論文の概要: Assessing the Sustainability and Trustworthiness of Federated Learning Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.20435v1
• Date: Tue, 31 Oct 2023 13:14:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-01 15:08:21.977947
• Title: Assessing the Sustainability and Trustworthiness of Federated Learning Models
• Title（参考訳）: 連合学習モデルの持続性と信頼性の評価
• Authors: Alberto Huertas Celdran, Chao Feng, Pedro Miguel Sanchez Sanchez, Lynn Zumtaugwald, Gerome Bovet, Burkhard Stiller
• Abstract要約: この研究は、最新の総合的な信頼に値するフェデレーテッドラーニングの分類にサステナビリティの柱を導入します。 FLシステムの環境影響を評価し、ハードウェア効率、フェデレーションの複雑さ、エネルギーグリッドの炭素強度の概念とメトリクスを取り入れている。 持続可能性柱を組み込むことで、FLモデルの信頼性を評価するアルゴリズムを実装している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.228253116465784
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Artificial intelligence (AI) plays a pivotal role in various sectors, influencing critical decision-making processes in our daily lives. Within the AI landscape, novel AI paradigms, such as Federated Learning (FL), focus on preserving data privacy while collaboratively training AI models. In such a context, a group of experts from the European Commission (AI-HLEG) has identified sustainable AI as one of the key elements that must be considered to provide trustworthy AI. While existing literature offers several taxonomies and solutions for assessing the trustworthiness of FL models, a significant gap exists in considering sustainability and the carbon footprint associated with FL. Thus, this work introduces the sustainability pillar to the most recent and comprehensive trustworthy FL taxonomy, making this work the first to address all AI-HLEG requirements. The sustainability pillar assesses the FL system environmental impact, incorporating notions and metrics for hardware efficiency, federation complexity, and energy grid carbon intensity. Then, this work designs and implements an algorithm for evaluating the trustworthiness of FL models by incorporating the sustainability pillar. Extensive evaluations with the FederatedScope framework and various scenarios varying federation participants, complexities, hardware, and energy grids demonstrate the usefulness of the proposed solution.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は様々な分野において重要な役割を担い、日常生活における重要な意思決定プロセスに影響を与える。 AIの世界では、フェデレートラーニング(FL)のような新しいAIパラダイムが、AIモデルを協調的にトレーニングしながらデータのプライバシを保存することに重点を置いている。 このような状況下では、欧州委員会(AI-HLEG)の専門家グループが、持続可能なAIを信頼できるAIを提供すると考えられる重要な要素の1つとして特定した。 既存の文献は、FLモデルの信頼性を評価するためのいくつかの分類学と解決策を提供しているが、持続可能性やFLに関連する炭素フットプリントを考慮すると、大きなギャップが存在する。 このように、この研究は、最新の総合的な信頼性のあるFL分類にサステナビリティの柱を導入し、AI-HLEGの要求に最初に対処する。 サステナビリティの柱はflシステムの環境影響を評価し、ハードウェア効率、フェデレーションの複雑さ、エネルギーグリッドの炭素強度に対する概念と指標を取り入れた。 次に,持続可能性柱を組み込んでflモデルの信頼性を評価するアルゴリズムを設計・実装する。 フェデレートスコープフレームワークと様々なシナリオによる広範囲な評価により、フェデレーション参加者、複雑度、ハードウェア、エネルギーグリッドが提案手法の有用性を示している。

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