論文の概要: VREM-FL: Mobility-Aware Computation-Scheduling Co-Design for Vehicular Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.18741v1
• Date: Thu, 30 Nov 2023 17:38:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-01 15:34:19.927754
• Title: VREM-FL: Mobility-Aware Computation-Scheduling Co-Design for Vehicular Federated Learning
• Title（参考訳）: vrem-fl:vehicular federated learningのためのモビリティアウェア計算スケジューリングコデザイン
• Authors: Luca Ballotta, Nicol\`o Dal Fabbro, Giovanni Perin, Luca Schenato, Michele Rossi and Giuseppe Piro
• Abstract要約: 本稿では,車載フェデレート学習のための計算スケジューリング協調設計であるVREM-FLを提案する。 提案アルゴリズムは、無線リソース使用のためのトレードモデルトレーニング時間に調整することができる。 VREM-FLは、線形回帰モデル(学習時間を28%削減)と、セマンティックイメージセグメンテーションタスクのためのディープニューラルネットワークの両方のベンチマークより優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7892067588273513
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Assisted and autonomous driving are rapidly gaining momentum, and will soon become a reality. Among their key enablers, artificial intelligence and machine learning are expected to play a prominent role, also thanks to the massive amount of data that smart vehicles will collect from their onboard sensors. In this domain, federated learning is one of the most effective and promising techniques for training global machine learning models, while preserving data privacy at the vehicles and optimizing communications resource usage. In this work, we propose VREM-FL, a computation-scheduling co-design for vehicular federated learning that leverages mobility of vehicles in conjunction with estimated 5G radio environment maps. VREM-FL jointly optimizes the global model learned at the server while wisely allocating communication resources. This is achieved by orchestrating local computations at the vehicles in conjunction with the transmission of their local model updates in an adaptive and predictive fashion, by exploiting radio channel maps. The proposed algorithm can be tuned to trade model training time for radio resource usage. Experimental results demonstrate the efficacy of utilizing radio maps. VREM-FL outperforms literature benchmarks for both a linear regression model (learning time reduced by 28%) and a deep neural network for a semantic image segmentation task (doubling the number of model updates within the same time window).
• Abstract（参考訳）: アシストと自律運転は急速に勢いを増し、間もなく現実になる。 人工知能と機械学習が重要な役割を担うことが期待されている。また、スマート車両が搭載センサーから収集する膨大な量のデータのおかげで。 この領域では、フェデレーション学習は、車両におけるデータのプライバシを保持し、通信リソースの使用を最適化しながら、グローバル機械学習モデルをトレーニングするための最も効果的で有望なテクニックの1つである。 本研究では,推定5g無線環境マップと連動して車両の移動性を活用した車両連関学習のための計算スケジューリング共設計であるvrem-flを提案する。 VREM-FLは、サーバで学んだグローバルモデルを、賢明に通信リソースを割り当てながら、共同で最適化する。 これは、無線チャネルマップを利用して、ローカルモデルの更新を適応的で予測的な方法で送信すると共に、車両のローカル計算をオーケストレーションすることで達成される。 提案アルゴリズムは、無線リソース使用のためのトレードモデルトレーニング時間に調整することができる。 実験の結果,無線地図の有効性が示された。 VREM-FLは、線形回帰モデル(学習時間を28%削減)と、セマンティックイメージセグメンテーションタスク(同じ時間ウィンドウ内でモデル更新数を2倍に)のためのディープニューラルネットワークの両方で、文学ベンチマークより優れています。

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