Fugu-MT 論文翻訳(概要): MOB-FL: Mobility-Aware Federated Learning for Intelligent Connected Vehicles

論文の概要: MOB-FL: Mobility-Aware Federated Learning for Intelligent Connected Vehicles

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03519v1
Date: Wed, 7 Dec 2022 08:53:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-08 16:32:28.037022
Title: MOB-FL: Mobility-Aware Federated Learning for Intelligent Connected Vehicles
Title（参考訳）: mob-fl:インテリジェントコネクテッドカーのためのモビリティアウェアフェデレーション学習
Authors: Bowen Xie, Yuxuan Sun, Sheng Zhou, Zhisheng Niu, Yang Xu, Jingran Chen, Deniz G\"und\"uz
Abstract要約: 我々は、ニューラルネットワークを協調的かつ分散的に訓練するために、近隣のICVをコーディネートする基地局を考える。車両の移動性のため、基地局とICV間の接続は短命である。本稿では,各トレーニングラウンドの時間と局所的なイテレーション回数を最適化し,FL-ICVフレームワークの高速化を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 21.615151912285835
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Federated learning (FL) is a promising approach to enable the future Internet of vehicles consisting of intelligent connected vehicles (ICVs) with powerful sensing, computing and communication capabilities. We consider a base station (BS) coordinating nearby ICVs to train a neural network in a collaborative yet distributed manner, in order to limit data traffic and privacy leakage. However, due to the mobility of vehicles, the connections between the BS and ICVs are short-lived, which affects the resource utilization of ICVs, and thus, the convergence speed of the training process. In this paper, we propose an accelerated FL-ICV framework, by optimizing the duration of each training round and the number of local iterations, for better convergence performance of FL. We propose a mobility-aware optimization algorithm called MOB-FL, which aims at maximizing the resource utilization of ICVs under short-lived wireless connections, so as to increase the convergence speed. Simulation results based on the beam selection and the trajectory prediction tasks verify the effectiveness of the proposed solution.
Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、インテリジェントコネクテッドカー(ICV)と強力なセンシング、コンピューティング、通信機能を備えた未来の車両のインターネットを実現するための有望なアプローチである。データトラフィックとプライバシリークを制限するため、近隣のICVをコーディネートしてニューラルネットワークを協調的かつ分散的にトレーニングする基地局(BS)について検討する。しかし、車両の移動性のため、BSとICVの接続は短命であり、ISVの資源利用に影響し、トレーニングプロセスの収束速度が向上する。本稿では,FLの収束性能を向上させるため,各トレーニングラウンドの時間と局所反復回数を最適化し,高速化されたFL-ICVフレームワークを提案する。短寿命無線接続下でのICVの資源利用を最大化し,収束速度を向上させることを目的としたモビリティ対応最適化アルゴリズムMOB-FLを提案する。ビーム選択および軌道予測タスクに基づくシミュレーション結果は,提案手法の有効性を検証した。

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