論文の概要: Enhancing Air Quality Monitoring: A Brief Review of Federated Learning Advances
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.02909v1
- Date: Thu, 03 Apr 2025 10:36:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-07 14:49:52.221029
- Title: Enhancing Air Quality Monitoring: A Brief Review of Federated Learning Advances
- Title（参考訳）: 空気質モニタリングの強化: フェデレートラーニングの進歩に関する簡単なレビュー
- Authors: Sara Yarham, Mehran Behjati,
- Abstract要約: 本稿では,大気環境モニタリングにおけるフェデレートラーニングの応用について概説する。
汚染物質を予測し、環境データを管理する効果を強調している。
本稿は、通信オーバーヘッド、インフラストラクチャ要求、一般化可能性の問題、計算複雑性、セキュリティ脆弱性などの課題を含む、この領域に適用されたFLの重要な制限も挙げている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: Monitoring air quality and environmental conditions is crucial for public health and effective urban planning. Current environmental monitoring approaches often rely on centralized data collection and processing, which pose significant privacy, security, and scalability challenges. Federated Learning (FL) offers a promising solution to these limitations by enabling collaborative model training across multiple devices without sharing raw data. This decentralized approach addresses privacy concerns while still leveraging distributed data sources. This paper provides a comprehensive review of FL applications in air quality and environmental monitoring, emphasizing its effectiveness in predicting pollutants and managing environmental data. However, the paper also identifies key limitations of FL when applied in this domain, including challenges such as communication overhead, infrastructure demands, generalizability issues, computational complexity, and security vulnerabilities. For instance, communication overhead, caused by the frequent exchange of model updates between local devices and central servers, is a notable challenge. To address this, future research should focus on optimizing communication protocols and reducing the frequency of updates to lessen the burden on network resources. Additionally, the paper suggests further research directions to refine FL frameworks and enhance their applicability in real-world environmental monitoring scenarios. By synthesizing findings from existing studies, this paper highlights the potential of FL to improve air quality management while maintaining data privacy and security, and it provides valuable insights for future developments in the field.
- Abstract（参考訳）: 大気の質と環境のモニタリングは、公衆衛生と効果的な都市計画にとって不可欠である。
現在の環境モニタリングのアプローチは、しばしば集中的なデータ収集と処理に依存しており、これは大きなプライバシー、セキュリティ、スケーラビリティの課題を引き起こす。
Federated Learning(FL)は、生データを共有せずに複数のデバイス間で協調的なモデルトレーニングを可能にすることで、これらの制限に対する有望なソリューションを提供する。
この分散化アプローチは、分散データソースを引き続き活用しながら、プライバシの懸念に対処する。
本稿では,大気質および環境モニタリングにおけるFL適用の総合的なレビューを行い,汚染物質予測と環境データ管理の有効性を強調した。
しかし、本論文では、通信オーバーヘッド、インフラストラクチャ要求、一般化可能性の問題、計算複雑性、セキュリティ脆弱性などの課題を含む、この領域で適用されたFLの重要な制限も挙げている。
例えば、ローカルデバイスと中央サーバ間のモデル更新の頻繁な交換によって発生する通信オーバーヘッドは、注目すべき課題である。
これを解決するため、今後の研究は、通信プロトコルの最適化と、ネットワークリソースの負担を軽減するために更新頻度の削減に注力する必要がある。
さらに,FLフレームワークを改良し,実環境モニタリングにおける適用性を高めるためのさらなる研究の方向性を提案する。
既存の研究から得られた知見を合成することにより,データプライバシとセキュリティを維持しつつ,FLが大気の質管理を改善する可能性を強調し,この分野の今後の発展に有用な洞察を提供する。
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