論文の概要: Enhancing QoS in Edge Computing through Federated Layering Techniques: A Pathway to Resilient AI Lifelong Learning Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20444v1
- Date: Mon, 28 Jul 2025 00:24:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-29 16:23:57.684572
- Title: Enhancing QoS in Edge Computing through Federated Layering Techniques: A Pathway to Resilient AI Lifelong Learning Systems
- Title（参考訳）: フェデレーションレイヤ技術によるエッジコンピューティングにおけるQoSの強化 - レジリエントなAI生涯学習システムへの道のり
- Authors: Chengzhuo Han,
- Abstract要約: 本稿では、エッジコンピューティングフレームワークにおけるQuality of Service(QoS)に焦点を当てる。
本稿では,汎用人工知能生涯学習システムの開発を通じて,新たなアプローチを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the context of the rapidly evolving information technology landscape, marked by the advent of 6G communication networks, we face an increased data volume and complexity in network environments. This paper addresses these challenges by focusing on Quality of Service (QoS) in edge computing frameworks. We propose a novel approach to enhance QoS through the development of General Artificial Intelligence Lifelong Learning Systems, with a special emphasis on Federated Layering Techniques (FLT). Our work introduces a federated layering-based small model collaborative mechanism aimed at improving AI models' operational efficiency and response time in environments where resources are limited. This innovative method leverages the strengths of cloud and edge computing, incorporating a negotiation and debate mechanism among small AI models to enhance reasoning and decision-making processes. By integrating model layering techniques with privacy protection measures, our approach ensures the secure transmission of model parameters while maintaining high efficiency in learning and reasoning capabilities. The experimental results demonstrate that our strategy not only enhances learning efficiency and reasoning accuracy but also effectively protects the privacy of edge nodes. This presents a viable solution for achieving resilient large model lifelong learning systems, with a significant improvement in QoS for edge computing environments.
- Abstract（参考訳）: 6G通信ネットワークの出現に代表される、急速に進化する情報技術の状況の中で、我々はネットワーク環境におけるデータ量と複雑さの増大に直面している。
本稿では,エッジコンピューティングフレームワークのQuality of Service(QoS)に着目し,これらの課題に対処する。
本稿では,一般人工知能生涯学習システム(General Artificial Intelligence Lifelong Learning Systems, FLT)の開発を通じてQoSを強化する新しい手法を提案する。
我々の研究は、リソースが制限されている環境でAIモデルの運用効率と応答時間を改善することを目的とした、フェデレートされた階層ベースの小さなモデル協調メカニズムを導入している。
この革新的な方法は、クラウドとエッジコンピューティングの強みを活用し、小さなAIモデル間の交渉と議論のメカニズムを取り入れ、推論と意思決定プロセスを強化する。
モデル階層化技術とプライバシ保護対策を統合することにより,学習と推論能力の高効率化を維持しつつ,モデルパラメータのセキュアな伝達を保証する。
実験の結果,我々の戦略は学習効率と推論精度を高めるだけでなく,エッジノードのプライバシーを効果的に保護することを示した。
これにより、エッジコンピューティング環境におけるQoSを大幅に改善した、レジリエントな大規模モデル生涯学習システムを実現するための実行可能なソリューションが提示される。
関連論文リスト
- Edge Intelligence with Spiking Neural Networks [50.33340747216377]
Spiking Neural Networks(SNN)は、リソース制約のあるデバイス上で、低消費電力でイベント駆動型の計算を提供する。
神経モデル,学習アルゴリズム,ハードウェアプラットフォームなどを含むEdgeSNN基盤の系統分類について述べる。
軽量SNNモデルを用いたデバイス上の推論、非定常データ条件下でのリソース認識トレーニングと更新、セキュアでプライバシ保護の問題。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-18T16:47:52Z) - AI Flow: Perspectives, Scenarios, and Approaches [51.38621621775711]
私たちは最先端のITとCTの進歩を統合するフレームワークであるAI Flowを紹介します。
まず、デバイスエッジクラウドフレームワークは、エンドデバイス、エッジサーバ、クラウドクラスタを統合する基盤として機能する。
第2に,家族モデルの概念を導入し,同列に隠れた特徴を持つ様々なサイズのモデルに言及する。
第3に、コネクティビティとインタラクションに基づくインテリジェンスの出現は、AI Flowの新たなパラダイムである。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-14T12:43:07Z) - Onboard Optimization and Learning: A Survey [10.511932152633253]
オンボード学習は、エッジAIにおける変革的なアプローチであり、リソース制約のあるデバイス上で、リアルタイムデータ処理、意思決定、適応モデルのトレーニングを可能にする。
しかし、オンボード学習は、限られた計算リソース、高い推論コスト、セキュリティ脆弱性といった課題に直面している。
本調査では,モデル効率の最適化,推論の高速化,分散デバイス間の協調学習を支援する技術について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-07T07:47:14Z) - Edge-Cloud Collaborative Computing on Distributed Intelligence and Model Optimization: A Survey [59.52058740470727]
エッジクラウドコラボレーティブコンピューティング(ECCC)は、現代のインテリジェントアプリケーションの計算要求に対処するための重要なパラダイムとして登場した。
AIの最近の進歩、特にディープラーニングと大規模言語モデル(LLM)は、これらの分散システムの能力を劇的に向上させてきた。
この調査は、基本的なアーキテクチャ、技術の実現、新しいアプリケーションに関する構造化されたチュートリアルを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-03T13:55:38Z) - Heterogeneity-Aware Resource Allocation and Topology Design for Hierarchical Federated Edge Learning [9.900317349372383]
Federated Learning (FL)は、モバイルデバイス上で機械学習モデルをトレーニングするためのプライバシー保護フレームワークを提供する。
従来のFLアルゴリズム、例えばFedAvgはこれらのデバイスに重い通信負荷を課す。
エッジデバイスをエッジサーバに接続し,エッジサーバをピアツーピア(P2P)エッジバックホールを介して相互接続する2層HFELシステムを提案する。
我々の目標は、戦略的資源配分とトポロジ設計により、HFELシステムの訓練効率を向上させることである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-29T01:48:04Z) - Machine Learning Insides OptVerse AI Solver: Design Principles and
Applications [74.67495900436728]
本稿では,Huawei CloudのOpsVerse AIソルバに機械学習(ML)技術を統合するための総合的研究について述べる。
本稿では,実世界の多面構造を反映した生成モデルを用いて,複雑なSATインスタンスとMILPインスタンスを生成する手法を紹介する。
本稿では,解解器性能を著しく向上させる,最先端パラメータチューニングアルゴリズムの導入について詳述する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-11T15:02:15Z) - Towards Scalable Wireless Federated Learning: Challenges and Solutions [40.68297639420033]
効果的な分散機械学習フレームワークとして、フェデレートラーニング(FL)が登場します。
本稿では,ネットワーク設計と資源オーケストレーションの両面から,スケーラブルな無線FLを実現する上での課題と解決策について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-08T08:55:03Z) - Federated Learning-Empowered AI-Generated Content in Wireless Networks [58.48381827268331]
フェデレートドラーニング(FL)は、学習効率を改善し、AIGCのプライバシー保護を達成するために利用することができる。
我々は,AIGCの強化を目的としたFLベースの技術を提案し,ユーザが多様でパーソナライズされた高品質なコンテンツを作成できるようにすることを目的とする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-14T04:13:11Z) - Incentive Mechanism Design for Resource Sharing in Collaborative Edge
Learning [106.51930957941433]
5GとBeyondネットワークでは、人工知能のアプリケーションがますます普及すると予想されている。
これは、現在のクラウド中心のモデルトレーニングアプローチから、エッジラーニングとして知られるエッジコンピューティングベースの協調学習スキームへのパラダイムシフトを必要とする。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-31T12:45:06Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。