論文の概要: Federated Learning for Metaverse: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.17987v1
- Date: Thu, 23 Mar 2023 15:15:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-09 05:53:41.600602
- Title: Federated Learning for Metaverse: A Survey
- Title（参考訳）: メタバースのための連合学習:調査
- Authors: Yao Chen, Shan Huang, Wensheng Gan, Gengsen Huang, Yongdong Wu
- Abstract要約: メタバースのためのフェデレートラーニング(FL4M)は強力なツールになるだろう。
FLは、エッジデバイスが自身のデータ、計算能力、モデル構築能力を使用して、ローカルにトレーニングタスクに参加することを可能にする。
FLをメタバースに適用することは、参加者のデータプライバシを保護するだけでなく、高いコンピューティングパワーとサーバ上の高メモリの必要性を低減する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.11795401227061
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The metaverse, which is at the stage of innovation and exploration, faces the
dilemma of data collection and the problem of private data leakage in the
process of development. This can seriously hinder the widespread deployment of
the metaverse. Fortunately, federated learning (FL) is a solution to the above
problems. FL is a distributed machine learning paradigm with privacy-preserving
features designed for a large number of edge devices. Federated learning for
metaverse (FL4M) will be a powerful tool. Because FL allows edge devices to
participate in training tasks locally using their own data, computational
power, and model-building capabilities. Applying FL to the metaverse not only
protects the data privacy of participants but also reduces the need for high
computing power and high memory on servers. Until now, there have been many
studies about FL and the metaverse, respectively. In this paper, we review some
of the early advances of FL4M, which will be a research direction with
unlimited development potential. We first introduce the concepts of metaverse
and FL, respectively. Besides, we discuss the convergence of key metaverse
technologies and FL in detail, such as big data, communication technology, the
Internet of Things, edge computing, blockchain, and extended reality. Finally,
we discuss some key challenges and promising directions of FL4M in detail. In
summary, we hope that our up-to-date brief survey can help people better
understand FL4M and build a fair, open, and secure metaverse.
- Abstract（参考訳）: イノベーションと探索の段階にあるメタバースは、データ収集のジレンマと、開発プロセスにおけるプライベートデータ漏洩の問題に直面している。
これはメタバースの広範な展開を妨げる可能性がある。
幸いなことに、連合学習(FL)は上記の問題の解決策である。
FLは、多数のエッジデバイス用に設計されたプライバシー保護機能を備えた分散機械学習パラダイムである。
メタバースのためのフェデレーション学習(FL4M)は強力なツールになるだろう。
FLはエッジデバイスが自身のデータ、計算能力、モデル構築能力を使ってローカルにトレーニングタスクに参加することを可能にする。
metaverseにflを適用することで、参加者のデータプライバシ保護だけでなく、高いコンピューティング能力とサーバ上の高メモリの必要性も軽減される。
これまで、FLとメタバースについて多くの研究がなされてきた。
本稿では,開発可能性の無制限な研究方向であるfl4mの初期の進歩を概観する。
まず,メタバースの概念とFLの概念を紹介する。
さらに,ビッグデータ,通信技術,モノのインターネット,エッジコンピューティング,ブロックチェーン,拡張現実など,主要なメタバース技術とflの収束を詳細に論じる。
最後に,FL4Mの重要な課題と今後の方向性について述べる。
まとめると、最新の簡単な調査がFL4Mをよりよく理解し、公平でオープンでセキュアなメタバースを構築するのに役立つことを願っています。
関連論文リスト
- Federated Learning for 6G: Paradigms, Taxonomy, Recent Advances and
Insights [52.024964564408]
本稿では,プロトコルスタックのすべてのレベルにわたってフェデレートラーニングを実装することの付加価値について検討する。
それは重要なFLアプリケーションを示し、ホットトピックに対処し、将来の研究と開発のための貴重な洞察と明示的なガイダンスを提供します。
我々の結論は、FLと将来の6Gの相乗効果を活用しつつ、FLがワイヤレス産業に革命をもたらす可能性を浮き彫りにすることを目的としています。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-07T20:39:57Z) - Federated Fine-Tuning of LLMs on the Very Edge: The Good, the Bad, the Ugly [62.473245910234304]
本稿では,最新のエッジコンピューティングシステムにおいて,Large Language Modelsをどのように導入できるかを,ハードウェア中心のアプローチで検討する。
マイクロレベルのハードウェアベンチマークを行い、FLOPモデルと最先端のデータセンターGPUを比較し、現実的な条件下でのネットワーク利用について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-04T20:27:20Z) - Mobile Augmented Reality with Federated Learning in the Metaverse [12.529771487860803]
メタバースはインターネットの次の進化と見なされ、最近多くの注目を集めている。
モバイル拡張現実(MAR)アプリケーションは、デジタルデータを現実世界と混在させるために、迅速かつ正確なオブジェクト検出を必要とする。
ユーザのプライバシとデータセキュリティに対する懸念が高まる中、フェデレーション学習(FL)は、プライバシ保護分析のための有望な分散学習フレームワークになっている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-16T07:53:05Z) - Vertical Federated Learning: A Structured Literature Review [0.0]
フェデレートラーニング(FL)は、データプライバシのメリットを付加した、有望な分散ラーニングパラダイムとして登場した。
本稿では,VFLにおける最先端のアプローチを論じる構造化文献レビューを行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-01T16:16:41Z) - Big Data Meets Metaverse: A Survey [58.83882109159864]
Metaverseは、未来の新興技術だ。
ビッグデータ、AI(人工知能)、VR(Virtual Reality)、AR(Augmented Reality)、MR(mixed Reality)を組み合わせたものだ。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-28T17:22:20Z) - Federated Learning and Meta Learning: Approaches, Applications, and
Directions [94.68423258028285]
本稿では,FL,メタラーニング,フェデレーションメタラーニング(FedMeta)について概観する。
他のチュートリアルと異なり、私たちの目標はFL、メタラーニング、FedMetaの方法論をどのように設計、最適化、進化させ、無線ネットワーク上で応用するかを探ることです。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-24T10:59:29Z) - Federated Learning: Applications, Challenges and Future Scopes [1.3190581566723918]
フェデレーション・ラーニング(Federated Learning, FL)とは、複数のクライアントが機械学習の問題を解決するために、中心的なアグリゲータが協調するシステムである。
FLは無線通信、サービスレコメンデーション、インテリジェント医療診断システム、医療に応用されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-18T10:47:09Z) - FedComm: Federated Learning as a Medium for Covert Communication [56.376997104843355]
フェデレートラーニング(FL)は、ディープラーニングの採用に伴うプライバシーへの影響を軽減するためのソリューションである。
本稿では,FL方式の通信能力について詳しく検討する。
我々は,新しいマルチシステム被覆通信技術であるFedCommを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-21T17:05:56Z) - Fusion of Federated Learning and Industrial Internet of Things: A Survey [4.810675235074399]
産業モノのインターネット(IIoT)は産業4.0の概念のための新しいパラダイムを構築し、新しい産業時代のための洞察を与えます。
スマートマシンとスマートファクトリは、インテリジェンス獲得に機械学習/ディープラーニングベースのモデルを使用する。
この問題を解決するために、フェデレーションラーニング(FL)技術がIIoTに実装され、研究者は安全、正確、堅牢、および偏見のないモデルを提供しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-04T06:28:32Z) - Wireless Communications for Collaborative Federated Learning [160.82696473996566]
IoT(Internet of Things)デバイスは、収集したデータを中央のコントローラに送信することができず、機械学習モデルをトレーニングすることができる。
GoogleのセミナルFLアルゴリズムでは、すべてのデバイスを中央コントローラに直接接続する必要がある。
本稿では,コラボレーティブFL(CFL)と呼ばれる新しいFLフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-03T20:00:02Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。