論文の概要: Socialized Learning: A Survey of the Paradigm Shift for Edge Intelligence in Networked Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13348v3
• Date: Tue, 15 Oct 2024 17:04:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 12:03:51.386690
• Title: Socialized Learning: A Survey of the Paradigm Shift for Edge Intelligence in Networked Systems
• Title（参考訳）: ソーシャル学習:ネットワークシステムにおけるエッジインテリジェンスのためのパラダイムシフトに関する調査
• Authors: Xiaofei Wang, Yunfeng Zhao, Chao Qiu, Qinghua Hu, Victor C. M. Leung,
• Abstract要約: 本稿では,エッジインテリジェンス(EI)と社会学習(SL)の統合に関する文献レビューの結果について述べる。 SLは、エージェントの協調能力と集団知性を増幅することを目的とした、社会的原則と行動に基づく学習パラダイムである。 ソーシャル化アーキテクチャ、ソーシャル化トレーニング、ソーシャル化推論の3つの統合コンポーネントについて詳しく検討し、その強みと弱点を分析した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.252355444948904
• License:
• Abstract: Amidst the robust impetus from artificial intelligence (AI) and big data, edge intelligence (EI) has emerged as a nascent computing paradigm, synthesizing AI with edge computing (EC) to become an exemplary solution for unleashing the full potential of AI services. Nonetheless, challenges in communication costs, resource allocation, privacy, and security continue to constrain its proficiency in supporting services with diverse requirements. In response to these issues, this paper introduces socialized learning (SL) as a promising solution, further propelling the advancement of EI. SL is a learning paradigm predicated on social principles and behaviors, aimed at amplifying the collaborative capacity and collective intelligence of agents within the EI system. SL not only enhances the system's adaptability but also optimizes communication, and networking processes, essential for distributed intelligence across diverse devices and platforms. Therefore, a combination of SL and EI may greatly facilitate the development of collaborative intelligence in the future network. This paper presents the findings of a literature review on the integration of EI and SL, summarizing the latest achievements in existing research on EI and SL. Subsequently, we delve comprehensively into the limitations of EI and how it could benefit from SL. Special emphasis is placed on the communication challenges and networking strategies and other aspects within these systems, underlining the role of optimized network solutions in improving system efficiency. Based on these discussions, we elaborate in detail on three integrated components: socialized architecture, socialized training, and socialized inference, analyzing their strengths and weaknesses. Finally, we identify some possible future applications of combining SL and EI, discuss open problems and suggest some future research.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)とビッグデータによる堅牢な衝動の中で、エッジインテリジェンス(EI)は、エッジコンピューティング(EC)でAIを合成し、AIサービスの潜在能力を最大限に活用するための模範的なソリューションとなっている。 それでも、通信コスト、リソース割り当て、プライバシ、セキュリティの課題は、さまざまな要件を持つサービスをサポートする能力の制限を続けています。 これらの課題に応えて,社会学習(SL)を将来性のあるソリューションとして導入し,EIの進展をさらに促進する。 SLは、EIシステム内のエージェントの協調能力と集団知性を増幅することを目的とした、社会的原則と行動に基づく学習パラダイムである。 SLはシステムの適応性を向上するだけでなく、様々なデバイスやプラットフォームにまたがる分散インテリジェンスに不可欠な通信やネットワークプロセスも最適化する。 したがって、SLとEIの組み合わせにより、将来のネットワークにおける協調的なインテリジェンスの開発が大幅に促進される可能性がある。 本稿では,EI と SL の統合に関する文献レビューの結果を概説し,既存の EI と SL に関する研究成果を要約する。 その後、EIの限界とSLの利点を包括的に掘り下げる。 これらのシステム内の通信課題やネットワーク戦略、その他の側面に特に重点を置いており、システムの効率改善における最適化されたネットワークソリューションの役割を説明している。 これらの議論に基づき, 社会的アーキテクチャ, 社会的訓練, 社会的推論という3つの統合された構成要素について詳細に検討し, その強みと弱さを分析した。 最後に,SLとEIを組み合わせた将来的な応用の可能性を特定し,オープンな問題について議論し,今後の研究を提案する。

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