論文の概要: Microservice Deployment in Space Computing Power Networks via Robust Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.06244v1
• Date: Wed, 08 Jan 2025 16:55:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 17:24:50.323502
• Title: Microservice Deployment in Space Computing Power Networks via Robust Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: ロバスト強化学習による宇宙コンピューティング電力ネットワークへのマイクロサービス展開
• Authors: Zhiyong Yu, Yuning Jiang, Xin Liu, Yuanming Shi, Chunxiao Jiang, Linling Kuang,
• Abstract要約: 低レイテンシ要件を満たすために、信頼性の高いリアルタイムリモートセンシングサービスを提供することが重要である。 本稿では、低地球軌道衛星コンステレーション用に設計されたリモートセンシング人工知能アプリケーションデプロイメントフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.96374556275842
• License:
• Abstract: With the growing demand for Earth observation, it is important to provide reliable real-time remote sensing inference services to meet the low-latency requirements. The Space Computing Power Network (Space-CPN) offers a promising solution by providing onboard computing and extensive coverage capabilities for real-time inference. This paper presents a remote sensing artificial intelligence applications deployment framework designed for Low Earth Orbit satellite constellations to achieve real-time inference performance. The framework employs the microservice architecture, decomposing monolithic inference tasks into reusable, independent modules to address high latency and resource heterogeneity. This distributed approach enables optimized microservice deployment, minimizing resource utilization while meeting quality of service and functional requirements. We introduce Robust Optimization to the deployment problem to address data uncertainty. Additionally, we model the Robust Optimization problem as a Partially Observable Markov Decision Process and propose a robust reinforcement learning algorithm to handle the semi-infinite Quality of Service constraints. Our approach yields sub-optimal solutions that minimize accuracy loss while maintaining acceptable computational costs. Simulation results demonstrate the effectiveness of our framework.
• Abstract（参考訳）: 地球観測の需要が高まる中、低レイテンシ要求を満たすために、信頼性の高いリアルタイムリモートセンシングサービスを提供することが重要である。 スペース・コンピューティング・パワー・ネットワーク(Space-CPN)は、オンボードコンピューティングとリアルタイム推論のための広範なカバレッジ機能を提供することで、有望なソリューションを提供する。 本稿では,低地球軌道衛星コンステレーションのためのリモートセンシング人工知能アプリケーションデプロイメントフレームワークを提案し,リアルタイムの推論性能を実現する。 フレームワークはマイクロサービスアーキテクチャを採用し、モノリシックな推論タスクを再利用可能な独立したモジュールに分解して、高いレイテンシとリソースの不均一性に対処する。 この分散アプローチは、最適化されたマイクロサービスデプロイメントを可能にし、サービス品質と機能要件を満たしながら、リソース利用を最小限にする。 データ不確実性に対処するために、デプロイメント問題にロバスト最適化を導入します。 さらに、ロバスト最適化問題を部分的に観測可能なマルコフ決定プロセスとしてモデル化し、半無限のサービス品質制約を扱うための堅牢な強化学習アルゴリズムを提案する。 提案手法は,計算コストを許容しながら精度損失を最小限に抑えた準最適解を得る。 シミュレーションの結果,本フレームワークの有効性が示された。

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