論文の概要: Federated Learning for 6G: Paradigms, Taxonomy, Recent Advances and Insights

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04688v1
• Date: Thu, 7 Dec 2023 20:39:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-11 17:11:06.908885
• Title: Federated Learning for 6G: Paradigms, Taxonomy, Recent Advances and Insights
• Title（参考訳）: 6gのための連合学習:パラダイム,分類学,最近の進歩と洞察
• Authors: Maryam Ben Driss, Essaid Sabir, Halima Elbiaze, Walid Saad
• Abstract要約: 本稿では,プロトコルスタックのすべてのレベルにわたってフェデレートラーニングを実装することの付加価値について検討する。 それは重要なFLアプリケーションを示し、ホットトピックに対処し、将来の研究と開発のための貴重な洞察と明示的なガイダンスを提供します。 我々の結論は、FLと将来の6Gの相乗効果を活用しつつ、FLがワイヤレス産業に革命をもたらす可能性を浮き彫りにすることを目的としています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.024964564408
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Artificial Intelligence (AI) is expected to play an instrumental role in the next generation of wireless systems, such as sixth-generation (6G) mobile network. However, massive data, energy consumption, training complexity, and sensitive data protection in wireless systems are all crucial challenges that must be addressed for training AI models and gathering intelligence and knowledge from distributed devices. Federated Learning (FL) is a recent framework that has emerged as a promising approach for multiple learning agents to build an accurate and robust machine learning models without sharing raw data. By allowing mobile handsets and devices to collaboratively learn a global model without explicit sharing of training data, FL exhibits high privacy and efficient spectrum utilization. While there are a lot of survey papers exploring FL paradigms and usability in 6G privacy, none of them has clearly addressed how FL can be used to improve the protocol stack and wireless operations. The main goal of this survey is to provide a comprehensive overview on FL usability to enhance mobile services and enable smart ecosystems to support novel use-cases. This paper examines the added-value of implementing FL throughout all levels of the protocol stack. Furthermore, it presents important FL applications, addresses hot topics, provides valuable insights and explicits guidance for future research and developments. Our concluding remarks aim to leverage the synergy between FL and future 6G, while highlighting FL's potential to revolutionize wireless industry and sustain the development of cutting-edge mobile services.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は次世代の無線システム、例えば第6世代(6G)モバイルネットワークにおいて重要な役割を果たすことが期待されている。 しかし、大量のデータ、エネルギー消費、トレーニングの複雑さ、無線システムの機密データ保護は、AIモデルをトレーニングし、分散デバイスからインテリジェンスと知識を集めるために対処する必要がある重要な課題である。 Federated Learning(FL)は、複数の学習エージェントが生データを共有せずに正確で堅牢な機械学習モデルを構築するための有望なアプローチとして、最近登場したフレームワークである。 モバイル端末やデバイスが、トレーニングデータの明示的な共有なしにグローバルなモデルを共同学習できるようにすることで、flは高いプライバシーと効率的なスペクトル利用を示す。 6GプライバシーのFLパラダイムとユーザビリティを調査する調査論文は数多くあるが、FLがプロトコルスタックと無線操作を改善するためにどのように使えるかを明確には言及していない。 この調査の主な目標は、モバイルサービスを強化するためのflユーザビリティに関する包括的な概要を提供し、スマートエコシステムが新たなユースケースをサポートすることにある。 本稿では、プロトコルスタックの全レベルにわたってflを実装する付加価値について検討する。 さらに、重要なFLアプリケーションを示し、ホットトピックに対処し、将来の研究と開発のための貴重な洞察と明示的なガイダンスを提供する。 我々の結論は、flと将来の6gの相乗効果を生かしつつ、flがワイヤレス産業に革命を起こし、最先端のモバイルサービスの開発を継続する可能性を強調することにある。

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