論文の概要: A Safe Deep Reinforcement Learning Approach for Energy Efficient
Federated Learning in Wireless Communication Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10664v2
- Date: Fri, 10 Nov 2023 12:25:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-13 17:52:52.348017
- Title: A Safe Deep Reinforcement Learning Approach for Energy Efficient
Federated Learning in Wireless Communication Networks
- Title（参考訳）: 無線通信ネットワークにおける高効率連帯学習のための安全深層強化学習手法
- Authors: Nikolaos Koursioumpas, Lina Magoula, Nikolaos Petropouleas,
Alexandros-Ioannis Thanopoulos, Theodora Panagea, Nancy Alonistioti, M. A.
Gutierrez-Estevez, Ramin Khalili
- Abstract要約: Federated Learning(FL)は、分散AI技術を保存する重要なプライバシとして登場した。
現在FLで行われている努力にもかかわらず、その環境への影響は依然として未解決の問題である。
本稿では,必要な総エネルギーを最小化するために,関連機器の計算・通信資源のオーケストレーションを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.71759652012053
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Progressing towards a new era of Artificial Intelligence (AI) - enabled
wireless networks, concerns regarding the environmental impact of AI have been
raised both in industry and academia. Federated Learning (FL) has emerged as a
key privacy preserving decentralized AI technique. Despite efforts currently
being made in FL, its environmental impact is still an open problem. Targeting
the minimization of the overall energy consumption of an FL process, we propose
the orchestration of computational and communication resources of the involved
devices to minimize the total energy required, while guaranteeing a certain
performance of the model. To this end, we propose a Soft Actor Critic Deep
Reinforcement Learning (DRL) solution, where a penalty function is introduced
during training, penalizing the strategies that violate the constraints of the
environment, and contributing towards a safe RL process. A device level
synchronization method, along with a computationally cost effective FL
environment are proposed, with the goal of further reducing the energy
consumption and communication overhead. Evaluation results show the
effectiveness and robustness of the proposed scheme compared to four
state-of-the-art baseline solutions on different network environments and FL
architectures, achieving a decrease of up to 94% in the total energy
consumption.
- Abstract（参考訳）: 新たな人工知能(AI)時代に向けて - 無線ネットワークを有効にし、AIの環境への影響に関する懸念が業界と学界の両方で高まっている。
Federated Learning(FL)は、分散AI技術を保存する重要なプライバシとして登場した。
現在FLで行われている努力にもかかわらず、その環境影響は未解決の問題である。
FLプロセスの全体エネルギー消費の最小化を目標とし,モデルの性能を確保しつつ,必要な総エネルギーを最小化するために,関連機器の計算・通信資源のオーケストレーションを提案する。
そこで本研究では,訓練中にペナルティ関数を導入し,環境制約に違反する戦略をペナルティ化し,安全なRLプロセスに寄与するソフトアクタ批判的深層強化学習(DRL)ソリューションを提案する。
エネルギー消費と通信のオーバーヘッドを更に低減することを目的として,計算コスト効率のよいfl環境とともにデバイスレベルの同期手法を提案する。
評価の結果,提案手法の有効性と頑健性は,ネットワーク環境やflアーキテクチャの異なる4つの最先端のベースラインソリューションと比較し,最大94%の消費電力削減を達成した。
関連論文リスト
- Federated Learning With Energy Harvesting Devices: An MDP Framework [5.852486435612777]
フェデレートラーニング(FL)では、エッジデバイスがローカルトレーニングを実行し、パラメータサーバと情報を交換する必要がある。
実用FLシステムにおける重要な課題は、バッテリ限定エッジ装置の急激なエネルギー枯渇である。
FLシステムにエネルギー回収技術を適用し, エッジデバイスを連続的に駆動する環境エネルギーを抽出する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-17T03:41:40Z) - A Carbon Tracking Model for Federated Learning: Impact of Quantization and Sparsification [5.341266334051207]
フェデレートラーニング(FL)手法は効率的なコミュニケーション技術を採用し、エッジデバイスに機械学習タスクを分散させる。
本稿では,FLシステムのエネルギーおよび炭素フットプリントへの影響をリアルタイムにモニタリングするためのフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-12T07:20:03Z) - Adaptive Resource Allocation for Virtualized Base Stations in O-RAN with
Online Learning [60.17407932691429]
基地局(vBS)を備えたオープンラジオアクセスネットワークシステムは、柔軟性の向上、コスト削減、ベンダーの多様性、相互運用性のメリットを提供する。
本研究では,予期せぬ「混み合う」環境下であっても,効率的なスループットとvBSエネルギー消費のバランスをとるオンライン学習アルゴリズムを提案する。
提案手法は, 課題のある環境においても, 平均最適性ギャップをゼロにすることで, サブ線形後悔を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-04T17:30:21Z) - A Safe Genetic Algorithm Approach for Energy Efficient Federated
Learning in Wireless Communication Networks [53.561797148529664]
フェデレートラーニング(FL)は、従来の集中型アプローチとは対照的に、デバイスが協調的にモデルトレーニングを行う分散技術として登場した。
FLの既存の取り組みにもかかわらず、その環境影響は、無線ネットワークへの適用性に関するいくつかの重要な課題が特定されているため、まだ調査中である。
現在の研究は遺伝的アルゴリズム(GA)アプローチを提案しており、FLプロセス全体のエネルギー消費と不要な資源利用の両方を最小化することを目標としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-25T13:10:38Z) - Federated Learning over Wireless IoT Networks with Optimized
Communication and Resources [98.18365881575805]
協調学習技術のパラダイムとしてのフェデレートラーニング(FL)は研究の注目を集めている。
無線システム上での高速応答および高精度FLスキームの検証が重要である。
提案する通信効率のよいフェデレーション学習フレームワークは,強い線形速度で収束することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-22T13:25:57Z) - Deep Reinforcement Learning Based Multidimensional Resource Management
for Energy Harvesting Cognitive NOMA Communications [64.1076645382049]
エネルギー収穫(EH)、認知無線(CR)、非直交多重アクセス(NOMA)の組み合わせはエネルギー効率を向上させるための有望な解決策である。
本稿では,決定論的CR-NOMA IoTシステムにおけるスペクトル,エネルギー,時間資源管理について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-17T08:55:48Z) - Fine-Grained Data Selection for Improved Energy Efficiency of Federated
Edge Learning [2.924868086534434]
フェデレーションエッジ学習(FEEL)では、ネットワークエッジのエネルギー制約されたデバイスは、ローカル機械学習モデルをトレーニングおよびアップロードする際にかなりのエネルギーを消費する。
本研究は, ローカルトレーニングデータ, 利用可能な計算, 通信資源を共同で検討し, エネルギー効率の高い FEEL の新たなソリューションを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-20T10:51:32Z) - Threshold-Based Data Exclusion Approach for Energy-Efficient Federated
Edge Learning [4.25234252803357]
Federated Edge Learning (FEEL) は次世代無線ネットワークにおいて有望な分散学習技術である。
FEELは、モデルトレーニングラウンド中に消費される電力により、エネルギー制約された参加機器の寿命を大幅に短縮する可能性がある。
本稿では,FEELラウンドにおける計算および通信エネルギー消費を最小化するための新しい手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-30T13:34:40Z) - Risk-Aware Energy Scheduling for Edge Computing with Microgrid: A
Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Approach [82.6692222294594]
マイクログリッドを用いたMECネットワークにおけるリスク対応エネルギースケジューリング問題について検討する。
ニューラルネットワークを用いたマルチエージェントディープ強化学習(MADRL)に基づくアドバンテージアクター・クリティック(A3C)アルゴリズムを適用し,その解を導出する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-21T02:14:38Z)
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。