論文の概要: When Swarm Learning meets energy series data: A decentralized collaborative learning design based on blockchain
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04743v1
- Date: Fri, 7 Jun 2024 08:42:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-10 14:59:58.587519
- Title: When Swarm Learning meets energy series data: A decentralized collaborative learning design based on blockchain
- Title（参考訳）: Swarm Learningがエネルギシリーズのデータと出会う:ブロックチェーンに基づく分散型協調学習設計
- Authors: Lei Xu, Yulong Chen, Yuntian Chen, Longfeng Nie, Xuetao Wei, Liang Xue, Dongxiao Zhang,
- Abstract要約: 機械学習モデルは、将来のエネルギー生産または消費を予測する機能を提供する。
しかし、特定のエネルギーセクター内の法と政策の制約は、様々な情報源のデータを利用する際に技術的ハードルをもたらす。
本稿では,集中型サーバをブロックチェーンベースの分散ネットワークに置き換えるSwarm Learningスキームを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.099134773737939
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Machine learning models offer the capability to forecast future energy production or consumption and infer essential unknown variables from existing data. However, legal and policy constraints within specific energy sectors render the data sensitive, presenting technical hurdles in utilizing data from diverse sources. Therefore, we propose adopting a Swarm Learning (SL) scheme, which replaces the centralized server with a blockchain-based distributed network to address the security and privacy issues inherent in Federated Learning (FL)'s centralized architecture. Within this distributed Collaborative Learning framework, each participating organization governs nodes for inter-organizational communication. Devices from various organizations utilize smart contracts for parameter uploading and retrieval. Consensus mechanism ensures distributed consistency throughout the learning process, guarantees the transparent trustworthiness and immutability of parameters on-chain. The efficacy of the proposed framework is substantiated across three real-world energy series modeling scenarios with superior performance compared to Local Learning approaches, simultaneously emphasizing enhanced data security and privacy over Centralized Learning and FL method. Notably, as the number of data volume and the count of local epochs increases within a threshold, there is an improvement in model performance accompanied by a reduction in the variance of performance errors. Consequently, this leads to an increased stability and reliability in the outcomes produced by the model.
- Abstract（参考訳）: 機械学習モデルは、将来のエネルギー生産または消費を予測し、既存のデータから重要な未知の変数を推測する機能を提供する。
しかし、特定のエネルギーセクター内の法的な制約と政策的な制約はデータを敏感にし、様々な情報源のデータを利用するための技術的ハードルを提示する。
そこで我々は,フェデレートラーニング(FL)の集中型アーキテクチャに固有のセキュリティとプライバシの問題に対処するため,集中型サーバをブロックチェーンベースの分散ネットワークに置き換えるSwarm Learning(SL)方式を提案する。
この分散協調学習フレームワークでは、各組織が組織間通信のためのノードを管理している。
さまざまな組織のデバイスは、パラメータのアップロードと検索にスマートコントラクトを使用している。
コンセンサス機構は学習プロセス全体にわたって分散一貫性を確保し、透過的な信頼性とパラメータの不変性を保証する。
提案手法の有効性は3つの実世界のエネルギシリーズモデリングシナリオで実証され,ローカルラーニング手法よりも優れた性能を示し,同時に集中学習法やFL法よりもデータセキュリティとプライバシを重視した。
特に,データボリューム数や局所エポック数の増加に伴い,性能誤差の分散の低減に伴うモデル性能の向上が期待できる。
その結果、モデルが生み出す結果の安定性と信頼性が向上する。
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