Hvordan håndtere utfordringene med Federated Edge Learning i trådløse nettverk

Federated Edge Learning (FEEL) har i det siste fått stor oppmerksomhet som en banebrytende maskinlæringsrammeverk som muliggjør personvernvennlig modelltrening ved kun å utveksle lokale modelloppdateringer, i stedet for private rådata. Denne tilnærmingen er spesielt relevant i konteksten av 6G, som er preget av økt behov for skalerbar og pålitelig tilkoblet intelligens, og er drevet frem av applikasjoner som autonom kjøring og smarte byer. Selv om FEEL gir store muligheter, er det flere utfordringer som må adresseres for å få denne teknologien til å fungere optimalt i trådløse nettverk. Blant disse utfordringene finner vi kommunikasjonsflaskehalser, langsom konvergens på grunn av heterogenitet i både system og statistikk, samt pålitelighetsproblemer relatert til angrep som kan komme fra ondsinnede aktører.

På den algoritmiske siden er det et sterkt fokus på federerte optimaliseringsmetoder, som spenner fra nullte-ordens metoder til første- og andre-ordens metoder. Hver av disse metodene har forskjellige fordeler og utfordringer når det gjelder konvergensrate og beregningskostnader. For eksempel, mens en første-ordens algoritme kan være enklere å implementere og krever mindre lokal beregning, kan en andre-ordens algoritme redusere antall kommunikasjonrunder som kreves for konvergens, men til en høyere beregningskostnad. En nullte-ordens algoritme, på den annen side, kan være nyttig når gradientinformasjon ikke er tilgjengelig, og tilbyr en fleksibel tilnærming, spesielt under kanalsvikt.

Fra et arkitektonisk perspektiv er det viktig å utforske hvordan trådløse nettverksinfrastrukturer kan designes for å støtte FEEL. Bruken av konfigurerbare intelligente flater (RIS) og ubemannede luftfartøy (UAV) kan bidra til å redusere kommunikasjonsflaskehalser og forbedre ytelsen. RIS kan optimalisere signalutbredelsen i et FEEL-nettverk ved å justere fasevinkler på reflektorene, mens UAV-er kan hjelpe til med å øke systemets fleksibilitet og redusere latens ved å posisjonere seg strategisk i forhold til de enhetene som er involvert i læringen.

En annen utfordring som ofte overses, er pålitelighet og sikkerhet, spesielt i møte med mulige angrep fra ondsinnede aktører. FEEL er sårbar for både inferensangrep og angrep som de som utføres gjennom bysantinske feil, hvor enkelte noder i nettverket kan sende feilaktige data for å forstyrre læringsprosessen. For å bekjempe slike trusler er det utviklet flere sikkerhetstiltak, som differensielt privat modellaggregasjon og bysantinsk-feiltolerante konsensusprotokoller, som kan bidra til å sikre integriteten og påliteligheten til modellen under trening.

I tillegg er det viktig å vurdere hvordan personvernutfordringer kan håndteres effektivt i FEEL. Når man trener modeller med sensitive data, er det avgjørende at modellaggregasjon skjer på en måte som ikke kompromitterer dataenes privatliv. Dette kan oppnås ved å implementere differensielle privatitetsmetoder som kan garantere at ingen individuell enhetsdata kan trekkes ut fra den globale modellen. Samtidig må man sikre at disse personvernbeskyttelsene ikke går på bekostning av læringsnøyaktigheten.

Å finne en balansert tilnærming som møter disse kravene, er ikke lett. Det krever både nøye valgte algoritmer, effektive nettverksinfrastrukturer og robuste sikkerhetstiltak. For eksempel kan RIS-assistert FEEL hjelpe til med å opprettholde både differensielt personvern og læringsnøyaktighet samtidig, mens blockchain-baserte arkitekturer kan gi et ekstra lag med sikkerhet gjennom desentraliserte aggregasjonsprotokoller og konsensusprotokoller som motstår ondsinnede angrep.

Optimalisering av enheter og UAVs kommunikasjons- og beregningsprosesser i FEEL-systemer

I FEEL (Federated Edge Learning) systemer som benytter UAV-er (ubemannede luftfartøy) for å tilrettelegge trådløs kommunikasjon, er det flere faktorer som påvirker både læringsytelse og kommunikasjonsforsinkelser. Disse systemene krever kontinuerlige oppdateringer av modeller både på UAV-en og på de tilkoblede enhetene, noe som innebærer en kompleks samhandling mellom beregningsprosesser og datakommunikasjon. Under slike forhold er optimalisering av enhetenes tidsplanlegging, tilordning av ressurser, og UAV-ens ferdsel gjennom tid viktig for å oppnå ønsket konvergensnøyaktighet i FEEL-modellen.

UAV-ens mobilitet spiller en kritisk rolle i hvordan signalene sendes og mottas, ettersom kanalforholdene mellom UAV-en og enhetene kan variere gjennom tid. Dette innebærer at de geometriske forholdene mellom UAV-en og enhetene må tas i betraktning, og det er viktig å vurdere hvordan disse endres fra tid til tid for å kunne planlegge kommunikasjonen på best mulig måte.

I systemmodelleringen deles UAV-ens ferdsel over en bestemt tid T opp i N tidsskift, hvor hvert skift δ[n] representerer tid brukt på beregning, opplasting av modeller og nedlasting av modeller for den aktuelle runden. For å sikre at UAV-en kan opprettholde sin hastighet gjennom disse tidsskiftene, er det etablert en maksimal avstand som UAV-en kan dekke i løpet av hvert tidsintervall, og dette krever at den alltid er innenfor en bestemt avstand fra enhetene.

Som et resultat av UAV-ens høyde og den typiske fri-skjermkanalen som brukes i slike systemer, blir signalstyrken mellom UAV-en og enhetene beregnet gjennom en modell for friksjonsfri signaloverføring. Dette gjør det mulig å forutsi kvaliteten på signalet som sendes fra UAV-en til de ulike enhetene, og på denne måten optimalisere dataoverføringen i hver runde.

Under den lokale beregningsfasen utfører hver enhet beregningene basert på sine egne data. Dette innebærer at enhetene utfører beregningssykluser i henhold til en forhåndsdefinert parameter for antall nødvendige sykluser, hvor hvert datapunkt krever en viss mengde beregningskraft. Den nødvendige tid for lokal beregning kan derfor bestemmes av enhetens CPU-frekvens og datastørrelse. En viktig del av beregningsprosessen er å minimere energiforbruket, da lengre tid brukt på lokale beregninger kan føre til høyere energikostnader, noe som har direkte innvirkning på systemets effektivitet.

I den påfølgende fasen, når den lokale modellen skal lastes opp til UAV-en, spiller både kanalens egenskaper og systemets båndbredde en avgjørende rolle. Ved å optimalisere kommunikasjonen mellom enhetene og UAV-en gjennom den såkalte LoS (Line-of-Sight) kanalen, kan UAV-en sikre at dataene lastes opp raskt og effektivt. Tidene for dataopplasting kan varieres, og UAV-en kan justere sin posisjon for å forbedre dataoverføringshastigheten gjennom de ulike tidsskiftene.

En annen viktig faktor som påvirker effektiviteten til FEEL-prosessen er tidspunktet for nedlasting av den globale modellen fra UAV-en til enhetene. Denne fasen krever at alle enhetene kan motta den oppdaterte globale modellen på en koordinert måte, og UAV-en spiller en sentral rolle i å koordinere denne prosessen.

Det er flere elementer som bør vurderes for å forstå de samlede kravene i slike systemer. Først og fremst er det avgjørende å innse at mens UAV-ens mobilitet og posisjonering er sentral, påvirker enhetenes prosesser, som beregning og modelloverføring, hele systemets ytelse. Dette krever en balansert tilnærming til både tidsallokering og ressursstyring. Når UAV-en navigerer i et område med mange enheter, kan dens ferdsel ha stor innvirkning på kvaliteten og hastigheten på kommunikasjonen, og dermed på den overordnede læringsprosessen.