論文の概要: Energy Minimization for Participatory Federated Learning in IoT Analyzed via Game Theory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21722v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 17:35:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:51:03.741300
• Title: Energy Minimization for Participatory Federated Learning in IoT Analyzed via Game Theory
• Title（参考訳）: ゲーム理論によるIoTにおける参加型フェデレーション学習のエネルギー最小化
• Authors: Alessandro Buratto, Elia Guerra, Marco Miozzo, Paolo Dini, Leonardo Badia,
• Abstract要約: 参加型センシングとフェデレーション学習の同時実施について検討する。 エネルギー最小化のグローバルな目的は、個々のノードの局所的支出の最適化と組み合わせられる。 シミュレーションネットワークシナリオにおける理論的枠組みと実験の両方に基づいて,この手法の広範な評価を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.70799346027617
• License:
• Abstract: The Internet of Things requires intelligent decision making in many scenarios. To this end, resources available at the individual nodes for sensing or computing, or both, can be leveraged. This results in approaches known as participatory sensing and federated learning, respectively. We investigate the simultaneous implementation of both, through a distributed approach based on empowering local nodes with game theoretic decision making. A global objective of energy minimization is combined with the individual node's optimization of local expenditure for sensing and transmitting data over multiple learning rounds. We present extensive evaluations of this technique, based on both a theoretical framework and experiments in a simulated network scenario with real data. Such a distributed approach can reach a desired level of accuracy for federated learning without a centralized supervision of the data collector. However, depending on the weight attributed to the local costs of the single node, it may also result in a significantly high Price of Anarchy (from 1.28 onwards). Thus, we argue for the need of incentive mechanisms, possibly based on Age of Information of the single nodes.
• Abstract（参考訳）: モノのインターネットは、多くのシナリオにおいてインテリジェントな意思決定を必要とします。 この目的のために、個々のノードで利用可能な、センシングやコンピューティングのためのリソース、あるいは両方を活用できる。 この結果、それぞれ参加型センシングとフェデレーション型学習と呼ばれるアプローチが得られた。 本稿では,ゲーム理論決定によるローカルノードの強化に基づく分散手法を用いて,両方の同時実装について検討する。 エネルギー最小化のグローバルな目的は、複数の学習ラウンドでデータを検知および送信するために個々のノードのローカル支出の最適化と組み合わせられる。 本稿では,実データを用いたシミュレーションネットワークシナリオにおける理論的枠組みと実験の両方に基づいて,この手法の広範な評価を行う。 このような分散アプローチは、データコレクタの集中的な管理なしに、フェデレートされた学習のための望ましいレベルの精度に達することができる。 しかし、単一ノードの局所的なコストに起因する重みによっては、アナーキーの価格が著しく高くなる(1.28以降)。 このようにして、インセンティブのメカニズムの必要性を論じる。

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