論文の概要: Hierarchical Learning and Computing over Space-Ground Integrated Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.14116v1
• Date: Mon, 26 Aug 2024 09:05:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-27 14:33:14.534168
• Title: Hierarchical Learning and Computing over Space-Ground Integrated Networks
• Title（参考訳）: 宇宙空間統合ネットワークにおける階層的学習と計算
• Authors: Jingyang Zhu, Yuanming Shi, Yong Zhou, Chunxiao Jiang, Linling Kuang,
• Abstract要約: 地上IoTデバイス上で,局所的に訓練されたモデルに対してグローバルアグリゲーションサービスを提供するための階層的学習・計算フレームワークを提案する。 モデルアグリゲーションのネットワークエネルギー問題を定式化し、これはDST問題であることが判明した。 代用有向グラフ上で最小スパンニングアーボラッセンスを求めることでDST問題を解決するためのトポロジカル・アウェア・エネルギ効率・ルーティング(TAEER)アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.19542938629252
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Space-ground integrated networks hold great promise for providing global connectivity, particularly in remote areas where large amounts of valuable data are generated by Internet of Things (IoT) devices, but lacking terrestrial communication infrastructure. The massive data is conventionally transferred to the cloud server for centralized artificial intelligence (AI) models training, raising huge communication overhead and privacy concerns. To address this, we propose a hierarchical learning and computing framework, which leverages the lowlatency characteristic of low-earth-orbit (LEO) satellites and the global coverage of geostationary-earth-orbit (GEO) satellites, to provide global aggregation services for locally trained models on ground IoT devices. Due to the time-varying nature of satellite network topology and the energy constraints of LEO satellites, efficiently aggregating the received local models from ground devices on LEO satellites is highly challenging. By leveraging the predictability of inter-satellite connectivity, modeling the space network as a directed graph, we formulate a network energy minimization problem for model aggregation, which turns out to be a Directed Steiner Tree (DST) problem. We propose a topologyaware energy-efficient routing (TAEER) algorithm to solve the DST problem by finding a minimum spanning arborescence on a substitute directed graph. Extensive simulations under realworld space-ground integrated network settings demonstrate that the proposed TAEER algorithm significantly reduces energy consumption and outperforms benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 地上統合ネットワークは、特にIoT(Internet of Things)デバイスによって大量の貴重なデータが生成される遠隔地では、地球上の通信インフラが欠如している。 大量のデータは従来,集中型人工知能(AI)モデルのトレーニングのためにクラウドサーバに転送される。 そこで本研究では,低軌道(LEO)衛星の低遅延特性と静止軌道(GEO)衛星のグローバルカバレッジを活用し,地上IoTデバイス上で局所的に訓練されたモデルに対するグローバルアグリゲーションサービスを提供する階層型学習・計算フレームワークを提案する。 衛星ネットワークトポロジの時間変化とLEO衛星のエネルギー制約のため、LEO衛星上の地上機器から受信したローカルモデルを効率的に集約することは極めて困難である。 衛星間接続の予測可能性を活用し、空間ネットワークを有向グラフとしてモデル化することにより、モデル集約のためのネットワークエネルギー最小化問題を定式化し、これはDST問題であることが判明した。 代用有向グラフ上で最小スパンニングアーボラッセンスを求めることでDST問題を解決するためのトポロジカル・アウェア・エネルギ効率・ルーティング(TAEER)アルゴリズムを提案する。 実世界の宇宙空間統合ネットワーク環境下での大規模なシミュレーションにより,提案したTAEERアルゴリズムはエネルギー消費を大幅に削減し,ベンチマークを上回る性能を示す。

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