Come l'algoritmo FedZO affronta la partecipazione parziale dei dispositivi nelle reti Edge Federate

L'algoritmo FedZO, in considerazione del Corollario 4.1, dimostra una capacità di convergenza con un tasso O(d²(NHT b₁b₂))⁻², che lo rende particolarmente adatto per ambienti di apprendimento federato edge, dove la partecipazione dei dispositivi può essere parziale. È importante sottolineare che FedZO mostra un'accelerazione lineare rispetto al numero di iterazioni locali e al numero di dispositivi edge partecipanti, se confrontato con l'algoritmo centrale zeroth-order (ZO-SGD), che raggiunge un tasso di convergenza O(d²T)⁻². Una simile efficienza è raggiunta assumendo che b₁ = b₂ = 1, e permette di ridurre significativamente il numero di round di comunicazione necessari per ottenere la stessa precisione rispetto ad altri algoritmi come DZOPA, il cui tasso di convergenza è O(d²(NT))⁻².

La chiave di tale velocità risiede nel fatto che il tasso di convergenza di FedZO dipende dalla dimensione del parametro del modello. Esso risulta essere d volte più graduale rispetto al suo analogo di primo ordine, FedAvg, un deterioramento che è in linea con la controparte centralizzata. In altre parole, la partecipazione parziale dei dispositivi comporta un trade-off tra velocità e precisione, ma permette comunque di mantenere prestazioni competitive, anche quando non tutti i dispositivi sono coinvolti.

Nel contesto di un apprendimento federato edge, il problema della partecipazione parziale dei dispositivi è un tema fondamentale da affrontare, in quanto non tutti i dispositivi sono sempre disponibili o in grado di partecipare a ogni round di comunicazione. L'algoritmo FedZO è progettato per affrontare proprio questa sfida, consentendo una partecipazione dinamica e ottimizzando le prestazioni in base ai dispositivi effettivamente attivi. Questo porta a una riduzione significativa dei costi computazionali e di comunicazione, senza compromettere troppo la qualità del modello globale.

L'analisi della convergenza dell'algoritmo FedZO con partecipazione parziale dei dispositivi è formalizzata nel Teorema 4.2. Secondo questo, sotto determinate assunzioni e con un tasso di apprendimento appropriato, FedZO può garantire un tasso di convergenza O(d²(MHT b₁b₂))⁻², che è notevolmente più veloce rispetto ad altri metodi simili con partecipazione completa. Tuttavia, la presenza di stocasticità introdotta dalla selezione dei dispositivi comporta una certa variabilità nelle prestazioni, che può essere compensata solo in parte con un tasso di apprendimento ottimale.

Una delle caratteristiche distintive di FedZO è l'assenza del terzo termine che appare in altri algoritmi, come quello di DZOPA, che tiene conto della stocasticità legata alla partecipazione completa dei dispositivi. Nel caso di partecipazione parziale, infatti, la casualità introdotta dalla selezione dei dispositivi rende il gap di ottimalità più ampio, ma FedZO riesce comunque a gestirlo in modo efficiente grazie alla sua struttura di aggiornamento dei modelli.

Questa implementazione del FedZO nell'apprendimento federato edge, specialmente su reti wireless, mostra un ulteriore livello di sofisticazione. L'algoritmo considera infatti l'energia limitata di ciascun dispositivo edge durante ogni round di comunicazione, regolando il segnale trasmesso in modo tale da ottimizzare la ricezione presso il server centrale. In questo contesto, la selezione dei dispositivi da coinvolgere nel processo di aggiornamento del modello, basata sulla qualità del canale, è fondamentale per mantenere alte le prestazioni, senza compromettere l'efficienza energetica dei dispositivi.

Tuttavia, la progettazione di tale sistema richiede una buona gestione delle risorse e una sincronizzazione adeguata tra i dispositivi, affinché gli aggiornamenti possano essere inviati e ricevuti correttamente. L'uso di AirComp è una soluzione utile, ma richiede che ogni dispositivo sia in grado di rispettare i vincoli energetici imposti e che il server centrale possa gestire in modo efficace le informazioni provenienti da diversi dispositivi con qualità del canale variabile.

L'implementazione di FedZO in scenari reali di edge learning federato non può prescindere da una buona comprensione delle limitazioni imposte dai canali wireless, e dalla necessità di sviluppare algoritmi robusti che possano gestire la variabilità e la stocasticità che caratterizzano tali ambienti. L'adozione di tecniche avanzate come l'aggregazione di modelli assistita da AirComp potrebbe ridurre significativamente la complessità di implementazione, ma è essenziale che ogni passaggio, dalla selezione dei dispositivi alla trasmissione del modello, sia progettato per ottimizzare l'uso delle risorse, sia computazionali che energetiche, garantendo al contempo una convergenza stabile e veloce.

Ottimizzazione collaborativa delle risorse di uplink nei sistemi multi-cellulari FEEL

L’ottimizzazione delle risorse di uplink in un sistema federato di apprendimento sulle reti wireless multi-cellulari (FEEL) riveste una grande importanza, poiché il corretto bilanciamento delle risorse di trasmissione tra le celle influenza direttamente le prestazioni di apprendimento distribuito. In uno scenario in cui le risorse di uplink vengono ottimizzate, ogni cella mira a minimizzare l'errore durante l'aggregazione dei gradienti, riducendo al contempo l’interferenza tra le celle adiacenti.

Il problema di ottimizzazione descritto nel contesto di reti multi-cellulari può essere scomposto in sotto-problemi, ognuno dei quali riguarda una cella specifica. Ogni sotto-problema è un problema quadratico convesso che si concentra sull’ottimizzazione della potenza di trasmissione degli uplink, tenendo conto di vari parametri, tra cui la distanza tra i dispositivi, le caratteristiche del canale e i vincoli di potenza. A ogni cella viene quindi assegnato un set di parametri che devono essere ottimizzati individualmente, ma in modo collaborativo rispetto alle altre celle, per minimizzare l'interferenza reciproca.

Una delle principali difficoltà nell'ottimizzazione delle risorse in un sistema multi-cellulare è la gestione dell'interferenza tra le celle. In alcuni casi, le celle possono ottimizzare la loro trasmissione ignorando completamente l'interferenza proveniente dalle celle adiacenti, ma questa soluzione non è sempre efficace. Al contrario, un altro approccio potrebbe essere quello di assumere che ci sia un’interferenza massima tra le celle, aumentando così la robustezza del sistema in scenari reali. Tuttavia, la soluzione più efficiente è spesso un compromesso tra l'ottimizzazione individuale e quella collaborativa, in cui tutte le celle sono considerate come parte di un sistema interdipendente.

I risultati delle simulazioni mostrano chiaramente che l’approccio di ottimizzazione collaborativa delle risorse di uplink migliora significativamente le prestazioni rispetto ai metodi tradizionali. In scenari in cui l'ottimizzazione delle risorse è combinata con una gestione adeguata dell’interferenza tra celle, i tassi di errore di classificazione e la velocità di convergenza migliorano in modo sostanziale, soprattutto quando vengono utilizzati algoritmi avanzati di ottimizzazione come l’algoritmo descritto.

Oltre alla gestione dell'interferenza tra celle, un altro fattore importante è la calibrazione delle potenze di trasmissione in modo che non vengano mai superati i limiti massimi stabiliti per ciascun dispositivo o stazione base. L'ottimizzazione deve pertanto essere effettuata tenendo conto di queste restrizioni di potenza, per evitare che la rete subisca deterioramenti nelle prestazioni a causa di potenze di trasmissione eccessive o insufficienti.

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Come Blockchain Può Garantire un Apprendimento Federato Affidabile nel Contesto delle Reti Wireless

Il sistema FEEL (Federated Edge Learning) è stato progettato per garantire la protezione della privacy dei dispositivi edge, ma purtroppo è vulnerabile a vari tipi di attacchi da parte di entità malevole, come il poisoning dei modelli o attacchi avversariali. Come indicato da So et al., per mitigare questi rischi sono stati sviluppati algoritmi di aggregazione sicura dei modelli, come la mediana geometrica, la media trimmata e multi-Krum. Tuttavia, nonostante l'efficienza dell'architettura server-client in FEEL, il sistema è esposto a guasti del server, che possono portare a punti singoli di fallimento o manomissioni del modello globale, compromettendo così l'intero processo di addestramento del modello. Per affrontare queste problematiche, l'integrazione della tecnologia blockchain ha permesso lo sviluppo di un FEEL decentralizzato (B-FEEL), il quale sfrutta più server per l'aggregazione del modello globale e adotta vari protocolli di consenso, come Proof of Work (PoW), Proof of Stake (PoS), Raft e Practical Byzantine Fault Tolerance (PBFT), per garantire l'integrità del modello globale.

Di conseguenza, B-FEEL aumenta la resilienza del sistema contro guasti o attacchi a server e dispositivi, creando un meccanismo affidabile di aggregazione del modello globale attraverso un consenso sicuro basato sulla blockchain, distribuito su più server. Il ruolo fondamentale di B-FEEL sta nel garantire che i modelli globali siano non solo sicuri, ma anche trasparenti e immutabili, grazie all'uso della blockchain, che permette di mantenere la tracciabilità dei dati e delle operazioni svolte sui modelli.

La latenza è influenzata da una serie di fattori, come la capacità computazionale, le dimensioni dei dataset e dei modelli, le tecniche di comunicazione wireless, la larghezza di banda e i vincoli energetici. Sebbene alcuni studi teorici e analisi sull'allocazione delle risorse abbiano trattato la latenza in FEEL, nel caso di B-FEEL wireless, la latenza diventa più complessa a causa delle fasi aggiuntive di validazione incrociata tra i server edge per il consenso della blockchain. Pertanto, è essenziale caratterizzare e ottimizzare la latenza del sistema wireless B-FEEL per ridurre la latenza complessiva dell'apprendimento e migliorare l'efficienza del sistema.

Per ottimizzare l'allocazione delle risorse nel B-FEEL, si trasforma il problema di allocazione delle risorse a lungo termine in un processo di decisione Markoviana (MDP). Per risolvere questo problema, è stato sviluppato un algoritmo basato su DRL (Deep Reinforcement Learning), che consente un'allocazione delle risorse efficiente e adattativa, con una bassa complessità computazionale sul lungo periodo. L'algoritmo DRL sfrutta una rete neurale profonda (DNN) per mappare direttamente le informazioni correnti della rete nelle decisioni ottimali di allocazione delle risorse, riducendo significativamente la complessità del processo decisionale.

In ciascun ciclo di addestramento, i dispositivi edge addestrano i loro modelli locali e li caricano al server principale, il quale verifica i modelli locali e li aggrega in un modello globale. Questo processo avviene tramite un contratto intelligente immutabile e tracciabile, principalmente per l'aggregazione sicura del modello globale. I modelli locali e globali vengono quindi raccolti in un nuovo blocco e trasmessi ai server di validazione per verificarne la correttezza. Una volta raggiunto il consenso, il blocco viene aggiunto alla blockchain, assicurando trasparenza e tracciabilità, e il modello globale validato viene successivamente diffuso ai dispositivi edge.

La blockchain non solo rende il processo di aggregazione del modello globale più sicuro, ma aiuta anche a gestire in modo efficace la distribuzione del modello e la validazione dei dati. La sicurezza dei dati e l'integrità del processo di addestramento sono migliorate notevolmente attraverso l'uso di blockchain, garantendo che ogni azione sia registrata e non modificabile. Questo approccio distribuito riduce la possibilità che un singolo punto di guasto possa compromettere l'intero sistema, aumentando la fiducia nel processo di apprendimento federato.