論文の概要: Task Offloading in Fog Computing with Deep Reinforcement Learning: Future Research Directions Based on Security and Efficiency Enhancements
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19121v1
- Date: Fri, 26 Jul 2024 22:54:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-30 19:40:49.320136
- Title: Task Offloading in Fog Computing with Deep Reinforcement Learning: Future Research Directions Based on Security and Efficiency Enhancements
- Title（参考訳）: 深層強化学習によるフォグコンピューティングにおけるタスクオフロード:セキュリティと効率向上に基づく今後の研究方向
- Authors: Amir Pakmehr,
- Abstract要約: 本研究では,フォグコンピューティングのタスクオフロード向上におけるDeep Reinforcement Learningの役割について検討する。
フォグコンピューティングのためのDeep Reinforcement Learningの進歩、セキュリティ向上のためのブロックチェーンの探索、IoTエコシステムを改善するためのエネルギー効率のよいモデル追求などが提案されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The surge in Internet of Things (IoT) devices and data generation highlights the limitations of traditional cloud computing in meeting demands for immediacy, Quality of Service, and location-aware services. Fog computing emerges as a solution, bringing computation, storage, and networking closer to data sources. This study explores the role of Deep Reinforcement Learning in enhancing fog computing's task offloading, aiming for operational efficiency and robust security. By reviewing current strategies and proposing future research directions, the paper shows the potential of Deep Reinforcement Learning in optimizing resource use, speeding up responses, and securing against vulnerabilities. It suggests advancing Deep Reinforcement Learning for fog computing, exploring blockchain for better security, and seeking energy-efficient models to improve the Internet of Things ecosystem. Incorporating artificial intelligence, our results indicate potential improvements in key metrics, such as task completion time, energy consumption, and security incident reduction. These findings provide a concrete foundation for future research and practical applications in optimizing fog computing architectures.
- Abstract（参考訳）: IoT(Internet of Things)デバイスとデータ生成の急増は、即時性、Quality of Service、ロケーション対応サービスの要求を満たす上で、従来のクラウドコンピューティングの限界を浮き彫りにしている。
フォグコンピューティングは、計算、ストレージ、ネットワークをデータソースに近づけるソリューションとして登場します。
本研究では,フォグコンピューティングのタスクオフロード向上におけるDeep Reinforcement Learningの役割について検討する。
この論文は、現在の戦略を見直し、今後の研究方向性を提案することによって、リソース使用の最適化、レスポンスの高速化、脆弱性対策におけるDeep Reinforcement Learningの可能性を示す。
フォグコンピューティングのためのDeep Reinforcement Learningの進歩、セキュリティ向上のためのブロックチェーンの探索、IoTエコシステムを改善するためのエネルギー効率のよいモデル追求などが提案されている。
人工知能を取り入れた結果,タスク完了時間,エネルギー消費,セキュリティインシデント低減といった重要な指標の潜在的な改善が示唆された。
これらの知見は、霧計算アーキテクチャの最適化における将来の研究と実用化のための具体的な基盤を提供する。
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