論文の概要: Quantum Machine Learning for Secure Cooperative Multi-Layer Edge AI with Proportional Fairness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.15145v1
• Date: Sun, 20 Jul 2025 22:38:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-22 20:51:32.212956
• Title: Quantum Machine Learning for Secure Cooperative Multi-Layer Edge AI with Proportional Fairness
• Title（参考訳）: 比例フェアネスを考慮したセキュアな協調多層エッジAIのための量子機械学習
• Authors: Thai T. Vu, John Le,
• Abstract要約: 我々は、古典的な単一デバイス推論を分散マルチデバイス設定に拡張するために、レアイベント検出のためのデュアルスレッド早期出力戦略を構築した。 連成最適化フレームワークは,通信,エネルギー,公正性制約の下での分類ユーティリティを最大化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8471366736328811
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes a communication-efficient, event-triggered inference framework for cooperative edge AI systems comprising multiple user devices and edge servers. Building upon dual-threshold early-exit strategies for rare-event detection, the proposed approach extends classical single-device inference to a distributed, multi-device setting while incorporating proportional fairness constraints across users. A joint optimization framework is formulated to maximize classification utility under communication, energy, and fairness constraints. To solve the resulting problem efficiently, we exploit the monotonicity of the utility function with respect to the confidence thresholds and apply alternating optimization with Benders decomposition. Experimental results show that the proposed framework significantly enhances system-wide performance and fairness in resource allocation compared to single-device baselines.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複数のユーザデバイスとエッジサーバで構成される協調型エッジAIシステムを対象とした,通信効率のよいイベントトリガー型推論フレームワークを提案する。 従来の単一デバイス推論を分散マルチデバイス設定に拡張し,ユーザ間での比例的公正性制約を取り入れた。 連成最適化フレームワークは,通信,エネルギー,公正性制約の下での分類ユーティリティを最大化する。 得られた問題を効率よく解くために,実用関数の信頼しきい値に対する単調性を活用し,ベンダー分解と交互に最適化する。 実験により,本フレームワークは単一デバイスベースラインと比較して,資源割り当てにおけるシステム全体の性能と公平性を著しく向上させることが示された。

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