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/2401.10158v3
• Date: Mon, 04 Nov 2024 13:26:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:44:32.311093
• 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:
• 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。

関連論文リスト

• Model Agnostic Hybrid Sharding For Heterogeneous Distributed Inference [11.39873199479642]
  Nesaは、分散AI推論用に設計されたモデルに依存しないシャーディングフレームワークを導入した。 私たちのフレームワークでは、ブロックチェーンベースのディープニューラルネットワークシャーディングを使用して、さまざまなノードネットワークに計算タスクを分散しています。 われわれの結果は、最先端のAI技術へのアクセスを民主化する可能性を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-29T08:18:48Z)
• PriRoAgg: Achieving Robust Model Aggregation with Minimum Privacy Leakage for Federated Learning [49.916365792036636]
  フェデレートラーニング(FL)は、大規模分散ユーザデータを活用する可能性から、最近大きな勢いを増している。 送信されたモデル更新は、センシティブなユーザ情報をリークする可能性があり、ローカルなトレーニングプロセスの集中的な制御の欠如は、モデル更新に対する悪意のある操作の影響を受けやすいグローバルモデルを残します。 我々は、Lagrange符号化計算と分散ゼロ知識証明を利用した汎用フレームワークPriRoAggを開発し、集約されたプライバシを満たすとともに、幅広いロバストな集約アルゴリズムを実行する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-12T03:18:08Z)
• Root Cause Analysis of Anomalies in 5G RAN Using Graph Neural Network and Transformer [0.9895793818721335]
  5G無線アクセスネットワーク(RAN)における異常検出と根本原因解析のための最先端手法を提案する。 グラフネットワークを利用して空間的関係をキャプチャし、Transformerモデルを使用してデータの時間的依存関係を学習する。 結果は、Simbaの優位性を確認するために、既存のソリューションと比較される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-21T20:34:08Z)
• Privacy-Preserving Distributed Learning for Residential Short-Term Load Forecasting [11.185176107646956]
  電力システムの負荷データは、住宅ユーザの日常のルーチンを不注意に明らかにし、彼らの財産のセキュリティにリスクを及ぼす可能性がある。 我々はマルコフスイッチ方式の分散学習フレームワークを導入し、その収束は厳密な理論的解析によって実証される。 実世界の電力系統負荷データを用いたケーススタディにより,提案アルゴリズムの有効性を検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-02T16:39:08Z)
• ARRQP: Anomaly Resilient Real-time QoS Prediction Framework with Graph Convolution [0.16317061277456998]
  我々は、データ内の異常に対するレジリエンスを改善することに焦点を当てたリアルタイム予測フレームワーク(ARRQP)を導入する。 ARRQPはコンテキスト情報と協調的な洞察を統合し、ユーザとサービスのインタラクションの包括的な理解を可能にする。 ベンチマークWS-DREAMデータセットの結果は、正確でタイムリーな予測を達成する上で、フレームワークの有効性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-22T04:37:51Z)
• Human-Centric Multimodal Machine Learning: Recent Advances and Testbed on AI-based Recruitment [66.91538273487379]
  人間中心のアプローチでAIアプリケーションを開発する必要性には、ある程度のコンセンサスがある。 i)ユーティリティと社会的善、(ii)プライバシとデータ所有、(iii)透明性と説明責任、(iv)AIによる意思決定プロセスの公正性。 異種情報ソースに基づく現在のマルチモーダルアルゴリズムは、データ中の機密要素や内部バイアスによってどのように影響を受けるかを検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-13T16:44:44Z)
• Interpretable Self-Aware Neural Networks for Robust Trajectory Prediction [50.79827516897913]
  本稿では,意味概念間で不確実性を分散する軌道予測のための解釈可能なパラダイムを提案する。 実世界の自動運転データに対する我々のアプローチを検証し、最先端のベースラインよりも優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-16T06:28:20Z)
• On Efficient Uncertainty Estimation for Resource-Constrained Mobile Applications [0.0]
  予測の不確実性は、モデル予測を補完し、下流タスクの機能を改善します。 Axolotlフレームワークを用いてモンテカルロ・ドロップアウト(MCDO)モデルを構築することでこの問題に対処する。 我々は,(1)CIFAR10データセットを用いた多クラス分類タスク,(2)より複雑な人体セグメンテーションタスクについて実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-11T22:24:15Z)
• Privacy-preserving Traffic Flow Prediction: A Federated Learning Approach [61.64006416975458]
  本稿では,フェデレート学習に基づくGated Recurrent Unit Neural Network Algorithm (FedGRU) というプライバシ保護機械学習手法を提案する。 FedGRUは、現在の集中学習方法と異なり、安全なパラメータアグリゲーション機構を通じて、普遍的な学習モデルを更新する。 FedGRUの予測精度は、先進的なディープラーニングモデルよりも90.96%高い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-19T13:07:49Z)
• Diversity inducing Information Bottleneck in Model Ensembles [73.80615604822435]
  本稿では,予測の多様性を奨励することで,ニューラルネットワークの効果的なアンサンブルを生成する問題をターゲットにする。 そこで本研究では,潜伏変数の学習における逆損失の多様性を明示的に最適化し,マルチモーダルデータのモデリングに必要な出力予測の多様性を得る。 最も競争力のあるベースラインと比較して、データ分布の変化の下で、分類精度が大幅に向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-10T03:10:41Z)
• Deep Learning for Ultra-Reliable and Low-Latency Communications in 6G Networks [84.2155885234293]
  まず,データ駆動型教師付き深層学習と深部強化学習をURLLCに適用する方法を概説する。 このようなオープンな問題に対処するために、デバイスインテリジェンス、エッジインテリジェンス、およびURLLCのためのクラウドインテリジェンスを可能にするマルチレベルアーキテクチャを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-22T14:38:11Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。