論文の概要: PP-MARL: Efficient Privacy-Preserving MARL for Cooperative Intelligence in Communication

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.12064v1
• Date: Tue, 26 Apr 2022 04:08:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-27 22:37:07.860624
• Title: PP-MARL: Efficient Privacy-Preserving MARL for Cooperative Intelligence in Communication
• Title（参考訳）: PP-MARL:コミュニケーションにおける協調的知能のための効果的なプライバシー保護型MARL
• Authors: Tingting Yuan, Hwei-Ming Chung, Xiaoming Fu
• Abstract要約: マルチエージェント強化学習(MARL)に基づく効率的なプライバシー保護学習手法PP-MARLを提案する。 本稿では,ドローン支援通信におけるモビリティ管理とエッジインテリジェンスを用いたネットワーク制御の2つのユースケースに適用し,評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.70947104724304
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Artificial intelligence (AI) has been introduced in communication networks and services to improve efficiency via self-optimization. Cooperative intelligence (CI), also known as collective intelligence and collaborative intelligence, is expected to become an integral element in next-generation networks because it can aggregate the capabilities and intelligence of multiple devices. However, privacy issues may intimidate, obstruct, and hinder the deployment of CI in practice because collaboration heavily relies on data and information sharing. Additional practical constraints in communication (e.g., limited bandwidth) further limit the performance of CI. To overcome these challenges, we propose PP-MARL, an efficient privacy-preserving learning scheme based on multi-agent reinforcement learning (MARL). We apply and evaluate our scheme in two communication-related use cases: mobility management in drone-assisted communication and network control with edge intelligence. Simulation results reveal that the proposed scheme can achieve efficient and reliable collaboration with 1.1-6 times better privacy protection and lower overheads (e.g., 84-91% reduction in bandwidth) than state-of-the-art approaches.
• Abstract（参考訳）: 通信ネットワークやサービスにおいて、自己最適化による効率向上のために人工知能(AI)が導入されている。 協調インテリジェンス(CI)は、集合インテリジェンスや協調インテリジェンスとしても知られ、複数のデバイスの能力とインテリジェンスを集約できるため、次世代ネットワークにおいて不可欠な要素になると期待されている。 しかし、コラボレーションはデータと情報共有に大きく依存するため、プライバシ問題はciの展開を阻害し、妨害し、妨げる可能性がある。 通信における追加の実用的な制約(例えば、帯域幅の制限)は、CIの性能をさらに制限する。 これらの課題を克服するために,マルチエージェント強化学習(MARL)に基づく効率的なプライバシー保護学習手法であるPP-MARLを提案する。 本手法は,ドローン支援通信におけるモビリティ管理とエッジインテリジェンスを用いたネットワーク制御の2つの通信関連ユースケースに適用し,評価する。 シミュレーションの結果,提案手法は,プライバシ保護の1.1～6倍,オーバーヘッドの低減(帯域幅の84～91%削減など)により,最先端のアプローチよりも効率的で信頼性の高いコラボレーションを実現することが判明した。

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