論文の概要: Multi-Tier Hierarchical Federated Learning-assisted NTN for Intelligent IoT Services

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05463v2
• Date: Mon, 11 Dec 2023 18:53:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-13 02:44:43.722535
• Title: Multi-Tier Hierarchical Federated Learning-assisted NTN for Intelligent IoT Services
• Title（参考訳）: インテリジェントIoTサービスのための階層型階層型フェデレーション学習支援NTN
• Authors: Amin Farajzadeh, Animesh Yadav, Halim Yanikomeroglu
• Abstract要約: 本研究では,分散型協調学習環境の育成におけるMT-HFLの役割について考察する。 これにより、IoTデバイスがコントリビューションだけでなく、ネットワーク管理において情報的な決定を行うことが可能になる。 このセットアップにより、効率的なデータ処理、高度なプライバシとセキュリティ対策、および変動するネットワーク条件への応答が保証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.10349383347469
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the ever-expanding landscape of the IoT, managing the intricate network of interconnected devices presents a fundamental challenge. This leads us to ask: "What if we invite the IoT devices to collaboratively participate in real-time network management and IoT data-handling decisions?" This inquiry forms the foundation of our innovative approach, addressing the burgeoning complexities in IoT through the integration of NTN architecture, in particular, VHetNet, and an MT-HFL framework. VHetNets transcend traditional network paradigms by harmonizing terrestrial and non-terrestrial elements, thus ensuring expansive connectivity and resilience, especially crucial in areas with limited terrestrial infrastructure. The incorporation of MT-HFL further revolutionizes this architecture, distributing intelligent data processing across a multi-tiered network spectrum, from edge devices on the ground to aerial platforms and satellites above. This study explores MT-HFL's role in fostering a decentralized, collaborative learning environment, enabling IoT devices to not only contribute but also make informed decisions in network management. This methodology adeptly handles the challenges posed by the non-IID nature of IoT data and efficiently curtails communication overheads prevalent in extensive IoT networks. Significantly, MT-HFL enhances data privacy, a paramount aspect in IoT ecosystems, by facilitating local data processing and limiting the sharing of model updates instead of raw data. By evaluating a case-study, our findings demonstrate that the synergistic integration of MT-HFL within VHetNets creates an intelligent network architecture that is robust, scalable, and dynamically adaptive to the ever-changing demands of IoT environments. This setup ensures efficient data handling, advanced privacy and security measures, and responsive adaptability to fluctuating network conditions.
• Abstract（参考訳）: IoTの世界では、相互接続されたデバイスの複雑なネットワークを管理することが、根本的な課題である。 リアルタイムネットワーク管理とIoTデータ処理の決定に協力して参加するようにIoTデバイスを招待した場合はどうでしょう? この調査は、NTNアーキテクチャ、特にVHetNetとMT-HFLフレームワークの統合を通じて、IoTの急成長する複雑さに対処する、革新的なアプローチの基盤を形成します。 vhetnetsは、地上と非地上の要素を調和させることで、従来のネットワークパラダイムを超越し、広大な接続性とレジリエンスを確保する。 MT-HFLの組み入れにより、地上のエッジデバイスから地上のプラットフォームや衛星まで、多層ネットワークスペクトルにわたってインテリジェントなデータ処理が分散されるようになる。 本研究は、分散された協調学習環境の育成におけるMT-HFLの役割を探求し、IoTデバイスが貢献するだけでなく、ネットワーク管理における情報的意思決定を可能にする。 この方法論は、IoTデータの非IID的な性質によって引き起こされる課題を十分に処理し、広範なIoTネットワークで発生する通信オーバーヘッドを効率的に削減する。 MT-HFLは、ローカルなデータ処理を容易にし、生データの代わりにモデルアップデートの共有を制限することで、IoTエコシステムの最も重要な側面であるデータのプライバシを強化する。 ケーススタディを評価することで、vhetnetsにおけるmt-hflの相乗的統合により、iot環境の変化する要求にロバストでスケーラブルで動的に適応するインテリジェントネットワークアーキテクチャが生み出されることを示した。 このセットアップにより、効率的なデータ処理、高度なプライバシとセキュリティ対策、および変動するネットワーク条件に対する応答性を保証する。

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