論文の概要: Harnessing Federated Generative Learning for Green and Sustainable Internet of Things
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05915v1
- Date: Tue, 30 Apr 2024 17:15:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-22 14:19:18.529048
- Title: Harnessing Federated Generative Learning for Green and Sustainable Internet of Things
- Title（参考訳）: グリーンで持続可能なモノのインターネットのためのフェデレーション学習のハーネス
- Authors: Yuanhang Qi, M. Shamim Hossain,
- Abstract要約: One-shot Federated Learning (OSFL)は、IoTエコシステム内の持続可能性と機械学習を調和させる革新的なパラダイムである。
OSFLは、複数の反復的なコミュニケーションラウンドをひとつの操作にまとめることで、従来のフェデレートラーニング(FL)ワークフローに革命をもたらす。
私たちの研究は、エネルギー効率のよいスマートシティや画期的なヘルスケアソリューションといった領域にまたがるIoTアプリケーションの景観を再構築する、OSFLの変革的な可能性を強調しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.699977999019977
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: The rapid proliferation of devices in the Internet of Things (IoT) has ushered in a transformative era of data-driven connectivity across various domains. However, this exponential growth has raised pressing concerns about environmental sustainability and data privacy. In response to these challenges, this paper introduces One-shot Federated Learning (OSFL), an innovative paradigm that harmonizes sustainability and machine learning within IoT ecosystems. OSFL revolutionizes the traditional Federated Learning (FL) workflow by condensing multiple iterative communication rounds into a single operation, thus significantly reducing energy consumption, communication overhead, and latency. This breakthrough is coupled with the strategic integration of generative learning techniques, ensuring robust data privacy while promoting efficient knowledge sharing among IoT devices. By curtailing resource utilization, OSFL aligns seamlessly with the vision of green and sustainable IoT, effectively extending device lifespans and mitigating their environmental footprint. Our research underscores the transformative potential of OSFL, poised to reshape the landscape of IoT applications across domains such as energy-efficient smart cities and groundbreaking healthcare solutions. This contribution marks a pivotal step towards a more responsible, sustainable, and technologically advanced future.
- Abstract（参考訳）: IoT(Internet of Things)におけるデバイスの急激な普及は、さまざまなドメインにわたるデータ駆動接続の変革の時代を後押ししている。
しかし、この急激な成長は、環境の持続可能性やデータのプライバシーに対する懸念を高めている。
これらの課題に対応するために、IoTエコシステム内の持続可能性と機械学習を調和させる革新的なパラダイムであるOne-shot Federated Learning (OSFL)を紹介する。
OSFLは、複数の反復的なコミュニケーションラウンドをひとつの操作にまとめることで、従来のフェデレートラーニング(FL)ワークフローに革命をもたらし、エネルギー消費、通信オーバーヘッド、レイテンシを大幅に削減する。
このブレークスルーは、生成学習技術の戦略的統合、堅牢なデータプライバシの確保、IoTデバイス間の効率的な知識共有の促進と組み合わせられている。
リソース使用量を削減することによって、OSFLは、緑と持続可能なIoTのビジョンとシームレスに一致し、デバイス寿命を効果的に拡張し、環境フットプリントを軽減します。
私たちの研究は、エネルギー効率のよいスマートシティや画期的なヘルスケアソリューションといった領域にまたがるIoTアプリケーションの景観を再構築する、OSFLの変革的な可能性を強調しています。
この貢献は、より責任があり、持続可能で、技術的に先進的な未来への重要な一歩である。
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