論文の概要: Optimization Design for Federated Learning in Heterogeneous 6G Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08322v1
- Date: Wed, 15 Mar 2023 02:18:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2023-03-16 14:54:54.637612
- Title: Optimization Design for Federated Learning in Heterogeneous 6G Networks
- Title（参考訳）: 不均一6Gネットワークにおけるフェデレーション学習の最適化設計
- Authors: Bing Luo, Xiaomin Ouyang, Peng Sun, Pengchao Han, Ningning Ding,
Jianwei Huang
- Abstract要約: フェデレーテッド・ラーニング(FL)は、6GネットワークでユビキタスAIを実現するための重要な実現手段として期待されている。
6Gネットワークにおける有効かつ効率的なFL実装には、いくつかのシステムおよび統計的不均一性の課題がある。
本稿では,これらの課題に効果的に対処できる最適化手法について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.273745760946962
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the rapid advancement of 5G networks, billions of smart Internet of
Things (IoT) devices along with an enormous amount of data are generated at the
network edge. While still at an early age, it is expected that the evolving 6G
network will adopt advanced artificial intelligence (AI) technologies to
collect, transmit, and learn this valuable data for innovative applications and
intelligent services. However, traditional machine learning (ML) approaches
require centralizing the training data in the data center or cloud, raising
serious user-privacy concerns. Federated learning, as an emerging distributed
AI paradigm with privacy-preserving nature, is anticipated to be a key enabler
for achieving ubiquitous AI in 6G networks. However, there are several system
and statistical heterogeneity challenges for effective and efficient FL
implementation in 6G networks. In this article, we investigate the optimization
approaches that can effectively address the challenging heterogeneity issues
from three aspects: incentive mechanism design, network resource management,
and personalized model optimization. We also present some open problems and
promising directions for future research.
- Abstract（参考訳）: 5gネットワークの急速な進歩により、数十億ものiot(smart internet of things, スマートモノのインターネット)デバイスと膨大な量のデータがネットワークエッジで生成される。
初期段階でも、6Gネットワークは高度な人工知能(AI)技術を採用して、革新的なアプリケーションやインテリジェントなサービスのために、この貴重なデータを収集、送信、学習することが期待されている。
しかし、従来の機械学習(ML)アプローチでは、データセンタやクラウド内のトレーニングデータを集中化する必要がある。
6GネットワークでユビキタスAIを実現する上で,フェデレーション学習は,プライバシ保護という性質を持った,新たな分散AIパラダイムとして期待されている。
しかし、6Gネットワークにおける有効かつ効率的なFL実装には、いくつかのシステムおよび統計的不均一性の課題がある。
本稿では,インセンティブ機構設計,ネットワークリソース管理,パーソナライズされたモデル最適化という3つの側面から,異質性の課題を効果的に解決できる最適化手法について検討する。
また,今後の研究に向けた課題と今後の方向性について述べる。
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