論文の概要: Meta-Federated Learning: A Novel Approach for Real-Time Traffic Flow Management
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16758v1
- Date: Tue, 28 Jan 2025 07:24:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-29 16:40:03.349743
- Title: Meta-Federated Learning: A Novel Approach for Real-Time Traffic Flow Management
- Title（参考訳）: メタフェデレーション学習 : リアルタイム交通流管理の新しいアプローチ
- Authors: Bob Johnson, Michael Geller,
- Abstract要約: 本稿では,フェデレートラーニング(FL)とメタラーニング(ML)を組み合わせて,分散型でスケーラブルで適応的なトラフィック管理システムを構築する,新しいアプローチを提案する。
スマートトラヒックデバイスのシミュレーションネットワークにモデルを実装し,予測精度と応答時間の観点から,Meta-Federated Learningが従来のモデルより大幅に優れていることを示す。
当社のアプローチは,交通パターンの急激な変化に対する顕著な適応性を示し,スマートシティにおけるリアルタイムトラフィック管理のスケーラブルなソリューションを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: Efficient management of traffic flow in urban environments presents a significant challenge, exacerbated by dynamic changes and the sheer volume of data generated by modern transportation networks. Traditional centralized traffic management systems often struggle with scalability and privacy concerns, hindering their effectiveness. This paper introduces a novel approach by combining Federated Learning (FL) and Meta-Learning (ML) to create a decentralized, scalable, and adaptive traffic management system. Our approach, termed Meta-Federated Learning, leverages the distributed nature of FL to process data locally at the edge, thereby enhancing privacy and reducing latency. Simultaneously, ML enables the system to quickly adapt to new traffic conditions without the need for extensive retraining. We implement our model across a simulated network of smart traffic devices, demonstrating that Meta-Federated Learning significantly outperforms traditional models in terms of prediction accuracy and response time. Furthermore, our approach shows remarkable adaptability to sudden changes in traffic patterns, suggesting a scalable solution for real-time traffic management in smart cities. This study not only paves the way for more resilient urban traffic systems but also exemplifies the potential of integrated FL and ML in other real-world applications.
- Abstract（参考訳）: 都市環境における交通流の効率的な管理は、動的な変化と近代交通網が生み出す大量のデータによって悪化する重要な課題である。
従来の集中型トラフィック管理システムは、スケーラビリティとプライバシの懸念に悩まされることが多く、その効果を妨げている。
本稿では,フェデレートラーニング(FL)とメタラーニング(ML)を組み合わせて,分散型でスケーラブルで適応的な交通管理システムを構築する新しいアプローチを提案する。
われわれのアプローチはMeta-Federated Learningと呼ばれ、FLの分散特性を活用して、エッジでデータをローカルに処理することで、プライバシを向上し、レイテンシを低減します。
同時にMLは、大規模な再トレーニングを必要とせずに、システムが新しい交通条件に迅速に適応できるようにする。
スマートトラヒックデバイスのシミュレーションネットワークにモデルを実装し,予測精度と応答時間の観点から,Meta-Federated Learningが従来のモデルより大幅に優れていることを示す。
さらに,本手法は交通パターンの急激な変化に顕著な適応性を示し,スマートシティにおけるリアルタイム交通管理のためのスケーラブルなソリューションを提案する。
この研究は、より弾力性のある都市交通システムを実現するだけでなく、他の現実世界の応用におけるFLとMLの統合の可能性も示している。
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