために生まれた。
FLは、データプライバシを損なうことなく汎用MLモデルを開発するために、参加するクライアントの分散データセットとコンピューティングリソースの両方を活用する。
本調査の目的は,鍵となる無線技術におけるFL応用の現状を概観することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.008159759350264
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The unprecedented surge of data volume in wireless networks empowered with
artificial intelligence (AI) opens up new horizons for providing ubiquitous
data-driven intelligent services. Traditional cloud-centric machine learning
(ML)-based services are implemented by collecting datasets and training models
centrally. However, this conventional training technique encompasses two
challenges: (i) high communication and energy cost due to increased data
communication, (ii) threatened data privacy by allowing untrusted parties to
utilise this information. Recently, in light of these limitations, a new
emerging technique, coined as federated learning (FL), arose to bring ML to the
edge of wireless networks. FL can extract the benefits of data silos by
training a global model in a distributed manner, orchestrated by the FL server.
FL exploits both decentralised datasets and computing resources of
participating clients to develop a generalised ML model without compromising
data privacy. In this article, we introduce a comprehensive survey of the
fundamentals and enabling technologies of FL. Moreover, an extensive study is
presented detailing various applications of FL in wireless networks and
highlighting their challenges and limitations. The efficacy of FL is further
explored with emerging prospective beyond fifth generation (B5G) and sixth
generation (6G) communication systems. The purpose of this survey is to provide
an overview of the state-of-the-art of FL applications in key wireless
technologies that will serve as a foundation to establish a firm understanding
of the topic. Lastly, we offer a road forward for future research directions.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)によって強化された無線ネットワークにおけるデータ量の増加は、ユビキタスなデータ駆動インテリジェントサービスを提供するための新たな地平を開く。
従来のクラウド中心機械学習(ML)ベースのサービスは、データセットを収集してモデルをトレーニングすることによって実装されている。
しかし、この従来の訓練手法には2つの課題がある。
(i)データ通信の増加による通信とエネルギーコストの増大。
(ii)信頼できない者がこの情報を利用できるようにすることで、データのプライバシーを脅かす。
近年,これらの制約を考慮して,フェデレートラーニング(FL)と呼ばれる新たな技術が出現し,MLを無線ネットワークのエッジに導入している。
FLサーバによって編成されたグローバルモデルを分散的にトレーニングすることで,データサイロのメリットを抽出することができる。
FLは、データプライバシを損なうことなく汎用MLモデルを開発するために、参加するクライアントの分散データセットとコンピューティングリソースの両方を活用する。
本稿では,FLの基本と実現技術に関する総合的な調査を紹介する。
さらに、無線ネットワークにおけるFLの様々な応用を詳述し、その課題と限界を明らかにする。
flの有効性は、第5世代(b5g)および第6世代(6g)通信システムでさらに探究される。
本調査の目的は、このトピックをしっかり理解するための基盤となる主要な無線技術におけるFLアプリケーションの最先端の概要を提供することである。
最後に,今後の研究方向への道筋を示す。
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