論文の概要: Over-the-Air Federated Learning: Rethinking Edge AI Through Signal Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.03719v1
• Date: Wed, 03 Dec 2025 12:10:15 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2025-12-04 12:16:25.987563
• Title: Over-the-Air Federated Learning: Rethinking Edge AI Through Signal Processing
• Title（参考訳）: オーバー・ザ・エアのフェデレーション学習 - 信号処理によるエッジAIの再考
• Authors: Seyed Mohammad Azimi-Abarghouyi, Carlo Fischione, Kaibin Huang,
• Abstract要約: Over-the-Air Federated Learning (AirFL)は、無線信号処理と分散機械学習を緊密に統合する新興パラダイムである。 AirFLは学習プロセスの通信とモデルアグリゲーションを同時に行い、レイテンシ、帯域幅、エネルギー消費を大幅に削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.41240790092828
• License:
• Abstract: Over-the-Air Federated Learning (AirFL) is an emerging paradigm that tightly integrates wireless signal processing and distributed machine learning to enable scalable AI at the network edge. By leveraging the superposition property of wireless signals, AirFL performs communication and model aggregation of the learning process simultaneously, significantly reducing latency, bandwidth, and energy consumption. This article offers a tutorial treatment of AirFL, presenting a novel classification into three design approaches: CSIT-aware, blind, and weighted AirFL. We provide a comprehensive guide to theoretical foundations, performance analysis, complexity considerations, practical limitations, and prospective research directions.
• Abstract（参考訳）: オーバー・ザ・エア・フェデレート・ラーニング(AirFL)は、無線信号処理と分散機械学習を緊密に統合し、ネットワークエッジでスケーラブルなAIを実現する、新たなパラダイムである。 無線信号の重ね合わせ特性を利用して、AirFLは学習プロセスの通信とモデル集約を同時に行い、レイテンシ、帯域幅、エネルギー消費を大幅に削減する。 本稿では, CSIT対応, 盲目, 重み付けの3つの設計手法に分類したAirFLのチュートリアルについて述べる。 我々は,理論の基礎,性能解析,複雑性の考慮,実用的限界,将来的な研究方向性に関する包括的なガイドを提供する。

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