論文の概要: FedMM-X: A Trustworthy and Interpretable Framework for Federated Multi-Modal Learning in Dynamic Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19564v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 11:28:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:51:26.886304
• Title: FedMM-X: A Trustworthy and Interpretable Framework for Federated Multi-Modal Learning in Dynamic Environments
• Title（参考訳）: FedMM-X:動的環境におけるフェデレーション・マルチモーダル学習のための信頼性と解釈可能なフレームワーク
• Authors: Sree Bhargavi Balija,
• Abstract要約: 本稿では,分散化された動的環境における信頼性を確保するために,多モーダル推論によるフェデレーション学習を統一するフレームワークを提案する。 このアプローチはFedMM-Xと呼ばれ、クロスモーダル整合性チェック、クライアントレベルの解釈可能性メカニズム、動的信頼校正を利用する。 我々の発見は、現実の環境で堅牢で解釈可能で社会的に責任を負うAIシステムを開発するための道を開いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: As artificial intelligence systems increasingly operate in Real-world environments, the integration of multi-modal data sources such as vision, language, and audio presents both unprecedented opportunities and critical challenges for achieving trustworthy intelligence. In this paper, we propose a novel framework that unifies federated learning with explainable multi-modal reasoning to ensure trustworthiness in decentralized, dynamic settings. Our approach, called FedMM-X (Federated Multi-Modal Explainable Intelligence), leverages cross-modal consistency checks, client-level interpretability mechanisms, and dynamic trust calibration to address challenges posed by data heterogeneity, modality imbalance, and out-of-distribution generalization. Through rigorous evaluation across federated multi-modal benchmarks involving vision-language tasks, we demonstrate improved performance in both accuracy and interpretability while reducing vulnerabilities to adversarial and spurious correlations. Further, we introduce a novel trust score aggregation method to quantify global model reliability under dynamic client participation. Our findings pave the way toward developing robust, interpretable, and socially responsible AI systems in Real-world environments.
• Abstract（参考訳）: 人工知能システムが現実の環境でますます運用されるようになると、視覚、言語、オーディオといったマルチモーダルなデータソースの統合は、信頼に値するインテリジェンスを達成するための前例のない機会と重要な課題の両方を提示する。 本稿では,分散化された動的環境における信頼性を確保するために,多モーダル推論によるフェデレーション学習を統一する枠組みを提案する。 当社のアプローチはFedMM-X(Federated Multi-Modal Explainable Intelligence)と呼ばれ,データの不均一性,モダリティの不均衡,アウト・オブ・ディストリビューションの一般化による課題に対処するために,クロスモーダル整合性チェック,クライアントレベルの解釈可能性メカニズム,動的信頼校正を活用する。 視覚言語タスクを含む連合型マルチモーダルベンチマークの厳密な評価を通じて, 精度と解釈可能性の両面での性能向上を実証し, 対向的, 刺激的相関に対する脆弱性の低減を図った。 さらに,動的クライアント参加下でのグローバルモデル信頼性を定量化する新たな信頼スコア集計手法を提案する。 我々の発見は、現実の環境で堅牢で解釈可能で社会的に責任を負うAIシステムを開発するための道を開いた。

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