論文の概要: Over-The-Air Federated Learning: Status Quo, Open Challenges, and Future Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00974v1
• Date: Mon, 3 Jul 2023 12:44:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-05 13:09:37.465353
• Title: Over-The-Air Federated Learning: Status Quo, Open Challenges, and Future Directions
• Title（参考訳）: オーバーザエアフェデレーション学習 - 現状,オープンチャレンジ,今後の方向性
• Authors: Bingnan Xiao, Xichen Yu, Wei Ni, Xin Wang, and H. Vincent Poor
• Abstract要約: オーバー・ザ・エア・フェデレーション・ラーニング(OTA-FL)は、ネットワークエッジのユーザがスペクトルリソースを共有でき、効率的で低レイテンシなグローバルモデルアグリゲーションを実現する。 本稿では,OTA-FLの進展を概観し,今後の研究方向性について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.5371215066019
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The development of applications based on artificial intelligence and implemented over wireless networks is increasingly rapidly and is expected to grow dramatically in the future. The resulting demand for the aggregation of large amounts of data has caused serious communication bottlenecks in wireless networks and particularly at the network edge. Over-the-air federated learning (OTA-FL), leveraging the superposition feature of multi-access channels (MACs), enables users at the network edge to share spectrum resources and achieves efficient and low-latency global model aggregation. This paper provides a holistic review of progress in OTA-FL and points to potential future research directions. Specifically, we classify OTA-FL from the perspective of system settings, including single-antenna OTA-FL, multi-antenna OTA-FL, and OTA-FL with the aid of the emerging reconfigurable intelligent surface (RIS) technology, and the contributions of existing works in these areas are summarized. Moreover, we discuss the trust, security and privacy aspects of OTA-FL, and highlight concerns arising from security and privacy. Finally, challenges and potential research directions are discussed to promote the future development of OTA-FL in terms of improving system performance, reliability, and trustworthiness. Specifical challenges to be addressed include model distortion under channel fading, the ineffective OTA aggregation of local models trained on substantially unbalanced data, and the limited accessibility and verifiability of individual local models.
• Abstract（参考訳）: ワイヤレスネットワーク上で実装された人工知能に基づくアプリケーションの開発は急速に進み、将来的には劇的に成長すると期待されている。 その結果、大量のデータを集約するという要求は、無線ネットワーク、特にネットワークエッジにおいて深刻な通信ボトルネックを引き起こした。 OTA-FL(Over-the-air Federated Learning)は、マルチアクセスチャネル(MAC)の重ね合わせ機能を活用し、ネットワークエッジのユーザがスペクトルリソースを共有でき、効率的で低レイテンシなグローバルモデルアグリゲーションを実現する。 本稿では,OTA-FLの進展を概観し,今後の研究方向性について述べる。 具体的には, 単一アンテナOTA-FL, マルチアンテナOTA-FL, OTA-FLなどのシステム設定の観点から, 新たな再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)技術を用いてOTA-FLを分類し, これらの領域における既存作業の貢献を要約する。 さらに,ota-flの信頼性,セキュリティ,プライバシの側面についても議論し,セキュリティとプライバシから生じる懸念を強調する。 最後に,システム性能,信頼性,信頼性の向上の観点から,OTA-FLの今後の発展を促進するための課題と研究の方向性について論じる。 対処すべき具体的な課題は、チャネルフェージング下のモデル歪み、実質的に不均衡なデータでトレーニングされたローカルモデルの非効率的なota集約、個々のローカルモデルのアクセシビリティと検証可能性の制限などである。

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