Współczesne systemy sieciowe dążą do maksymalizacji efektywności komunikacji i uczenia się, wykorzystując nowoczesne technologie, takie jak Federated Edge Learning (FEEL) wspomagane przez Reflektor Inteligentny Sztuczny (RIS). W takim modelu sieciowym, serwer krawędziowy koordynuje zestaw urządzeń, które przeprowadzają lokalne treningi modeli przy użyciu własnych danych. Z kolei RIS, z zestawem elementów odbijających, pomaga w poprawie jakości transmisji między urządzeniami a serwerem krawędziowym. Celem tego procesu jest optymalizacja globalnego modelu uczenia się na podstawie danych rozproszonych na różnych urządzeniach.

Modelu tego nie można traktować jako izolowanego procesu. W rzeczywistości, w każdym cyklu (t = 1,..., T) odbywają się trzy zasadnicze etapy: rozsyłanie globalnego modelu, aktualizacja lokalnego modelu oraz agregacja lokalnych modeli. Rozsyłanie modelu odbywa się za pomocą kanału downlink, w którym zakłada się, że moc nadawania serwera krawędziowego jest wystarczająco większa niż moc urządzeń, co pozwala na zniwelowanie efektów tłumienia kanału i szumów. Kolejnym krokiem jest lokalna aktualizacja modelu na każdym urządzeniu, która polega na obliczeniu gradientu dla lokalnych danych i wytrenowaniu modelu. Ostatecznie, gradienty z poszczególnych urządzeń są agregowane w celu aktualizacji globalnego modelu.

Kluczowym elementem tego procesu jest agregacja lokalnych gradientów. Aby ją przeprowadzić efektywnie, w systemach RIS stosuje się technologię AirComp, która pozwala na równoczesną transmisję gradientów z wielu urządzeń i ich agregację bezpośrednio w przestrzeni powietrznej. Tego typu agregacja umożliwia oszczędność pasma, a także przyspiesza proces uczenia się. Jednakże, jako że komunikacja odbywa się w warunkach zakłóceń, takich jak szum odbiornika i losowe tłumienie kanału, rezultat agregacji może być szumem. W takim przypadku, aby poprawić dokładność agregacji gradientów, wprowadza się RIS z N elementami odbijającymi, który pomaga zredukować wąskie gardła komunikacyjne i poprawia jakość transmisji.

Główne wyzwania związane z tym procesem obejmują odpowiednią kalibrację parametrów takich jak moc nadawania urządzeń, warunki kanałowe, kąty fazowe RIS, a także dobór współczynnika denoisingu. Różnorodne te parametry mają znaczący wpływ na ostateczną jakość i dokładność agregacji gradientów. Na przykład, zbyt niski poziom mocy transmisji w stosunku do szumów odbiornika może prowadzić do nieprecyzyjnego odzyskiwania gradientów, co negatywnie wpływa na jakość modelu globalnego. Podobnie, w zależności od warunków propagacji sygnałów, zastosowanie RIS w konfiguracji o nieoptymalnych parametrach może nie przynieść oczekiwanych korzyści.

Po zakończeniu lokalnych treningów, urządzenia obliczają średnią oraz wariancję gradientów lokalnych, które następnie są przesyłane do serwera krawędziowego. Tam na podstawie tych danych, serwer oblicza globalną średnią i wariancję, które są niezbędne do dalszej normalizacji i przetwarzania gradientów. Istotne jest, aby gradienty lokalne były dobrze skalibrowane, ponieważ ich błędna normalizacja może prowadzić do nieprecyzyjnych obliczeń w dalszym etapie procesu.

Jednym z istotniejszych aspektów jest także dobór strategii szacowania kanałów. W systemach RIS często zakłada się idealną informację o stanie kanału (CSI), co pozwala na optymalizację transmisji, jednak w rzeczywistości taka idealna wiedza nie zawsze jest dostępna. W związku z tym, należy zwrócić uwagę na metody estymacji kanałów, które pozwalają na maksymalizację efektywności systemu w rzeczywistych warunkach, gdzie informacje o kanale mogą być błędne lub niepełne.

Ostatecznie, cały proces federacyjnego uczenia maszynowego w systemie RIS opiera się na poprawie komunikacji między urządzeniami a serwerem krawędziowym, ale także na skutecznym zarządzaniu parametrami transmisji, które bezpośrednio wpływają na wydajność algorytmu i jakość modelu globalnego. Choć zastosowanie RIS znacznie poprawia skuteczność transmisji w systemach FEEL, to wyzwaniem pozostaje znalezienie optymalnych ustawień wszystkich zmiennych, takich jak moc nadawania, kąty fazowe oraz sposób agregacji gradientów.

Jak efektywnie przeprowadzać agregację gradientów w federacyjnym uczeniu maszynowym?

W kontekście federacyjnego uczenia maszynowego (FEEL) w rozproszonych sieciach bezprzewodowych, bardzo istotnym zagadnieniem jest efektywna agregacja gradientów w procesie aktualizacji globalnych modeli. Proces ten opiera się na przekazywaniu lokalnych gradientów, które są obliczane przez urządzenia końcowe, do stacji bazowej (BS), która następnie agreguje te gradienty w celu uzyskania zaktualizowanego modelu globalnego.

Aby zrozumieć, jak dokładnie wygląda ten proces, należy rozpatrzyć podstawowy algorytm aktualizacji gradientów w takich systemach. Przede wszystkim urządzenie k w zbiorze Km wysyła lokalny gradient gktg^t_k do swojej stacji bazowej BS m. Można to zapisać równaniem:

∑i∈(Dkbs)tg~kt=1∣(Dkbs)t∣∑i∈(Dkbs)t∇f(wkt;ξi)\sum_{i \in (D^{bs}_k)^t} \tilde{g}^t_k = \frac{1}{|(D^{bs}_k)^t|} \sum_{i \in (D^{bs}_k)^t} \nabla f(w^t_k; \xi_i)

gdzie g~kt\tilde{g}^t_k oznacza zaktualizowany gradient dla urządzenia k, a ξi\xi_i to próbki z danych, które urządzenie k wykorzystuje do obliczenia gradientu. Ważnym elementem tego procesu jest normalizacja gradientu przed jego wysłaniem. Normalizacja ta jest niezbędna, aby wyrównać różnice w skali gradientów wynikające z różnych źródeł danych i warunków komunikacyjnych w systemie.

Po otrzymaniu gradientów ze wszystkich urządzeń, BS m oblicza średnią arytmetyczną tych gradientów:

∑k∈Kmgmt=1∣Km∣∑k∈Kmgkt\sum_{k \in K_m} g^t_m = \frac{1}{|K_m|} \sum_{k \in K_m} g^t_k

Jest to proces agregacji, który pozwala na uzyskanie ogólnego kierunku aktualizacji modelu, bazującego na zbiorze lokalnych gradientów. Następnie, w ramach algorytmu aktualizacji modelu globalnego, BS m aktualizuje model wmtw^t_m w następujący sposób:

wmt=wmt−1−ηmtgmtw^t_m = w^{t-1}_m - \eta^t_m g^t_m

gdzie ηmt\eta^t_m to współczynnik uczenia, który jest odpowiedzialny za tempo zmian w globalnym modelu.

Zaletą zastosowania tego typu agregacji jest zwiększenie efektywności komunikacji. Zamiast przesyłać pełne modele, urządzenia przesyłają jedynie gradienty, co znacząco zmniejsza wymagania związane z pasmem i zmniejsza czas potrzebny na synchronizację między urządzeniami i BS.

Zastosowanie AirComp w tym procesie pozwala na dalsze poprawienie efektywności. AirComp umożliwia bezpośrednie przesyłanie znośnej wersji średniej arytmetycznej gradientów z urządzeń do BS, dzięki czemu można uniknąć konieczności przesyłania dużych danych. AirComp korzysta z przesyłania sygnałów z jednoczesną transmisją przez urządzenia, co minimalizuje straty związane z czasem oczekiwania na dane z różnych urządzeń.

Ważnym aspektem tego procesu jest również uwzględnienie szumów odbioru, rozmycia kanału oraz interferencji między komórkami, które mogą wprowadzać błędy do procesu agregacji gradientów. W takim przypadku istotne jest, aby BS m mogła zarządzać błędami, które pojawiają się w wyniku interferencji między różnymi komórkami. Dzięki odpowiedniej kalibracji mocy nadawania i zastosowaniu technik filtracji, można zminimalizować wpływ tych błędów na wyniki procesu uczenia.

Ponadto, proces agregacji gradientów w systemie federacyjnym nie jest jedynie technicznym wyzwaniem związanym z algorytmami optymalizacji. Istnieją również kwestie dotyczące współpracy między różnymi komórkami sieci. Efektywna agregacja gradientów w jednym urządzeniu może prowadzić do dużej interferencji w innych komórkach, jeśli nie zostaną podjęte odpowiednie środki zarządzania tymi interakcjami. Dlatego ważne jest, aby system uwzględniał aspekt współpracy między komórkami, co może prowadzić do lepszej koordynacji i bardziej równomiernych wyników uczenia.

Przykładem takich rozważań jest konieczność balansowania tempa nauki (współczynnika uczenia ηm\eta_m) w celu zmniejszenia wpływu błędów agregacji w transmisji wznoszącej. W praktyce oznacza to, że przy niskim współczynniku uczenia, błędy agregacji są mniej istotne, a globalny model jest mniej podatny na zakłócenia spowodowane przez różnice w jakości kanałów.

Takie podejście pozwala na zwiększenie stabilności i zbieżności procesu federacyjnego uczenia maszynowego, jednocześnie minimalizując ryzyko zakłóceń w procesie uczenia spowodowanych przez interferencje między komórkami. Ważne jest także, by uwzględniać różnice w jakości transmisji między urządzeniami i stacjami bazowymi, co wpływa na efektywność całego systemu. Zastosowanie strategii minimalizacji błędów agregacji w czasie rzeczywistym może zatem poprawić dokładność modelu, który jest wynikiem takiej współpracy.

Jakie materiały polimerowe i naturalne stosuje się w elastycznej elektronice oraz jakie wyzwania i rozwiązania towarzyszą ich zastosowaniu?
Jak zoptymalizować zapytania SQL: Kluczowe techniki i strategie
Jak działają czujniki oparte na cyklodekstrynach i ich zastosowania w wykrywaniu jonów metali?