論文の概要: FRL-FI: Transient Fault Analysis for Federated Reinforcement Learning-Based Navigation Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.07276v1
• Date: Mon, 14 Mar 2022 16:51:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-15 17:11:08.788116
• Title: FRL-FI: Transient Fault Analysis for Federated Reinforcement Learning-Based Navigation Systems
• Title（参考訳）: FRL-FI:フェデレーション強化学習に基づくナビゲーションシステムのための過渡的故障解析
• Authors: Zishen Wan, Aqeel Anwar, Abdulrahman Mahmoud, Tianyu Jia, Yu-Shun Hsiao, Vijay Janapa Reddi, Arijit Raychowdhury
• Abstract要約: Swarmインテリジェンスは、ドローンや無人車両などの自律システムにますますデプロイされている。 連続技術ノードスケーリングによるハードウェアシステムでは,過渡的障害が増加しています。 本稿では,FRLシステムにおいて最大3.3倍のレジリエンス向上と2.7%のオーバヘッドを達成できる2つのコスト効率な故障検出・復旧手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.9002824669038265
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Swarm intelligence is being increasingly deployed in autonomous systems, such as drones and unmanned vehicles. Federated reinforcement learning (FRL), a key swarm intelligence paradigm where agents interact with their own environments and cooperatively learn a consensus policy while preserving privacy, has recently shown potential advantages and gained popularity. However, transient faults are increasing in the hardware system with continuous technology node scaling and can pose threats to FRL systems. Meanwhile, conventional redundancy-based protection methods are challenging to deploy on resource-constrained edge applications. In this paper, we experimentally evaluate the fault tolerance of FRL navigation systems at various scales with respect to fault models, fault locations, learning algorithms, layer types, communication intervals, and data types at both training and inference stages. We further propose two cost-effective fault detection and recovery techniques that can achieve up to 3.3x improvement in resilience with <2.7% overhead in FRL systems.
• Abstract（参考訳）: Swarmインテリジェンスは、ドローンや無人車両などの自律システムにますますデプロイされている。 フェデレーション強化学習(FRL)は、エージェントが自身の環境と対話し、プライバシーを維持しながら合意ポリシーを協調的に学習する重要な群集知能パラダイムである。 しかし、連続的な技術ノードスケーリングによってハードウェアシステムでは過渡的障害が増加しており、FRLシステムに脅威をもたらす可能性がある。 一方、従来の冗長性に基づく保護手法は、リソース制約のあるエッジアプリケーションへのデプロイが困難である。 本稿では, FRLナビゲーションシステムの耐故障性について, 故障モデル, 故障位置, 学習アルゴリズム, 層型, 通信間隔, およびデータ型について, トレーニングと推論の両方の段階で実験的に評価する。 さらに、FRLシステムの2.7%のオーバーヘッドで最大3.3倍のレジリエンス向上を達成できる2つのコスト効率の良い障害検出と回復技術を提案する。

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