論文の概要: Federated Learning for Large-Scale Cloud Robotic Manipulation: Opportunities and Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.17903v1
- Date: Wed, 23 Jul 2025 20:01:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-25 15:10:42.524883
- Title: Federated Learning for Large-Scale Cloud Robotic Manipulation: Opportunities and Challenges
- Title（参考訳）: 大規模クラウドロボットマニピュレーションのためのフェデレーションラーニング - 機会と課題
- Authors: Obaidullah Zaland, Chanh Nguyen, Florian T. Pokorny, Monowar Bhuyan,
- Abstract要約: フェデレートラーニング(Federated Learning, FL)は、分散機械学習のパラダイムである。
この分散コンピューティングのコンテキストの中で、FLは多様体のアドバンテージを提供すると同時に、いくつかの課題や機会も提示する。
我々は、FLを通して大規模に、効率的で信頼性の高いクラウドロボティクスを実現するための機会と課題を構想する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.338353383261602
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Federated Learning (FL) is an emerging distributed machine learning paradigm, where the collaborative training of a model involves dynamic participation of devices to achieve broad objectives. In contrast, classical machine learning (ML) typically requires data to be located on-premises for training, whereas FL leverages numerous user devices to train a shared global model without the need to share private data. Current robotic manipulation tasks are constrained by the individual capabilities and speed of robots due to limited low-latency computing resources. Consequently, the concept of cloud robotics has emerged, allowing robotic applications to harness the flexibility and reliability of computing resources, effectively alleviating their computational demands across the cloud-edge continuum. Undoubtedly, within this distributed computing context, as exemplified in cloud robotic manipulation scenarios, FL offers manifold advantages while also presenting several challenges and opportunities. In this paper, we present fundamental concepts of FL and their connection to cloud robotic manipulation. Additionally, we envision the opportunities and challenges associated with realizing efficient and reliable cloud robotic manipulation at scale through FL, where researchers adopt to design and verify FL models in either centralized or decentralized settings.
- Abstract（参考訳）: フェデレーテッド・ラーニング(FL)は、幅広い目的を達成するためにデバイスを動的に参加させることによってモデルの協調トレーニングを行う、新興の分散機械学習パラダイムである。
対照的に、古典的な機械学習(ML)では、トレーニングのためにオンプレミスにあるデータを必要とするのに対し、FLはプライベートデータを共有することなく、多くのユーザデバイスを活用して共有グローバルモデルをトレーニングする。
現在のロボット操作タスクは、低レイテンシコンピューティングリソースが限られているため、ロボットの個々の能力と速度に制約されている。
その結果、クラウドロボティクスの概念が登場し、ロボットアプリケーションがコンピューティングリソースの柔軟性と信頼性を活用し、クラウドエッジ連続体全体の計算要求を効果的に軽減できるようになった。
この分散コンピューティングのコンテキストでは、クラウドロボット操作のシナリオで例示されているように、FLは多様体のアドバンテージを提供すると同時に、いくつかの課題や機会も提示する。
本稿では,FLの基本概念とクラウドロボット操作との関係について述べる。
さらに、FLを通した大規模で効率的で信頼性の高いクラウドロボティクスの実現に関わる機会と課題について、研究者はFLモデルの設計と検証を、集中的または分散的な設定で行う。
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