論文の概要: FedAIoT: A Federated Learning Benchmark for Artificial Intelligence of Things

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00109v1
• Date: Fri, 29 Sep 2023 19:46:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 06:43:10.439043
• Title: FedAIoT: A Federated Learning Benchmark for Artificial Intelligence of Things
• Title（参考訳）: fedaiot: 物の人工知能のための連合学習ベンチマーク
• Authors: Samiul Alam, Tuo Zhang, Tiantian Feng, Hui Shen, Zhichao Cao, Dong Zhao, JeongGil Ko, Kiran Somasundaram, Shrikanth S. Narayanan, Salman Avestimehr, Mi Zhang
• Abstract要約: FedAIoTは、AI of Things(AIoT)領域における連邦学習(FL)のベンチマークである。 FedAIoTには、幅広いIoTデバイスから収集された8つのデータセットが含まれている。 ベンチマークの結果は、AIoTにおけるFLの機会と課題を浮き彫りにしたものです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.26549134249397
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: There is a significant relevance of federated learning (FL) in the realm of Artificial Intelligence of Things (AIoT). However, most existing FL works are not conducted on datasets collected from authentic IoT devices that capture unique modalities and inherent challenges of IoT data. In this work, we introduce FedAIoT, an FL benchmark for AIoT to fill this critical gap. FedAIoT includes eight datatsets collected from a wide range of IoT devices. These datasets cover unique IoT modalities and target representative applications of AIoT. FedAIoT also includes a unified end-to-end FL framework for AIoT that simplifies benchmarking the performance of the datasets. Our benchmark results shed light on the opportunities and challenges of FL for AIoT. We hope FedAIoT could serve as an invaluable resource to foster advancements in the important field of FL for AIoT. The repository of FedAIoT is maintained at https://github.com/AIoT-MLSys-Lab/FedAIoT.
• Abstract（参考訳）: AIoT(Artificial Intelligence of Things)の世界には、連邦学習(FL)が大きな関連性を持っている。 しかしながら、既存のFL作業の多くは、IoTデータのユニークなモダリティと固有の課題をキャプチャする、真のIoTデバイスから収集されたデータセット上で実施されていない。 本稿では、この重要なギャップを埋めるために、AIoTのFLベンチマークであるFedAIoTを紹介します。 FedAIoTには、幅広いIoTデバイスから収集された8つのデータセットが含まれている。 これらのデータセットは、AIoTのユニークなIoTモダリティとターゲット代表アプリケーションをカバーする。 FedAIoTには、データセットのパフォーマンスのベンチマークを簡単にする、AIoT用の統合エンドツーエンドFLフレームワークも含まれている。 ベンチマークの結果は、FL for AIoTの機会と課題に光を当てています。 FL for AIoTの重要な分野の進歩を促進するために、FedAIoTが貴重なリソースになることを期待しています。 FedAIoTのリポジトリはhttps://github.com/AIoT-MLSys-Lab/FedAIoTで管理されている。

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