論文の概要: DISTINQT: A Distributed Privacy Aware Learning Framework for QoS Prediction for Future Mobile and Wireless Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10158v2
• Date: Fri, 12 Jul 2024 09:27:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 05:27:26.247036
• Title: DISTINQT: A Distributed Privacy Aware Learning Framework for QoS Prediction for Future Mobile and Wireless Networks
• Title（参考訳）: DISTINQT - 将来のモバイルおよびワイヤレスネットワークのためのQoS予測のための分散プライバシ意識学習フレームワーク
• Authors: Nikolaos Koursioumpas, Lina Magoula, Ioannis Stavrakakis, Nancy Alonistioti, M. A. Gutierrez-Estevez, Ramin Khalili,
• Abstract要約: 5Gと6G以上のネットワークは、あるレベルのQuality of Service(QoS)に依存してスムーズな運用を行う、新しくて挑戦的なユースケースとアプリケーションをサポートすることが期待されている。 タイムリーな方法での予測は、特に車両通信の場合のように、安全クリティカルな応用において非常に重要である。 DisTINQTは、予測のための新しいマルチヘッド入力対応分散学習フレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.114401279266792
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Beyond 5G and 6G networks are expected to support new and challenging use cases and applications that depend on a certain level of Quality of Service (QoS) to operate smoothly. Predicting the QoS in a timely manner is of high importance, especially for safety-critical applications as in the case of vehicular communications. Although until recent years the QoS prediction has been carried out by centralized Artificial Intelligence (AI) solutions, a number of privacy, computational, and operational concerns have emerged. Alternative solutions have surfaced (e.g. Split Learning, Federated Learning), distributing AI tasks of reduced complexity across nodes, while preserving the privacy of the data. However, new challenges rise when it comes to scalable distributed learning approaches, taking into account the heterogeneous nature of future wireless networks. The current work proposes DISTINQT, a novel multi-headed input privacy-aware distributed learning framework for QoS prediction. Our framework supports multiple heterogeneous nodes, in terms of data types and model architectures, by sharing computations across them. This enables the incorporation of diverse knowledge into a sole learning process that will enhance the robustness and generalization capabilities of the final QoS prediction model. DISTINQT also contributes to data privacy preservation by encoding any raw input data into highly complex, compressed, and irreversible latent representations before any transmission. Evaluation results showcase that DISTINQT achieves a statistically identical performance compared to its centralized version, while also proving the validity of the privacy preserving claims. DISTINQT manages to achieve a reduction in prediction error of up to 65% on average against six state-of-the-art centralized baseline solutions presented in the Tele-Operated Driving use case.
• Abstract（参考訳）: 5Gと6G以上のネットワークは、あるレベルのQuality of Service(QoS)に依存してスムーズな運用を行う、新しくて挑戦的なユースケースとアプリケーションをサポートすることが期待されている。 QoSをタイムリーに予測することは、特に車両通信の場合のように、安全クリティカルな用途において非常に重要である。 近年まで、集中型人工知能(AI)ソリューションによってQoS予測が実行されてきたが、多くのプライバシー、計算、運用上の懸念が浮かび上がっている。 新たなソリューション(例えば、Split Learning、Federated Learning)が浮上し、データのプライバシを保ちながら、ノード間で複雑さを低減したAIタスクが分散された。 しかし、スケーラブルな分散学習アプローチに関しては、将来の無線ネットワークの異質性を考慮して、新たな課題が浮かび上がっている。 現在の研究は、QoS予測のための新しいマルチヘッド入力プライバシ対応分散学習フレームワークであるDISTINQTを提案する。 我々のフレームワークは、データ型とモデルアーキテクチャの観点から複数の異種ノードをサポートし、それらをまたいだ計算を共有する。 これにより、最終QoS予測モデルの堅牢性と一般化能力を高めるために、多様な知識を単独の学習プロセスに組み込むことができる。 DISTINQTはまた、あらゆる生の入力データを、送信前に非常に複雑で圧縮され、不可逆な潜在表現に符号化することで、データのプライバシ保護に貢献する。 評価の結果,DISTINQTは集中型よりも統計的に同じ性能を示し,プライバシー保護クレームの有効性が証明された。 DISTINQTは、Tele-Operated Drivingのユースケースで提示された6つの最先端集中型ベースラインソリューションに対して、平均65%の予測誤差の低減を実現している。

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