論文の概要: Federated Learning in NTNs: Design, Architecture and Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.07272v1
- Date: Mon, 10 Mar 2025 12:53:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-11 15:50:27.532929
- Title: Federated Learning in NTNs: Design, Architecture and Challenges
- Title（参考訳）: NTNにおけるフェデレートラーニング - 設計、アーキテクチャ、課題
- Authors: Amin Farajzadeh, Animesh Yadav, Halim Yanikomeroglu,
- Abstract要約: 非地球ネットワーク(NTN)のアーキテクチャにおける分散階層学習(HFL)フレームワークを提案する。
我々は,地球低軌道(LEO)衛星と地上クライアントをFLトレーニングプロセスに統合し,静止軌道(GEO)衛星と中地球中軌道(MEO)衛星を中継機として利用する。
i)FLコンステレーションの分散化によるプライバシー向上、(ii)モデルの精度の向上、レイテンシのバランスを保ちながらトレーニング損失の低減、(iii)MEOおよびGEO衛星を利用したユビキタス接続によるFLシステムのスケーラビリティ向上、(iv)
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.446301665317378
- License:
- Abstract: Non-terrestrial networks (NTNs) are emerging as a core component of future 6G communication systems, providing global connectivity and supporting data-intensive applications. In this paper, we propose a distributed hierarchical federated learning (HFL) framework within the NTN architecture, leveraging a high altitude platform station (HAPS) constellation as intermediate distributed FL servers. Our framework integrates both low-Earth orbit (LEO) satellites and ground clients in the FL training process while utilizing geostationary orbit (GEO) and medium-Earth orbit (MEO) satellites as relays to exchange FL global models across other HAPS constellations worldwide, enabling seamless, global-scale learning. The proposed framework offers several key benefits: (i) enhanced privacy through the decentralization of the FL mechanism by leveraging the HAPS constellation, (ii) improved model accuracy and reduced training loss while balancing latency, (iii) increased scalability of FL systems through ubiquitous connectivity by utilizing MEO and GEO satellites, and (iv) the ability to use FL data, such as resource utilization metrics, to further optimize the NTN architecture from a network management perspective. A numerical study demonstrates the proposed framework's effectiveness, with improved model accuracy, reduced training loss, and efficient latency management. The article also includes a brief review of FL in NTNs and highlights key challenges and future research directions.
- Abstract（参考訳）: 非地球ネットワーク(NTN)は、将来の6G通信システムの中核的なコンポーネントとして登場し、グローバルな接続とデータ集約アプリケーションのサポートを提供している。
本稿では,高度プラットフォームステーション(HAPS)を中間分散FLサーバとして活用し,NTNアーキテクチャ内の分散階層型フェデレーション学習(HFL)フレームワークを提案する。
我々は地球低軌道(LEO)衛星と地上クライアントの両方を、地球静止軌道(GEO)衛星と中地球中軌道(MEO)衛星を中継機として利用し、世界中の他のHAPS星座間でFLグローバルモデルを交換し、シームレスでグローバルな学習を可能にする。
提案されたフレームワークには,いくつかの重要なメリットがある。
(i)HAPSコンステレーションを利用したFL機構の分散化によるプライバシーの強化。
(II)モデルの精度を改善し、レイテンシのバランスを保ちながらトレーニング損失を減らすこと。
(3)MEO衛星とGEO衛星を活用して、ユビキタス接続によるFLシステムのスケーラビリティの向上
(4) ネットワーク管理の観点からNTNアーキテクチャをさらに最適化するために,資源利用指標などのFLデータを使用する機能。
モデル精度の向上,トレーニング損失の低減,遅延管理の効率化などにより,提案手法の有効性が示された。
記事では、NTNにおけるFLの簡単なレビューや、重要な課題と今後の研究方向性も紹介されている。
関連論文リスト
- FedMeld: A Model-dispersal Federated Learning Framework for Space-ground Integrated Networks [29.49615352723995]
宇宙地上統合ネットワーク(SGIN)は、世界中の隅々に人工知能(AI)サービスを提供することが期待されている。
SGINsのミッションの1つは、世界規模で連邦学習(FL)をサポートすることである。
本稿では,モデル分散(FedMeld)戦略に基づく,インフラストラクチャフリーなフェデレーション学習フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-23T02:58:12Z) - Satellite Federated Edge Learning: Architecture Design and Convergence Analysis [47.057886812985984]
本稿では,FEDMEGAという新しいFEELアルゴリズムを提案する。
軌道内モデルアグリゲーションのための衛星間リンク(ISL)を統合することにより、提案アルゴリズムは低データレートと断続的なGSLの使用を著しく削減する。
提案手法は,環全リデューサに基づく軌道内アグリゲーション機構と,グローバルモデルアグリゲーションのためのネットワークフローベースのトランスミッションスキームを組み合わせたものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-02T11:59:58Z) - Stragglers-Aware Low-Latency Synchronous Federated Learning via Layer-Wise Model Updates [71.81037644563217]
同期フェデレーションラーニング(FL)は、協調エッジラーニングの一般的なパラダイムである。
一部のデバイスは計算資源が限られており、様々な可用性があるため、FLレイテンシはストラグラーに非常に敏感である。
本稿では,NNの最適化手法をバックプロパゲーションにより活用し,グローバルモデルを階層的に更新するストラグラー対応層対応学習(SALF)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-27T09:14:36Z) - Communication-Efficient Federated Learning for LEO Satellite Networks
Integrated with HAPs Using Hybrid NOMA-OFDM [1.3121410433987561]
本稿では,LEO衛星に適した新しいFL-SatComアプローチであるNomaFedHAPを提案する。
NomaFedHAPは高高度プラットフォーム(HAP)を分散パラメータサーバ(PS)として利用し、衛星の可視性を高める。
近距離シェルにおける衛星の停止確率とシステム全体の停止確率のクローズドな表現を導出する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-01T07:07:27Z) - FedSN: A Federated Learning Framework over Heterogeneous LEO Satellite Networks [18.213174641216884]
多数の低軌道軌道(LEO)衛星が打ち上げられ、SpaceXなどの商業企業によって宇宙に投入された。
LEO衛星が搭載するマルチモーダルセンサにより、通信だけでなく、空間変調認識やリモートセンシング画像分類など、さまざまな機械学習アプリケーションにも機能する。
本稿では,これらの課題に対処するための一般FLフレームワークとしてFedSNを提案し,LEO衛星上でのデータ多様性について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-02T14:47:06Z) - Vertical Federated Learning over Cloud-RAN: Convergence Analysis and
System Optimization [82.12796238714589]
高速かつ正確なモデルアグリゲーションを実現するために,クラウド無線アクセスネットワーク(Cloud-RAN)ベースの垂直FLシステムを提案する。
アップリンクとダウンリンクの両方の伝送を考慮した垂直FLアルゴリズムの収束挙動を特徴付ける。
我々は,連続凸近似と代替凸探索に基づくシステム最適化アルゴリズムを開発した,連系トランシーバとフロントホール量子化設計によるシステム最適化フレームワークを構築した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-04T09:26:03Z) - Olive Branch Learning: A Topology-Aware Federated Learning Framework for
Space-Air-Ground Integrated Network [19.059950250921926]
SAGINの助けを借りてAIモデルをトレーニングすることは、高度に制約されたネットワークトポロジ、非効率なデータ転送、プライバシー問題といった課題に直面している。
まず,SAGINのための新しいトポロジ対応フェデレーション学習フレームワーク,すなわちOlive Branch Learning (OBL)を提案する。
我々はOBLフレームワークとCNASAアルゴリズムを拡張し、より複雑なマルチ軌道衛星ネットワークに適応する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-02T14:51:42Z) - Joint Superposition Coding and Training for Federated Learning over
Multi-Width Neural Networks [52.93232352968347]
本稿では,2つの相乗的技術,フェデレートラーニング(FL)と幅調整可能なスリムブルニューラルネットワーク(SNN)を統合することを目的とする。
FLは、ローカルに訓練されたモバイルデバイスのモデルを交換することによって、データのプライバシを保護している。しかしながら、SNNは、特に時間変化のあるチャネル条件との無線接続下では、非自明である。
局所モデル更新のためのグローバルモデル集約と重ね合わせ訓練(ST)に重ね合わせ符号化(SC)を併用した通信およびエネルギー効率の高いSNNベースFL(SlimFL)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-05T11:17:17Z) - Federated Learning over Wireless IoT Networks with Optimized
Communication and Resources [98.18365881575805]
協調学習技術のパラダイムとしてのフェデレートラーニング(FL)は研究の注目を集めている。
無線システム上での高速応答および高精度FLスキームの検証が重要である。
提案する通信効率のよいフェデレーション学習フレームワークは,強い線形速度で収束することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-22T13:25:57Z) - Communication-Efficient Hierarchical Federated Learning for IoT
Heterogeneous Systems with Imbalanced Data [42.26599494940002]
フェデレートラーニング(Federated Learning, FL)は、複数のノードが協調してディープラーニングモデルをトレーニングできる分散ラーニング方法論である。
本稿では,IoTヘテロジニアスシステムにおける階層FLの可能性について検討する。
複数のエッジノード上でのユーザ割り当てとリソース割り当てに最適化されたソリューションを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-14T08:32:39Z) - Federated Learning With Quantized Global Model Updates [84.55126371346452]
モバイル端末がローカルデータセットを使用してグローバルモデルをトレーニングできるフェデレーション学習について検討する。
本稿では,大域的モデルと局所的モデル更新の両方を,送信前に量子化する損失FL(LFL)アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-18T16:55:20Z)
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。