論文の概要: Federated Learning in Mobile Networks: A Comprehensive Case Study on Traffic Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04081v1
• Date: Thu, 05 Dec 2024 11:32:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:42:05.135213
• Title: Federated Learning in Mobile Networks: A Comprehensive Case Study on Traffic Forecasting
• Title（参考訳）: モバイルネットワークにおけるフェデレーション学習 : 交通予測に関する総合的研究
• Authors: Nikolaos Pavlidis, Vasileios Perifanis, Selim F. Yilmaz, Francesc Wilhelmi, Marco Miozzo, Pavlos S. Efraimidis, Remous-Aris Koutsiamanis, Pavol Mulinka, Paolo Dini,
• Abstract要約: Federated Learning(FL)は、さまざまなサイト間のコラボレーションを促進するための、分散されたプライバシ保護ソリューションである。 本稿では,バルセロナ(スペイン)の基地局(BS)からの実世界データを用いたフェデレーション交通予測のケーススタディを通じて,電気通信におけるFLの潜在的なメリットについて検討する。 評価は予測精度と持続可能性の両方に基づいており,様々な環境でのFLアルゴリズムの環境影響を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.661771915992631
• License:
• Abstract: The increasing demand for efficient resource allocation in mobile networks has catalyzed the exploration of innovative solutions that could enhance the task of real-time cellular traffic prediction. Under these circumstances, federated learning (FL) stands out as a distributed and privacy-preserving solution to foster collaboration among different sites, thus enabling responsive near-the-edge solutions. In this paper, we comprehensively study the potential benefits of FL in telecommunications through a case study on federated traffic forecasting using real-world data from base stations (BSs) in Barcelona (Spain). Our study encompasses relevant aspects within the federated experience, including model aggregation techniques, outlier management, the impact of individual clients, personalized learning, and the integration of exogenous sources of data. The performed evaluation is based on both prediction accuracy and sustainability, thus showcasing the environmental impact of employed FL algorithms in various settings. The findings from our study highlight FL as a promising and robust solution for mobile traffic prediction, emphasizing its twin merits as a privacy-conscious and environmentally sustainable approach, while also demonstrating its capability to overcome data heterogeneity and ensure high-quality predictions, marking a significant stride towards its integration in mobile traffic management systems.
• Abstract（参考訳）: モバイルネットワークにおける効率的な資源配分の需要の高まりは、リアルタイムなセルラートラフィック予測のタスクを強化する可能性のある革新的なソリューションの探索を触媒にしている。 このような状況下では、フェデレートドラーニング(FL)は、異なるサイト間のコラボレーションを促進するために、分散されたプライバシ保護ソリューションとして際立っている。 本稿では,バルセロナ(スペイン)の基地局(BSs)の現実データを用いたフェデレーション交通予測のケーススタディを通じて,電気通信におけるFLの潜在的なメリットを包括的に研究する。 本研究は,モデルアグリゲーション技術,アウトレーヤ管理,個々のクライアントの影響,パーソナライズドラーニング,外因性データソースの統合など,フェデレーション体験における関連する側面を包含する。 評価は予測精度と持続可能性の両方に基づいており,様々な環境でのFLアルゴリズムの環境影響を示す。 本研究は、FLをモバイルトラフィック予測のための有望で堅牢なソリューションとして強調し、プライバシーを意識し、環境的に持続可能なアプローチとして、2つのメリットを強調しながら、データの均一性を克服し、高品質な予測を保証する能力を示し、モバイルトラフィック管理システムへの統合に向けて大きな一歩を踏み出した。

関連論文リスト

• Adversarial Federated Consensus Learning for Surface Defect Classification Under Data Heterogeneity in IIoT [8.48069043458347]
  産業用IoT(Industrial Internet of Things)における各種エンティティからの十分なトレーニングデータの収集と集中化は難しい。 フェデレートラーニング(FL)は、クライアント間で協調的なグローバルモデルトレーニングを可能にするソリューションを提供する。 我々は,Adversarial Federated Consensus Learning (AFedCL) という新しいFLアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-24T03:59:32Z)
• On the Federated Learning Framework for Cooperative Perception [28.720571541022245]
  フェデレーション学習は、コネクテッドおよび自律走行車間の認識、意思決定、計画において、データのプライバシ保護と協調的な拡張を可能にすることで、有望なソリューションを提供する。 本研究では,FedDWAアルゴリズム(Federated dynamic weighted aggregate, FedDWA)と呼ばれる,CPのための特殊な統合学習フレームワークを提案する。 このフレームワークは、動的クライアント重み付けをモデル収束の直接化に利用し、KLD(Kullback-Leibler divergence)を利用して非独立的かつ同一に分散された(Non-IID)データとアンバランスなデータの有害な影響を対処する新しい損失関数を統合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-26T04:34:45Z)
• Filling the Missing: Exploring Generative AI for Enhanced Federated Learning over Heterogeneous Mobile Edge Devices [72.61177465035031]
  ローカルデータのFIMI(FIlling the MIssing)部分を活用することにより,これらの課題に対処する,AIを活用した創発的なフェデレーション学習を提案する。 実験の結果,FIMIはデバイス側エネルギーの最大50%を節約し,目標とするグローバルテスト精度を達成できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-21T12:07:04Z)
• Towards Energy-Aware Federated Traffic Prediction for Cellular Networks [2.360352205004026]
  本稿では機械学習モデル(ML)の実現可能性を評価するための新しいサステナビリティ指標を提案する。 スペイン・バルセロナ地区の基地局(BS)からの実測値を用いて,最先端のディープラーニング(DL)アーキテクチャを連邦シナリオで評価した。 以上の結果から,より大きなMLモデルでは性能が著しく向上するが,炭素フットプリントの面では環境への影響が大きいことが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-19T14:28:09Z)
• Analysis and Optimization of Wireless Federated Learning with Data Heterogeneity [72.85248553787538]
  本稿では、データの不均一性を考慮した無線FLの性能解析と最適化と、無線リソース割り当てについて述べる。 ロス関数の最小化問題を、長期エネルギー消費と遅延の制約の下で定式化し、クライアントスケジューリング、リソース割り当て、ローカルトレーニングエポック数(CRE)を共同で最適化する。 実世界のデータセットの実験により、提案アルゴリズムは学習精度とエネルギー消費の点で他のベンチマークよりも優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-04T04:18:01Z)
• Federated Deep Learning for Intrusion Detection in IoT Networks [1.3097853961043058]
  AIベースの侵入検知システム(IDS)を分散IoTシステムに実装する一般的なアプローチは、中央集権的な方法である。 このアプローチはデータのプライバシを侵害し、IDSのスケーラビリティを禁止します。 我々は、実世界の実験代表を設計し、FLベースのIDSの性能を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-05T09:08:24Z)
• PS-FedGAN: An Efficient Federated Learning Framework Based on Partially Shared Generative Adversarial Networks For Data Privacy [56.347786940414935]
  分散計算のための効果的な学習パラダイムとして、フェデレートラーニング(FL)が登場した。 本研究は,部分的なGANモデル共有のみを必要とする新しいFLフレームワークを提案する。 PS-FedGANと名付けられたこの新しいフレームワークは、異種データ分散に対処するためのGANリリースおよびトレーニングメカニズムを強化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-19T05:39:40Z)
• Online Spatio-Temporal Correlation-Based Federated Learning for Traffic Flow Forecasting [11.253575460227127]
  本稿では,FLフレームワークにおけるオンライン学習(OL)方式を用いた交通流の予測に関する最初の研究を行う。 次に,オンライン時空間相関に基づくフェデレート学習(FedOSTC)という新しい予測手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-17T02:37:36Z)
• DRFLM: Distributionally Robust Federated Learning with Inter-client Noise via Local Mixup [58.894901088797376]
  連合学習は、生データをリークすることなく、複数の組織のデータを使用してグローバルモデルをトレーニングするための有望なアプローチとして登場した。 上記の2つの課題を同時に解決するための一般的な枠組みを提案する。 我々は、ロバストネス解析、収束解析、一般化能力を含む包括的理論的解析を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-16T08:08:29Z)
• Local Learning Matters: Rethinking Data Heterogeneity in Federated Learning [61.488646649045215]
  フェデレートラーニング(FL)は、クライアントのネットワーク(エッジデバイス)でプライバシ保護、分散ラーニングを行うための有望な戦略である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-28T19:03:39Z)
• Privacy-preserving Traffic Flow Prediction: A Federated Learning Approach [61.64006416975458]
  本稿では,フェデレート学習に基づくGated Recurrent Unit Neural Network Algorithm (FedGRU) というプライバシ保護機械学習手法を提案する。 FedGRUは、現在の集中学習方法と異なり、安全なパラメータアグリゲーション機構を通じて、普遍的な学習モデルを更新する。 FedGRUの予測精度は、先進的なディープラーニングモデルよりも90.96%高い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-19T13:07:49Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。