論文の概要: Scheduling for On-Board Federated Learning with Satellite Clusters
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09105v1
- Date: Wed, 14 Feb 2024 11:26:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-15 15:41:14.408669
- Title: Scheduling for On-Board Federated Learning with Satellite Clusters
- Title(参考訳): 衛星クラスタを用いたオンボードフェデレーション学習のスケジューリング
- Authors: Nasrin Razmi, Bho Matthiesen, Armin Dekorsy, Petar Popovski
- Abstract要約: オンボードのフェデレーション学習により、衛星は機械学習モデルを協調的に訓練することができる。
本稿では,衛星間リンクに接続された星座のFLのスケジューリング手法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 39.78458023920483
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Mega-constellations of small satellites have evolved into a source of massive
amount of valuable data. To manage this data efficiently, on-board federated
learning (FL) enables satellites to train a machine learning (ML) model
collaboratively without having to share the raw data. This paper introduces a
scheme for scheduling on-board FL for constellations connected with intra-orbit
inter-satellite links. The proposed scheme utilizes the predictable visibility
pattern between satellites and ground station (GS), both at the individual
satellite level and cumulatively within the entire orbit, to mitigate
intermittent connectivity and best use of available time. To this end, two
distinct schedulers are employed: one for coordinating the FL procedures among
orbits, and the other for controlling those within each orbit. These two
schedulers cooperatively determine the appropriate time to perform global
updates in GS and then allocate suitable duration to satellites within each
orbit for local training, proportional to usable time until next global update.
This scheme leads to improved test accuracy within a shorter time.
- Abstract(参考訳): 小さな衛星のメガコンステレーションは、大量の貴重なデータの源へと進化してきた。
このデータを効率的に管理するために、on-board federated learning(fl)は、衛星が生データを共有せずに機械学習(ml)モデルを協調的に訓練できるようにする。
本稿では,衛星間リンクに接続された星座のFLのスケジューリング手法を提案する。
提案手法では、衛星と地上局(gs)の間の予測可能な可視性パターンを、個々の衛星レベルでも軌道全体の累積的にも活用し、断続的な接続を緩和し、利用可能な時間を最善に利用する。
この目的のために、2つの異なるスケジューラが用いられており、1つは軌道間のfl手順を調整し、もう1つは軌道内の手順を制御する。
これら2つのスケジューラは、gsでグローバルアップデートを行う適切な時間を決定し、次のグローバルアップデートまで使用可能な時間に比例して、各軌道内の衛星に適切な期間を割り当てる。
この方式により、短時間でテスト精度が向上する。
関連論文リスト
- PreRoutGNN for Timing Prediction with Order Preserving Partition: Global
Circuit Pre-training, Local Delay Learning and Attentional Cell Modeling [84.34811206119619]
本稿では,事前のタイミング予測に対する2段階のアプローチを提案する。
まず、回路網リストからグローバルグラフ埋め込みを学習するグラフオートエンコーダを事前学習するためのグローバル回路トレーニングを提案する。
第2に、GCN上のメッセージパッシングのための新しいノード更新方式を、学習したグラフ埋め込みと回路グラフのトポロジ的ソートシーケンスに従って使用する。
21個の実世界の回路の実験では、スラック予測のための新しいSOTA R2が0.93で達成され、以前のSOTA法では0.59をはるかに上回っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-27T02:23:07Z) - Stitching Satellites to the Edge: Pervasive and Efficient Federated LEO
Satellite Learning [1.5501208213584152]
本稿では,衛星が大規模機械学習(ML)タスクを効率的に実行できるようにする新しいFL-SECフレームワークを提案する。
主な構成要素は、余分な衛星画像を特定して排除するディビジョン・アンド・コンカーによるパーソナライズドラーニングと、軌道毎に集約された「軌道モデル」を生成し、地上局に送る前に再訓練する軌道モデル再訓練である。
我々のアプローチではFL収束時間が30倍近く減少し、衛星のエネルギー消費は1.38ワットまで減少し、例外的な精度は96%まで維持される。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-28T02:01:26Z) - Communication-Efficient Federated Learning for LEO Satellite Networks
Integrated with HAPs Using Hybrid NOMA-OFDM [1.3121410433987561]
本稿では,LEO衛星に適した新しいFL-SatComアプローチであるNomaFedHAPを提案する。
NomaFedHAPは高高度プラットフォーム(HAP)を分散パラメータサーバ(PS)として利用し、衛星の可視性を高める。
近距離シェルにおける衛星の停止確率とシステム全体の停止確率のクローズドな表現を導出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-01T07:07:27Z) - Semi-Federated Learning: Convergence Analysis and Optimization of A
Hybrid Learning Framework [70.83511997272457]
本稿では,ベースステーション(BS)とデバイスの両方を活用するセミフェデレーション学習(SemiFL)パラダイムを提案し,中央集権学習(CL)とFLのハイブリッド実装を提案する。
我々はこの難解な問題を解くための2段階のアルゴリズムを提案し、ビームフォーマに閉形式解を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-04T03:32:39Z) - Optimizing Federated Learning in LEO Satellite Constellations via
Intra-Plane Model Propagation and Sink Satellite Scheduling [3.096615629099617]
衛星エッジコンピューティング(SEC)は、各衛星がMLモデルをオンボードで訓練し、モデルのみを地上局にアップロードすることを可能にする。
本稿では、既存のFLベースのソリューションの制限(緩やかな収束)を克服する新しいFLフレームワークであるFedLEOを提案する。
以上の結果から,FedLEO は FL の収束を著しく促進するが,実際にモデル精度を大幅に向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-27T00:32:01Z) - On the Effective Usage of Priors in RSS-based Localization [56.68864078417909]
本稿では、受信信号強度(RSS)指紋と畳み込みニューラルネットワークに基づくアルゴリズムLocUNetを提案する。
本稿では,密集市街地における局所化問題について検討する。
まず,LocUNetがRx位置やRxの事前分布を学習し,トレーニングデータから送信者(Tx)アソシエーションの好みを学習し,その性能を評価できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-28T00:31:02Z) - Federated Learning in Satellite Constellations [38.58782102290874]
フェデレートラーニング(FL)は、最近、限定的で断続的な接続を持つシステムのための分散機械学習パラダイムとして登場した。
本稿では,衛星コンステレーションがFLにもたらす新たなコンテキストについて述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-01T08:17:25Z) - Federated learning for LEO constellations via inter-HAP links [0.0]
ローアース・オービット(LEO)衛星星座は近年、急速に展開している。
このような応用に機械学習(ML)を適用するには、画像などの衛星データを地上局(GS)にダウンロードする従来の方法は望ましいものではない。
既存のFLソリューションは、過剰収束遅延や信頼できない無線チャネルといった大きな課題のために、そのようなLEOコンステレーションのシナリオには適さないことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-15T08:22:52Z) - Learning Emergent Random Access Protocol for LEO Satellite Networks [51.575090080749554]
創発的ランダムアクセスチャネルプロトコル(eRACH)と呼ばれるLEO SATネットワークのための新しい許可なしランダムアクセスソリューションを提案する。
eRACHは、非定常ネットワーク環境との相互作用によって生じるモデルフリーなアプローチである。
RACHと比較して,提案するeRACHは平均ネットワークスループットが54.6%向上することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-03T07:44:45Z) - Integrating LEO Satellite and UAV Relaying via Reinforcement Learning
for Non-Terrestrial Networks [51.05735925326235]
低軌道軌道(LEO)衛星のメガコンステレーションは、低レイテンシで長距離通信を可能にする可能性がある。
軌道上の星座から選択されたLEO衛星を用いて、2つの遠距離地上端末間でパケットを転送する問題について検討する。
エンドツーエンドのデータレートを最大化するためには、衛星アソシエーションとHAPロケーションを最適化する必要がある。
本稿では, 深部強化学習(DRL)と新しい動作次元低減技術を用いてこの問題に対処する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-26T05:39:27Z)
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。