論文の概要: UAV-assisted Distributed Learning for Environmental Monitoring in Rural Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02693v1
• Date: Tue, 2 Jul 2024 22:21:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 18:04:33.726245
• Title: UAV-assisted Distributed Learning for Environmental Monitoring in Rural Environments
• Title（参考訳）: 農村環境における環境モニタリングのためのUAV支援分散学習
• Authors: Vukan Ninkovic, Dejan Vukobratovic, Dragisa Miskovic,
• Abstract要約: 本稿では,無人航空機(UAV)を地域におけるIoT環境モニタリングのカバレッジ拡張中継として活用する,革新的なアプローチを提案する。 提案手法は,エッジデバイス,UAV,サーバ間のスプリットラーニング(SL)戦略を統合し,推論機構の適応性と性能を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.594420805049218
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Distributed learning and inference algorithms have become indispensable for IoT systems, offering benefits such as workload alleviation, data privacy preservation, and reduced latency. This paper introduces an innovative approach that utilizes unmanned aerial vehicles (UAVs) as a coverage extension relay for IoT environmental monitoring in rural areas. Our method integrates a split learning (SL) strategy between edge devices, a UAV and a server to enhance adaptability and performance of inference mechanisms. By employing UAVs as a relay and by incorporating SL, we address connectivity and resource constraints for applications of learning in IoT in remote settings. Our system model accounts for diverse channel conditions to determine the most suitable transmission strategy for optimal system behaviour. Through simulation analysis, the proposed approach demonstrates its robustness and adaptability, even excelling under adverse channel conditions. Integrating UAV relaying and the SL paradigm offers significant flexibility to the server, enabling adaptive strategies that consider various trade-offs beyond simply minimizing overall inference quality.
• Abstract（参考訳）: 分散学習と推論アルゴリズムは、ワークロード緩和、データのプライバシ保護、レイテンシの削減といったメリットを提供するIoTシステムにとって欠かせないものになっている。 本稿では,無人航空機(UAV)を地域におけるIoT環境モニタリングのカバレッジ拡張中継として活用する,革新的なアプローチを提案する。 提案手法は,エッジデバイス,UAV,サーバ間のスプリットラーニング(SL)戦略を統合し,推論機構の適応性と性能を向上させる。 UAVをリレーとして使用し、SLを組み込むことで、リモート環境でIoTで学習するアプリケーションの接続性とリソース制約に対処する。 我々のシステムモデルは、最適なシステム動作のための最も適切な送信戦略を決定するために、多様なチャネル条件を考慮に入れている。 シミュレーション解析により、提案手法は、その堅牢性と適応性を示し、悪いチャネル条件下でも優れる。 UAVリレーとSLパラダイムの統合はサーバに対して大きな柔軟性を提供し、全体的な推論品質を最小化する以上のさまざまなトレードオフを考慮する適応的な戦略を可能にする。

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