Hoe verbetert het AirComp-Assisted FedZO-algoritme de convergentie in gefedereerd leren?

In het proces van gefedereerd leren is het noodzakelijk om lokale modelupdates van de randapparaten naar een centrale server te sturen. De server verzamelt de gekwadrateerde normen van deze updates en zendt een geaggregeerd model terug naar de randapparaten. Dit proces wordt echter bemoeilijkt door de noodzaak om kanaalcoëfficiënten te schatten, aangezien de communicatie via draadloze netwerken vaak wordt beïnvloed door interferentie en ruis. Het AirComp-assisted FedZO-algoritme, dat gebruik maakt van specifieke technieken voor het verbeteren van de communicatie-efficiëntie, biedt een oplossing voor deze problemen.

Het idee achter AirComp is het gebruik van luchtcommunicatie om meerdere modelupdates van verschillende randapparaten gelijktijdig te verzamelen en terug te zenden naar de apparaten. Dit vermindert de belasting van de netwerkverbindingen aanzienlijk. De centrale server kan de verzamelde updates integreren om het globale model bij te werken, waarbij de overhead van de communicatie bijna nihil is in vergelijking met de overdracht van de volledige modelparameters, die veel zwaarder wegen.

Bij de analyse van de convergentie van het AirComp-assisted FedZO-algoritme wordt de relatie tussen de leerresultaten en verschillende systeemparameters uiteengezet. De snelheid van de convergentie hangt af van de kwaliteit van de communicatie, zoals aangegeven door de Signaal-ruisverhouding (SNR). Wanneer de SNR hoog is, bereikt het algoritme snellere convergentie en benadert het theoretisch de ideale situatie zonder ruis. Wanneer de SNR echter laag is, daalt de snelheid van de convergentie, wat betekent dat ruis in de communicatie de effectiviteit van het algoritme kan beïnvloeden.

Bovendien is het de moeite waard te benadrukken dat de convergentie van het AirComp-assisted FedZO-algoritme niet lineair is. In een scenario met een hogere SNR vertoont het algoritme een versnelde convergentie, en de prestaties blijven in lijn met de theoretische verwachtingen. Bij de simulaties die werden uitgevoerd, was te zien dat de snelheid van de convergentie toenam met het aantal lokale updates. Dit effect werd versterkt wanneer het aantal randapparaten in het systeem werd vergroot. Hoe meer randapparaten deelnamen aan het proces, hoe sneller het globale model verbeterde.

De simulaties lieten ook zien hoe de FedZO-algoritme presteerde bij verschillende waarden van de SNR. De resultaten bevestigden dat het algoritme, zelfs bij ruis, in staat was om de aanvalsprestaties aanzienlijk te verbeteren. De vergelijking van de AirComp-assisted FedZO met andere algoritmen zoals DZOPA en ZONE-S toonde aan dat het FedZO-algoritme beter presteerde, zelfs bij kleinere aantallen lokale updates. De snelheid van de convergentie werd versneld met de toename van het aantal randapparaten, wat overeenkomt met de theorie van lineaire versnelling in dit soort systemen.

Naast de technische aspecten van communicatie en convergentie, is het belangrijk om te begrijpen dat de effectiviteit van dit algoritme afhangt van het evenwicht tussen de gebruikte technische parameters, zoals de leersnelheid en de stapgrootte. Het is van cruciaal belang dat de leersnelheid niet te hoog wordt ingesteld, aangezien dit kan leiden tot overmatige fluctuaties in de modelupdates, wat de stabiliteit van het leren kan belemmeren. Tegelijkertijd moeten de juiste waarden voor de balansparameter in de verliesfunctie worden gekozen om de gewenste prestaties zonder te veel verstoring van de gegevens te bereiken.

Het zou ook nuttig zijn om verder te onderzoeken hoe verschillende netwerkomstandigheden de prestaties van het algoritme kunnen beïnvloeden, zoals fluctuaties in de netwerksnelheid en de betrouwbaarheid van de verbindingen. In de praktijk kan de variabiliteit van de communicatiekanalen een belangrijke rol spelen, en het is essentieel om algoritmes te ontwikkelen die robuust zijn tegen dergelijke variaties. De effectiviteit van AirComp in omgevingen met hoge netwerklatentie of instabiele verbindingen blijft een belangrijk gebied voor toekomstig onderzoek.

Hoe de GNN-gebaseerde benadering de robuustheid van netwerken verbetert en het leren optimaliseert

In moderne netwerken, waar meerdere apparaten en servers samen moeten werken om informatie uit te wisselen, is het essentieel om technieken te ontwikkelen die de robuustheid en efficiëntie van het netwerk verbeteren. Een van de methoden die in de nieuwste onderzoeken wordt gepromoot, is het gebruik van Generative Neural Networks (GNN). Dit type netwerk biedt veelbelovende resultaten voor het optimaliseren van communicatie in netwerken, zoals bij RIS-ondersteunde federatieve edge learning (FEEL). Het belangrijkste voordeel van GNN's is dat ze zowel permutatie-invariantie als permutatie-equi-variantie kunnen waarborgen in de aggregatie- en combinatiefuncties van gegevens, wat helpt om de prestaties te verbeteren bij het verwerken van gegevens van verschillende apparaten.

In de voorgestelde architectuur wordt dezelfde encoder gebruikt voor alle modules binnen dezelfde laag. Dit zorgt voor consistentie en vereenvoudigt het ontwerp, hoewel de specifieke modules kunnen verschillen door variaties in de aggregatie- en combinatiefuncties tussen knooppunten. Elk apparaat knooppunt, aangeduid met k ∈ K, verzamelt informatie van alle andere knooppunten. Dit garandeert dat elk knooppunt voldoende kanaalinformatie (CSI) krijgt, wat bijdraagt aan de coördinatie tussen de randapparaten, het RIS en de randserver.

Het representatieve vector op knooppunt k wordt bijgewerkt volgens een specifieke formule (5.22), waarbij de informatie van de andere knooppunten wordt gecombineerd om een meer representatieve weergave van het kanaal te verkrijgen. In dit proces worden de vectoren van andere apparaatknooppunten, evenals die van het RIS en de randserver, apart behandeld om de permutatie-invariantie te behouden. Deze aanpak stelt het netwerk in staat om de kanaalrepresentatie effectiever te leren en de coördinatie te verbeteren. Belangrijk is dat de aggregatie van representaties van knooppunten niet alleen afhankelijk is van het sterkste kanaal, maar van alle kanalen, wat de robuustheid van het netwerk verder verhoogt.

Daarnaast wordt voor het RIS- en randserverknooppunt het gemiddelde van de gecodeerde representatievectoren van andere apparaatknooppunten verzameld. Dit zorgt ervoor dat de afstemming van signalen over alle kanalen in plaats van alleen het sterkste kanaal plaatsvindt. Hierdoor wordt de communicatie tussen verschillende netwerkelementen zoals het RIS, randserver en de apparaatknooppunten geoptimaliseerd. De update van de representatievectoren van het RIS- en randserverknooppunt wordt weergegeven in (5.23), en maakt gebruik van verschillende decoders die specifiek zijn voor elk type knooppunt (zoals fp voor knooppunt k, fv voor het RIS en fη voor de randserver).

Na de encodering volgt de laatste stap van het netwerk, waarin de gegenereerde representatievectoren worden omgezet naar de vereiste transmissievermogens, faseverschuifvectoren en denoisingfactoren. Dit gebeurt met behulp van drie specifieke decoders, die qua ontwerp overeenkomen met de encoders in de initiële laag, en die de output beperken met een Sigmoid-activeringsfunctie om een bereik tussen [−1, 1] te handhaven. De output van de decoders wordt vervolgens geschaald naar het benodigde niveau met behulp van een affine transformatie.

Het GNN-gebaseerde leeralgoritme is zo ontworpen dat het schaalbaar is, wat betekent dat het niet opnieuw getraind hoeft te worden wanneer het aantal randapparaten verandert. Dit is een belangrijk voordeel van GNN ten opzichte van traditionele DNN-methoden, die vaak opnieuw moeten worden getraind bij het toevoegen of verwijderen van knooppunten. Dit schaalbare ontwerp maakt het algoritme geschikt voor dynamische en grootschalige netwerkomgevingen.

De training van het algoritme vindt offline plaats met behulp van een mini-batch stochastic gradient descent methode. De verliesfunctie is specifiek ontworpen om de tijdsgemiddelde fout te minimaliseren, terwijl het gemiddelde transmissievermogen binnen de opgelegde beperkingen blijft. De regularizerfunctie die wordt gebruikt om te voldoen aan de gemiddelde vermogensbeperkingen, is zodanig dat deze nul is wanneer het vermogen kleiner is dan of gelijk is aan de opgelegde drempelwaarde. Dit voorkomt dat het netwerk overfitting vertoont en zorgt ervoor dat het leerproces efficiënt blijft.

Wat betreft de simulaties wordt het RIS-ondersteunde FEEL-model getest in een driedimensionaal coördinatensysteem. De randserver en RIS bevinden zich op specifieke locaties, en de apparaatknopen zijn gelijkmatig verdeeld in een cirkelvormig gebied. Het kanaalresponsmodel voor de communicatie tussen de randserver en de apparaatknooppunten maakt gebruik van de grote-schaal fading-coëfficiënt, die de afstand tussen de apparaten en de server in rekening brengt. De propagatiekanalen volgen een Rician-distributie, wat de complexiteit van het kanaalmodel weerspiegelt, met zowel line-of-sight (LOS) als non-line-of-sight (NLOS) padkenmerken.

Het resultaat van deze simulaties toont aan dat het GNN-gebaseerde algoritme uitstekende prestaties levert in vergelijking met traditionele methoden, vooral in omgevingen met dynamische netwerken en variabele apparaatconfiguraties.

Bij het overwegen van deze technieken is het belangrijk te begrijpen dat de robuustheid en effectiviteit van een dergelijk systeem sterk afhankelijk zijn van de nauwkeurigheid van de representatie van de kanaalinformatie, evenals van de mogelijkheid om de kracht en fase van het signaal op de juiste manier te coördineren. Een goed ontworpen GNN-systeem is niet alleen schaalbaar, maar kan zich ook aanpassen aan veranderingen in de netwerkomgeving zonder verlies van prestaties. Het begrijpen van de onderliggende wiskundige en computationele principes die deze netwerken aandrijven, is essentieel om het volledige potentieel van RIS-ondersteunde federatieve edge learning te benutten.

Hoe Optimalisatie van Communicatie en Trajecten in UAV-Gestuurde Netwerken de Prestaties van Federated Edge Learning Kan Verbeteren

Het gebruik van onbemande luchtvaartuigen (UAV's) in federated edge learning (FEEL) netwerken biedt aanzienlijke voordelen in termen van de distributie en snelheid van dataverwerking. Het proces van FEEL kan zich echter alleen effectief ontwikkelen als er een zorgvuldige afstemming is van communicatie- en rekenmodellen, samen met een geoptimaliseerd gebruik van UAV-mobiliteit. De interacties tussen UAV's en apparaten moeten zorgvuldig worden gepland om de prestaties van de leerprocessen te maximaliseren, waarbij zowel de efficiëntie als de latentie van communicatie een cruciale rol spelen.

Bij het gebruik van UAV's in FEEL wordt de voortgang van het leerproces bereikt door middel van een serie communicatie-rondes. Elke ronde omvat meerdere fasen, zoals lokale berekeningen, modeluploads, globale berekeningen en modeldownloads. Gedurende deze fasen moeten de apparaten hun lokale modellen voortdurend bijwerken en via draadloze cellulaire verbindingen naar de UAV zenden. Het tempo waarmee apparaten kunnen leren en communiceren wordt sterk beïnvloed door hoe efficiënt het schema voor apparaatplanning en de tijdsverdeling van de UAV is geoptimaliseerd.

Gezien de mobiliteit van de UAV kan de kwaliteit van de communicatielink variëren afhankelijk van het tijdstip van de ronde, wat betekent dat de omstandigheden van het kanaal fluctueren. Dit maakt het noodzakelijk om niet alleen de tijdsverdeling van de UAV effectief te beheren, maar ook het traject van de UAV te plannen, zodat deze altijd binnen het bereik blijft van de betrokken apparaten. De uitdaging ligt hierbij in het combineren van deze variabele kanaalomstandigheden met de behoefte om de convergentie van FEEL zo snel mogelijk te laten verlopen. De keuze van het juiste apparaat om deel te nemen aan een ronde, evenals het toewijzen van de benodigde tijd voor elke stap in het proces, vereist complexe afwegingen.

De UAV zelf moet functioneren binnen een vooraf bepaalde snelheid en bereik. De horizontale positie van elk apparaat in een UAV-ondersteund netwerk wordt gedefinieerd door een vast coördinatenstelsel, waarbij de UAV zijn traject plant door deze gegevens in overweging te nemen. De maximale snelheid van de UAV wordt beperkt door zijn eigen capaciteiten, en de afstand die het kan afleggen tussen twee opeenvolgende communicatie-sessies wordt beperkt om het bereik tussen de UAV en de apparaten constant te houden. De locatie van de UAV wordt dan geoptimaliseerd over tijdslots die zorgvuldig worden gekozen, zodat het systeem effectief met de veranderende kanalen omgaat.

Een belangrijk aspect van de communicatie is de line-of-sight (LoS) verbinding, die essentieel is voor het garanderen van een sterke en constante verbinding tussen de UAV en de apparaten op de grond. Deze verbinding wordt berekend door gebruik te maken van een vrije-ruimte padverliesmodel, dat de verliezen in het signaal berekent op basis van de afstand tussen de UAV en elk van de apparaten, evenals de hoogte van de UAV. De kracht van dit signaal is van invloed op de uploadtijden van lokale modellen, wat direct gerelateerd is aan de snelheid en het succes van het gehele FEEL-proces.

Wanneer apparaten hun lokale modellen uploaden naar de UAV, wordt het proces beheerd via een TDMA-systeem (Time Division Multiple Access), waarbij elk apparaat zijn model in een specifieke tijdslot verzendt. De snelheid van deze uploads hangt af van de kwaliteit van het kanaal, het vermogen van de zender en de ruiscondities, wat betekent dat de UAV een dynamisch schema moet handhaven om de doorvoer te maximaliseren en de communicatievertraging te minimaliseren.

Er zijn een aantal overwegingen die de lezer in gedachten moet houden bij het plannen van een FEEL-systeem in een UAV-ondersteund netwerk. Ten eerste moeten zowel de snelheid van de UAV als het efficiënt plannen van de communicatie- en computatietijd de prestaties van de algehele systeemervaring verbeteren. Dit betekent dat de tijdsverdeling tussen de verschillende fasen van het proces moet worden geoptimaliseerd, evenals de manier waarop de UAV zich door de lucht beweegt.

Daarnaast moeten de hardwarebeperkingen van de apparaten in overweging worden genomen. Apparaten met lagere verwerkingssnelheden of beperkte energiecapaciteit kunnen de algehele snelheid van het leren vertragen. Het is van belang dat de UAV deze variaties begrijpt en zich aanpast aan de capaciteit van elk apparaat om het proces soepel te laten verlopen.

Bovendien wordt het energieverbruik van de UAV vaak over het hoofd gezien. Hoewel de energie-efficiëntie van de UAV's niet specifiek wordt behandeld in het huidige model, is het belangrijk dat de UAV een balans vindt tussen het snel uitvoeren van missies en het minimaliseren van energieverbruik, vooral wanneer hij in hovermodus werkt. Dit is een belangrijke overweging die van invloed kan zijn op de algehele werking van het systeem.

Tot slot is het belangrijk te beseffen dat de implementatie van een FEEL-netwerk met UAV's een geïntegreerde aanpak vereist, waarbij communicatie- en computationele processen naadloos moeten samenwerken. Zonder een zorgvuldige afstemming van deze processen kunnen zowel de leerprestaties als de algehele efficiëntie van het netwerk worden belemmerd.

Hoe kan Federated Learning bijdragen aan de efficiëntie van gedistribueerde machine learning-modellen op randapparaten?

In de traditionele gecentraliseerde werkwijze voor machine learning (ML) wordt sterk vertrouwd op cloudinfrastructuren die doorgaans over uitgebreide rekenkracht en opslagcapaciteit beschikken en toegang hebben tot de volledige dataset. Dit model heeft echter aanzienlijke beperkingen in situaties die lage latentie en verhoogde privacy vereisen, zoals bij mobiele apparaten, drones, slimme voertuigen en augmented reality-toepassingen. Deze kritieke toepassingen vereisen directe verwerking op het randapparaat, waardoor cloud-gebaseerde ML-modellen steeds onpraktischer worden. Daarom is de verschuiving naar het lokaal verwerken van data op randapparaten, een paradigma bekend als Federated Edge Learning (FEEL), steeds prominenter geworden. Dit houdt in dat de gegevens direct op de randapparaten worden opgeslagen en dat training en inferentie lokaal plaatsvinden, zonder de noodzaak om data naar een gecentraliseerde cloud of netwerk te sturen.

De belangrijkste uitdaging binnen FEEL is echter de beperkte rekenkracht, opslagcapaciteit, energievoorziening en bandbreedte van mobiele randapparaten. Om deze beperkingen te overwinnen, zijn verschillende geavanceerde gedistribueerde optimalisatie-algoritmen ontwikkeld, die gebruikmaken van de gedistribueerde data op meerdere apparaten en hun rekenkracht om het trainingsproces te versnellen. Een van de bekendste benaderingen is het FedAvg-algoritme, dat aanzienlijke beloftes biedt voor het trainen van ML-modellen met verlaagd energieverbruik. FedAvg is een zogenaamd eerst-orde algoritme, wat betekent dat het gebruik maakt van gradientinformatie voor lokale modelupdates. Deze informatie wordt doorgaans eenvoudig verkregen via automatische differentiatie en backpropagation, wat heeft bijgedragen aan de brede toepassing van eerst-orde methoden binnen de ML-gemeenschap. In vergelijking met de traditionele gedistribueerde stochastische gradient descent (DSGD) methode, vermindert FedAvg de communicatielast aanzienlijk, wat het bijzonder aantrekkelijk maakt voor het gedistribueerd trainen van grootschalige ML-modellen.

FedAvg heeft echter niet alleen aandacht getrokken vanwege zijn efficiëntie in termen van communicatie, maar ook vanwege de continue ontwikkelingen die de robuustheid in niet-i.i.d. dataomgevingen verbeteren. Onderzoekers hebben zich gefocust op het verbeteren van de schaalbaarheid en de optimalisatie van de prestaties binnen omgevingen met beperkte middelen. Ondanks de effectiviteit van FedAvg blijven er uitdagingen bestaan, zoals het verbeteren van de aggregatiesnelheid van de modelupdates, vooral bij het werken met grote datasets over netwerken met lage bandbreedte.

Om de efficiëntie van het modelaggregatieproces verder te verbeteren, zijn nieuwe benaderingen zoals AirComp voorgesteld, waarmee zowel computationele als communicatieve efficiëntie worden geoptimaliseerd door het combineren van apparaatselectie en beamformingontwerpen. Deze aanpak is echter niet zonder uitdagingen, aangezien het probleem van gezamenlijke optimalisatie een moeilijk oplosbaar, niet-convex probleem vormt. De introductie van een unified DC-aanpak biedt een mogelijke oplossing door zowel sparsiteit als lage-rangstructuren te induceren, waardoor de prestaties van het systeem aanzienlijk worden verbeterd. Door de implementatie van de DC-methode via successieve convexere relaxatie, kunnen we de globale convergentiesnelheid van het algoritme verder verbeteren, wat leidt tot sneller convergerende federated learning-modellen.

Naast de technologische vooruitgangen in algoritmische benaderingen moet men ook aandacht besteden aan de communicatiemiddelen en het samenspel tussen netwerkconfiguraties, zoals het gebruik van meerdere antennes bij basisstations om signaalverwerkingscapaciteit te verbeteren. Dit maakt het mogelijk om de latentie en het energieverbruik van communicatie tijdens de modelaggregatie aanzienlijk te reduceren, wat cruciaal is voor het succes van federated edge learning in de praktijk.

Duidelijk is dat federated learning niet slechts een technologie is die de trainingsmethoden van machine learning verandert, maar ook de manier waarop we omgaan met privacy en data. Omdat de data op de randapparaten blijven, wordt de behoefte aan intensieve gegevensoverdracht naar centrale systemen geëlimineerd, wat de privacy van gebruikers verhoogt. Deze benadering maakt het mogelijk om gevoelige informatie te verwerken zonder het risico van blootstelling tijdens de gegevensoverdracht, wat van groot belang is voor veel applicaties in de moderne technologie.

Het is van essentieel belang dat bij de implementatie van dergelijke gedistribueerde systemen niet alleen de algoritmes zelf worden geoptimaliseerd, maar ook de randvoorwaarden, zoals netwerkcapaciteit, energiebesparing en de rekenkracht van de gebruikte apparaten. Het succes van federated learning is afhankelijk van een holistische benadering, waarbij zowel technische als strategische elementen op elkaar worden afgestemd.