論文の概要: Blockchain-based Federated Learning for Decentralized Energy Management
Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.17186v1
- Date: Fri, 23 Jun 2023 09:41:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-09 14:09:59.940680
- Title: Blockchain-based Federated Learning for Decentralized Energy Management
Systems
- Title(参考訳): 分散型エネルギー管理システムのためのブロックチェーンベースの連合学習
- Authors: Abdulrezzak Zekiye, \"Oznur \"Ozkasap
- Abstract要約: Internet of Energy (IoE)は、分散型エネルギーシステムを実現するために、スマートネットワークと分散システム技術を活用する分散パラダイムである。
ブロックチェーンアーキテクチャ、スマートコントラクト、分散フェデレーション学習技術の最近の進歩により、分散化されたEnergy Internetサービスを実現する新たな機会が開かれた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The Internet of Energy (IoE) is a distributed paradigm that leverages smart
networks and distributed system technologies to enable decentralized energy
systems. In contrast to the traditional centralized energy systems, distributed
Energy Internet systems comprise multiple components and communication
requirements that demand innovative technologies for decentralization,
reliability, efficiency, and security. Recent advances in blockchain
architectures, smart contracts, and distributed federated learning technologies
have opened up new opportunities for realizing decentralized Energy Internet
services. In this paper, we present a comprehensive analysis and classification
of state-of-the-art solutions that employ blockchain, smart contracts, and
federated learning for the IoE domains. Specifically, we identify four
representative system models and discuss their key aspects. These models
demonstrate the diverse ways in which blockchain, smart contracts, and
federated learning can be integrated to support the main domains of IoE, namely
distributed energy trading and sharing, smart microgrid energy networks, and
electric and connected vehicle management. Furthermore, we provide a detailed
comparison of the different levels of decentralization, the advantages of
federated learning, and the benefits of using blockchain for the IoE systems.
Additionally, we identify open issues and areas for future research for
integrating federated learning and blockchain in the Internet of Energy
domains.
- Abstract(参考訳): Internet of Energy(IoE)は、分散型エネルギーシステムを実現するために、スマートネットワークと分散システム技術を活用する分散パラダイムである。
従来の集中型エネルギーシステムとは対照的に、分散エネルギーインターネットシステムは、分散化、信頼性、効率、セキュリティのための革新的な技術を必要とする複数のコンポーネントと通信要求から構成されている。
ブロックチェーンアーキテクチャ、スマートコントラクト、分散連合学習技術の最近の進歩により、分散エネルギーインターネットサービスを実現する新たな機会が開かれた。
本稿では,ioeドメインにおけるブロックチェーン,スマートコントラクト,フェデレーション学習を用いた最先端ソリューションの包括的な分析と分類について述べる。
具体的には,4つの代表的なシステムモデルを特定し,その重要な側面について議論する。
これらのモデルは、ブロックチェーン、スマートコントラクト、フェデレーション学習を統合して、IoEのメインドメイン、すなわち分散エネルギー取引と共有、スマートマイクログリッドエネルギーネットワーク、および電気および接続された車両管理をサポートするさまざまな方法を示している。
さらに,分散化のさまざまなレベル,連合学習のメリット,およびioeシステムにおけるブロックチェーンの利用のメリットを詳細に比較した。
さらに,インターネット・オブ・エナジー領域にフェデレート学習とブロックチェーンを統合するためのオープンな課題と今後の研究分野を特定した。
関連論文リスト
- Generative AI-enabled Blockchain Networks: Fundamentals, Applications,
and Case Study [73.87110604150315]
Generative Artificial Intelligence(GAI)は、ブロックチェーン技術の課題に対処するための有望なソリューションとして登場した。
本稿では、まずGAI技術を紹介し、そのアプリケーションの概要を説明し、GAIをブロックチェーンに統合するための既存のソリューションについて議論する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-28T10:46:17Z) - A Blockchain Solution for Collaborative Machine Learning over IoT [0.31410859223862103]
フェデレートラーニング(FL)とブロックチェーン技術は、これらの課題に対処するための有望なアプローチとして現れています。
我々は、漸進学習ベクトル量子化アルゴリズム(XuILVQ)とブロックチェーン技術を組み合わせた、新しいIoTソリューションを提案する。
提案アーキテクチャは,データプライバシとセキュリティを維持しながら,計算オーバーヘッドと通信オーバーヘッドを削減することにより,既存のブロックチェーンベースのFLソリューションの欠点に対処する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-23T18:06:05Z) - Decentralized Energy Marketplace via NFTs and AI-based Agents [4.149465156450793]
ブロックチェーン技術と人工知能を統合した先進的な分散エネルギー市場(DEM)を紹介する。
提案フレームワークは, 透明でセキュアな取引環境において, ユニークなエネルギープロファイルを表現するために, 非Fungible Tokens (NFTs) を用いている。
注目すべきイノベーションは、スマートコントラクトの使用であり、エネルギー取引における高い効率性と整合性を保証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-17T09:15:43Z) - MultiIoT: Towards Large-scale Multisensory Learning for the Internet of
Things [77.27980044639136]
IoT(Internet of Things)エコシステムは、マシンラーニングのための現実世界のモダリティの豊富なソースを提供する。
本稿では,12のモダリティと8タスクから115万以上のサンプルを対象とする,これまでで最も拡張性の高いIoTベンチマークであるMultiIoTを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-10T18:13:08Z) - From Generative AI to Generative Internet of Things: Fundamentals,
Framework, and Outlooks [82.964958051535]
生成人工知能(GAI)は、現実的なデータを生成し、高度な意思決定を促進する能力を持っている。
GAIを現代のモノのインターネット(IoT)に統合することによって、ジェネレーティブ・インターネット・オブ・モノ(GIoT)が登場し、社会の様々な側面に革命をもたらす大きな可能性を秘めている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-27T02:58:11Z) - Towards Artificial General Intelligence (AGI) in the Internet of Things
(IoT): Opportunities and Challenges [55.82853124625841]
人工知能(Artificial General Intelligence, AGI)は、人間の認知能力でタスクを理解し、学習し、実行することができる能力を持つ。
本研究は,モノのインターネットにおけるAGIの実現に向けた機会と課題を探究する。
AGIに注入されたIoTの応用スペクトルは広く、スマートグリッド、住宅環境、製造、輸送から環境モニタリング、農業、医療、教育まで幅広い領域をカバーしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-14T05:43:36Z) - Blockchained Federated Learning for Internet of Things: A Comprehensive
Survey [30.032413027090275]
この調査は、フェデレートラーニング(BlockFL)を包括的にレビューした
既存のBlockFLモデルを4つのIoT(Internet-of-Things)アプリケーションシナリオで比較する。
分析の結果、分散化と透明性の両面から、BlockFLは分散モデルトレーニングのためのセキュアで効果的なソリューションであることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-08T07:14:50Z) - Applications of blockchain and artificial intelligence technologies for
enabling prosumers in smart grids: A review [12.609078866334615]
政府は再生可能エネルギー資源のシェア拡大を目標としている。
本稿では、消費者がエネルギー市場に参加するのを容易にするために、ブロックチェーンとAIをスマートグリッドに組み込む方法について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-21T10:27:31Z) - Learning, Computing, and Trustworthiness in Intelligent IoT
Environments: Performance-Energy Tradeoffs [62.91362897985057]
Intelligent IoT Environment(iIoTe)は、半自律IoTアプリケーションを協調実行可能な異種デバイスで構成されている。
本稿では,これらの技術の現状を概観し,その機能と性能,特にリソース,レイテンシ,プライバシ,エネルギー消費のトレードオフに注目した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-04T19:41:42Z) - Resource Management for Blockchain-enabled Federated Learning: A Deep
Reinforcement Learning Approach [54.29213445674221]
Federated Learning (BFL)は、機械学習モデル所有者(MLMO)が必要とするニューラルネットワークモデルを、モバイルデバイスが協調的にトレーニングすることを可能にする。
BFLの問題は、モバイルデバイスがシステムの寿命とトレーニング効率を低下させるエネルギーとCPUの制約を持っていることである。
我々は,Deep Reinforcement Learning (DRL) を用いて最適決定を導出することを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-08T16:29:19Z) - A Review of Blockchain-based Smart Grid: Applications,Opportunities, and
Future Directions [0.0]
本稿では、スマートグリッドにおけるブロックチェーンアーキテクチャ、コンセプト、アプリケーションについてレビューする。
スマートグリッドによるブロックチェーン技術の様々な可能性についても論じられている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-31T07:00:10Z)
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。