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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.20435v2
• Date: Tue, 11 Feb 2025 14:55:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:04:21.872421
• Title: Assessing the Sustainability and Trustworthiness of Federated Learning Models
• Title（参考訳）: フェデレーション学習モデルの持続性と信頼性の評価
• Authors: Chao Feng, Alberto Huertas Celdran, Pedro Miguel Sanchez Sanchez, Lynn Zumtaugwald, Gerome Bovet, Burkhard Stiller,
• Abstract要約: 欧州委員会のAI-HLEGグループは、信頼できるAIに対する持続可能なAIの重要性を強調した。 この研究は、信頼できる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。 FLモデルの信頼性を評価するために,サステナビリティを考慮したアルゴリズムを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.821579077084753
• License:
• Abstract: Artificial intelligence is widely used in various sectors and significantly impacts decision-making processes. Novel AI paradigms, such as Federated Learning (FL), focus on training AI models collaboratively while preserving data privacy. In such a context, the European Commission's AI-HLEG group has highlighted the importance of sustainable AI for trustworthy AI. While existing literature offers several solutions for assessing the trustworthiness of FL models, a significant gap exists in considering sustainability associated with FL. Thus, this work introduces the sustainability pillar to the trustworthy FL taxonomy, making this work the first to address all AI-HLEG requirements. The sustainability pillar assesses the FL system's environmental impact, incorporating notions and metrics for hardware efficiency, federation complexity, and energy grid carbon intensity. An algorithm is developed to evaluate the trustworthiness of FL models, incorporating sustainability considerations. Extensive evaluations with the FederatedScope framework and various scenarios demonstrate the effectiveness of the proposed solution.
• Abstract（参考訳）: 人工知能は様々な分野で広く使われており、意思決定プロセスに大きな影響を与えている。 フェデレートラーニング(FL)のような新しいAIパラダイムは、データのプライバシを保持しながら、AIモデルを協調的にトレーニングすることに焦点を当てている。 このような状況下で、欧州委員会のAI-HLEGグループは、信頼できるAIに対する持続可能なAIの重要性を強調している。 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ソリューションを提供しているが、FLに付随する持続可能性を考慮すると、大きなギャップが存在する。 このようにして、この研究は信頼できるFL分類に持続可能性の柱を導入し、AI-HLEGの要求に最初に対処する。 サステナビリティ・ピラーは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の概念とメトリクスを取り入れている。 FLモデルの信頼性を評価するために,サステナビリティを考慮したアルゴリズムを開発した。 FederatedScopeフレームワークとさまざまなシナリオによる大規模な評価は、提案したソリューションの有効性を示している。

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