Fugu-MT 論文翻訳(概要): FLSTRA: Federated Learning in Stratosphere

論文の概要: FLSTRA: Federated Learning in Stratosphere

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.00163v3
Date: Fri, 9 Jun 2023 14:26:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-12 17:34:18.012155
Title: FLSTRA: Federated Learning in Stratosphere
Title（参考訳）: FLSTRA: 成層圏におけるフェデレーションラーニング
Authors: Amin Farajzadeh, Animesh Yadav, Omid Abbasi, Wael Jaafar, Halim Yanikomeroglu
Abstract要約: 高度の高いプラットフォームステーションは、多くの地球上のクライアントが、トレーニングデータなしでグローバルなモデルを協調的に学習できるようにする。我々は、FL遅延を最小限に抑えるために、アップリンクとダウンリンクのための共同クライアント選択とリソース割り当てアルゴリズムを開発した。次に,その収束の上限を導出しながら,FLの精度を目標とする通信資源認識アルゴリズムを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 22.313423693397556
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We propose a federated learning (FL) in stratosphere (FLSTRA) system, where a high altitude platform station (HAPS) facilitates a large number of terrestrial clients to collaboratively learn a global model without sharing the training data. FLSTRA overcomes the challenges faced by FL in terrestrial networks, such as slow convergence and high communication delay due to limited client participation and multi-hop communications. HAPS leverages its altitude and size to allow the participation of more clients with line-of-sight (LOS) links and the placement of a powerful server. However, handling many clients at once introduces computing and transmission delays. Thus, we aim to obtain a delay-accuracy trade-off for FLSTRA. Specifically, we first develop a joint client selection and resource allocation algorithm for uplink and downlink to minimize the FL delay subject to the energy and quality-of-service (QoS) constraints. Second, we propose a communication and computation resource-aware (CCRA-FL) algorithm to achieve the target FL accuracy while deriving an upper bound for its convergence rate. The formulated problem is non-convex; thus, we propose an iterative algorithm to solve it. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed FLSTRA system, compared to terrestrial benchmarks, in terms of FL delay and accuracy.
Abstract（参考訳）: 成層圏(FLSTRA)における統合学習(FL)を提案し,高高度プラットフォームステーション(HAPS)が多数の地球規模のクライアントに対して,トレーニングデータを共有せずに協調的にグローバルモデルを学習できるようにする。 FLSTRAは、クライアント参加の制限やマルチホップ通信による収束の遅さや通信遅延などの、地上ネットワークにおけるFLが直面する課題を克服する。 HAPSはその高度とサイズを活用し、LOS(Line-of-sight)リンクと強力なサーバの配置によるより多くのクライアントの参加を可能にする。しかし、多くのクライアントを同時に扱うと、計算と送信の遅延が発生する。そこで我々は、FLSTRAの遅延精度トレードオフを得る。具体的には,エネルギー・サービス品質(qos)制約によるfl遅延を最小限に抑えるため,まず,アップリンク・ダウンリンクのためのクライアント選択・リソース割り当てアルゴリズムを開発した。次に,通信・計算資源認識アルゴリズム(CCRA-FL)を提案し,その収束率の上限を導出しながら目標FL精度を実現する。定式化問題は非凸であり,その解法として反復アルゴリズムを提案する。シミュレーション結果は、FL遅延と精度の観点から、地上ベンチマークと比較して提案したFLSTRAシステムの有効性を示す。

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