Federacyjne uczenie maszynowe na krawędzi (FEEL, z ang. Federated Edge Learning) to obiecujący obszar badań, który pozwala na realizację zaawansowanych zadań uczenia maszynowego, jednocześnie minimalizując potrzebę przesyłania danych do centralnego serwera. Jednym z najistotniejszych wyzwań w tym kontekście jest efektywne zarządzanie komunikacją między urządzeniami brzegowymi a serwerem, co jest kluczowe dla osiągnięcia sukcesu w zastosowaniach takich jak IoT (Internet of Things) czy komunikacja bezprzewodowa. Istnieje wiele podejść, które koncentrują się na zmniejszeniu liczby rund komunikacyjnych, a także na wykorzystaniu lokalnych obliczeń w celu przyspieszenia procesu treningowego.

Przykładem może być algorytm FedAvg, który, realizując kilka lokalnych aktualizacji, przyspiesza proces uczenia, co zostało udowodnione w wielu badaniach. W kontekście tych algorytmów, szczególną uwagę zwraca fakt, że chociaż są one efektywne, to wciąż charakteryzują się one liniową zbieżnością, co oznacza, że osiągnięcie pożądanej dokładności wymaga przeprowadzenia wielu iteracji.

Aby poprawić efektywność komunikacji, naukowcy zaczęli rozważać algorytmy drugiego rzędu, takie jak metody Newtona, które oferują szybszą lokalną zbieżność kwadratową. Jednakże, zastosowanie takich metod w rozproszonych środowiskach wiąże się z istotnymi trudnościami. W szczególności, dla każdej iteracji wymagana jest zarówno gradient, jak i macierz Hessego, które w tradycyjnych algorytmach muszą być transmitowane między urządzeniami, co wiąże się z dużymi kosztami komunikacyjnymi.

Problemy związane z komunikacją w sieciach bezprzewodowych, które są często szumne i obarczone dużymi opóźnieniami, wymagają podejścia, które uwzględnia nie tylko szybkość zbieżności, ale także optymalizację przepływu danych. W takich warunkach metoda AirComp, będąca kluczowym elementem w federacyjnym uczeniu maszynowym, może odegrać istotną rolę. Dzięki tej metodzie, możliwe jest przeprowadzanie obliczeń na poziomie urządzenia brzegowego w sposób, który minimalizuje liczbę przesyłanych danych. Dzięki temu algorytmy drugiego rzędu mogą zostać zaimplementowane w bardziej efektywny sposób, obniżając liczbę rund komunikacyjnych, co z kolei redukuje ogólny czas wymagany na przeprowadzenie procesu uczenia.

Proponowane algorytmy optymalizacji drugiego rzędu, mimo swoich zalet, muszą radzić sobie z obecnymi ograniczeniami w zakresie dostępnych zasobów obliczeniowych i pasma w sieciach bezprzewodowych. Jednym z rozwiązań jest przyjęcie algorytmu COMRADE, który umożliwia redukcję liczby rund komunikacyjnych do jednej, co znacząco poprawia efektywność komunikacyjną. Dzięki temu, metoda ta staje się atrakcyjna w kontekście implementacji algorytmów drugiego rzędu w federacyjnym uczeniu maszynowym.

Kluczową częścią tego podejścia jest selekcja urządzeń, które będą brały udział w danej iteracji. Serwer, który pełni rolę koordynatora w systemie FEEL, decyduje, które urządzenia będą zaangażowane w daną rundę komunikacyjną. Z kolei po dokonaniu wyboru, urządzenia brzegowe otrzymują aktualną wersję modelu globalnego i przeprowadzają lokalną aktualizację, obliczając gradienty na podstawie swoich danych.

Wprowadzenie algorytmu optymalizacji drugiego rzędu w federacyjnym uczeniu maszynowym umożliwia nie tylko przyspieszenie procesu uczenia, ale także poprawę dokładności i efektywności komunikacyjnej systemu, zmniejszając liczbę wymaganych rund komunikacyjnych. Jednak aby osiągnąć pełen potencjał tych algorytmów, niezbędne jest uwzględnienie takich wyzwań jak szum w kanałach komunikacyjnych, heterogeniczność danych, czy też opóźnienia wynikające z ograniczeń zasobów urządzeń brzegowych.

Należy również zwrócić uwagę, że każde urządzenie w systemie FEEL, mimo że może posiadać różną moc obliczeniową i różne zasoby, ma jednak wspólny cel - współpraca w celu osiągnięcia optymalnych wyników modelu globalnego. Zatem, aby zapewnić skuteczność całego procesu, konieczne jest odpowiednie dostosowanie algorytmu do specyfiki urządzeń, tak aby zapewnić równowagę między lokalnymi i globalnymi aktualizacjami modelu.

Jakie wyzwania niesie ze sobą optymalizacja drugiego rzędu w federacyjnej nauce opartej na edge computing?

Optymalizacja drugiego rzędu w kontekście federacyjnego uczenia maszynowego, szczególnie przy wykorzystaniu algorytmów opartych na Newtonie, ma na celu przyspieszenie procesu uczenia i poprawienie dokładności modelu. Jednakże, w obliczu ograniczeń zasobów obliczeniowych urządzeń końcowych oraz konieczności ograniczenia liczby rund komunikacyjnych, stawia przed nami szereg wyzwań, które należy odpowiednio rozwiązać.

W proponowanym algorytmie, który zakłada obliczanie lokalnych macierzy Hesjana i gradientów na urządzeniach, uzyskujemy lokalne kierunki spadku Newtona, które są następnie przesyłane do serwera centralnego w celu ich agregacji. Proces ten pozwala na skrócenie liczby iteracji wymaganych do zbieżności modelu, ale wiąże się z kilkoma trudnościami związanymi z jakością lokalnych obliczeń i wpływem szumów komunikacyjnych na dokładność wyników.

Aby wyliczyć kierunek spadku Newtona na i-tym urządzeniu, obliczamy lokalny gradient oraz lokalną macierz Hesjana. Dla funkcji strat Fi(wt)F_i(w_t), gradient obliczany jest jako suma gradientów w odniesieniu do danych lokalnych, a macierz Hesjana w postaci drugich pochodnych obliczana na podstawie tych samych danych i lokalnych próbek. Na podstawie tych obliczeń generujemy wektor kierunku spadku, który następnie może być użyty do przyspieszenia procesu uczenia. Z racji dużej złożoności obliczeniowej macierzy Hesjana, zamiast jej bezpośredniego odwrotu, stosujemy metodę gradientu sprzężonego, co pozwala na uzyskanie przybliżonego rozwiązania bez utraty efektywności.

Po obliczeniu lokalnych wektorów kierunku spadku, urządzenia przesyłają je do serwera. Serwer agreguje te dane, tworząc globalny wektor kierunku spadku, który służy do zaktualizowania globalnych parametrów modelu. Cały proces jest zoptymalizowany pod kątem ograniczeń komunikacyjnych, które wymagają preprocesowania danych przed transmisją oraz uwzględnienia szumów kanałowych w komunikacji między urządzeniami a serwerem.

Do transmisji wykorzystywany jest model AirComp, który umożliwia przesyłanie danych w czasie rzeczywistym z minimalnym opóźnieniem. Na każdym z urządzeń lokalny wektor spadku jest kodowany i przesyłany z określoną mocą, kontrolowaną przez współczynnik bt,ib_{t,i}. Ze względu na ograniczoną moc przesyłania i szumy kanałowe, każdy sygnał odbierany przez serwer jest zaszumiony, co wprowadza dodatkowe trudności w procesie agregacji.

Pomimo że na pierwszy rzut oka szumy mogą zaburzyć proces agregacji, wyniki analizy pokazują, że zastosowanie odpowiednich metod post-processingowych pozwala na redukcję wpływu tych zakłóceń. Dodatkowo, zastosowanie wektora beamformingu przy odbiorze sygnału pomaga w zmniejszeniu distorsji wynikających z nieidealnych warunków kanałowych.

Na koniec, serwer, po otrzymaniu zaszumionych danych, przeprowadza postprocessing w celu uzyskania globalnego wektora kierunku spadku, który jest wykorzystywany do aktualizacji parametrów modelu. Cały proces odbywa się w pętli, z każdą iteracją model uczony jest na nowo, biorąc pod uwagę wyniki z poprzednich iteracji.

Ważnym aspektem tej metody jest możliwość analizy zbieżności algorytmu, której celem jest określenie, jak dokładnie przybliżone rozwiązanie lokalnych macierzy Hesjana wpływa na ostateczny wynik optymalizacji. W tym kontekście pomocna staje się technika "sketching", która pozwala na tworzenie przybliżonych wersji macierzy Hesjana, zmniejszając ich rozmiar bez dużej utraty informacji. Dzięki temu możliwe staje się uzyskanie wyników porównywalnych z pełnymi obliczeniami, ale przy znacznie mniejszym koszcie obliczeniowym.

Podstawowym wyzwaniem, które należy uwzględnić, jest wpływ szumów na dokładność przekazywanych informacji. W tym celu istotne jest, aby odpowiednio kontrolować moc transmisji oraz zapewnić odpowiednie kodowanie sygnałów, które umożliwią ich późniejszą dekompozycję i rekonstrukcję z minimalną stratą jakości. Również konieczność częstych aktualizacji globalnych parametrów modelu w obliczu lokalnych perturbacji wymaga optymalizacji zarówno metod obliczeniowych, jak i komunikacyjnych.

Podsumowując, kluczowym elementem skutecznej federacyjnej optymalizacji drugiego rzędu jest umiejętność zarządzania lokalnymi obliczeniami i szumami w systemach edge computing. Zastosowanie technik takich jak AirComp i "sketching" stanowi ważne narzędzie w redukcji kosztów obliczeniowych, zapewniając jednocześnie optymalną dokładność modelu, nawet przy ograniczonych zasobach urządzeń końcowych.

Jak działa algorytm FedZO wspomagany przez AirComp w federacyjnym uczeniu maszynowym?

Współczesne systemy federacyjne w uczeniu maszynowym zyskują na popularności, dzięki swojej zdolności do wykonywania obliczeń na urządzeniach brzegowych, bez potrzeby przesyłania pełnych danych do centralnego serwera. Tego typu architektura pozwala na ochronę prywatności danych użytkowników i zmniejsza obciążenie sieci. Jednakże jednym z wyzwań, które należy przezwyciężyć, jest zapewnienie efektywności komunikacji oraz zarządzanie ograniczoną mocą obliczeniową urządzeń brzegowych. W odpowiedzi na te problemy, opracowano algorytm FedZO, który umożliwia efektywne uczenie bez konieczności posiadania pełnych informacji o pochodnych funkcji celu.

Algorytm FedZO działa w oparciu o tzw. zerowy porządek (zeroth-order optimization, ZO), co oznacza, że zamiast wykorzystywać gradienty funkcji celu, opiera się na analizie wartości funkcji przy różnych punktach. To podejście pozwala na zastosowanie algorytmu w sytuacjach, gdzie nie mamy dostępu do pełnej struktury modelu, jak ma to miejsce w atakach typu black-box, gdzie struktura modelu klasyfikatora jest ukryta. Dzięki temu FedZO staje się istotnym narzędziem w obszarze federacyjnych ataków typu black-box, gdzie celem jest generowanie perturbacji obrazu, które są niewidoczne dla ludzkiego oka, ale mogą prowadzić do błędnych klasyfikacji.

W algorytmie FedZO, urządzenia brzegowe obliczają normę kwadratową swoich lokalnych aktualizacji modelu, a następnie przesyłają te informacje do centralnego serwera. Serwer zbiera te dane i na ich podstawie przesyła informacje zwrotne do urządzeń brzegowych. Celem jest minimalizacja straty ataku, która jest funkcją różnicy między aktualną etykietą obrazu a etykietą przewidywaną przez klasyfikator. Co istotne, wymiana tych wartości skalarnych pomiędzy urządzeniami jest bardzo lekka w porównaniu z przesyłaniem pełnych parametrów modelu, co znacząco redukuje obciążenie sieciowe.

Dzięki zastosowaniu AirComp, algorytmu wspomagającego agregację danych, możliwe jest efektywne przesyłanie informacji między urządzeniami brzegowymi przy minimalnym wpływie zakłóceń kanałowych. AirComp umożliwia agregację danych z różnych urządzeń brzegowych w sposób odporny na zakłócenia, co poprawia ogólną wydajność systemu. Zakładając, że warunki kanalowe są wystarczająco dobre, algorytm FedZO może osiągnąć zbliżone wyniki do przypadku bez szumów, co potwierdzają przeprowadzone symulacje.

Ważnym czynnikiem wpływającym na szybkość zbieżności algorytmu jest wartość współczynnika SNR (Signal-to-Noise Ratio), który określa stosunek sygnału do szumu w systemie. Im wyższa wartość SNR, tym szybciej algorytm osiąga zbieżność. W przypadku niskiego SNR, czas potrzebny na osiągnięcie zadowalających wyników może się wydłużyć, ponieważ szumy w danych mogą zakłócać proces optymalizacji. Warto jednak zauważyć, że nawet w przypadku niskiego SNR, algorytm FedZO wykazuje zdolność do skutecznego uczenia, co sprawia, że jest to rozwiązanie stosunkowo elastyczne.

W analizie wydajności algorytmu FedZO w kontekście federacyjnych ataków black-box, wyniki symulacji pokazują, że liczba lokalnych aktualizacji (H) ma znaczący wpływ na efektywność algorytmu. Zwiększenie liczby lokalnych iteracji przyspiesza zbieżność algorytmu, co prowadzi do szybszego osiągania mniejszych wartości straty ataku. Przeprowadzone symulacje wykazały, że FedZO jest bardziej efektywny od innych metod, takich jak DZOPA i ZONE-S, szczególnie przy większej liczbie lokalnych aktualizacji.

Dodatkowo, liczba uczestniczących urządzeń brzegowych (M) również wpływa na czas zbieżności. Im więcej urządzeń bierze udział w procesie uczenia, tym szybciej algorytm osiąga konwergencję. To potwierdza teorię, że większa liczba urządzeń brzegowych pozwala na szybszą wymianę informacji i w rezultacie prowadzi do bardziej efektywnego procesu optymalizacji.

Pomimo że algorytm FedZO pokazuje bardzo obiecujące wyniki w kontekście ataków federacyjnych typu black-box, ważne jest, aby użytkownicy tego rozwiązania pamiętali o kilku aspektach, które mogą mieć wpływ na ostateczną skuteczność algorytmu. Przede wszystkim, dokładność modelu zależy od jakości danych, które są używane do trenowania modelu. Również, choć algorytm może działać efektywnie w przypadku dużych zbiorów danych i wielu urządzeń, w scenariuszach z mniejszą liczbą uczestników lub przy gorszych warunkach komunikacyjnych może zaistnieć potrzeba dalszej optymalizacji algorytmu. Dodatkowo, istotne jest również monitorowanie zmian w wydajności algorytmu w zależności od parametrów, takich jak liczba lokalnych iteracji czy konfiguracja SNR, aby zapewnić jak najlepsze wyniki w różnych warunkach.

Jak opracować algorytm oparty na GNN do optymalizacji RIS wspomaganego przez federowane uczenie na brzegu?

Optymalizacja RIS (Reconfigurable Intelligent Surface) w kontekście federowanego uczenia maszynowego na brzegu (FEEL) jest wyzwaniem, które wymaga uwzględnienia wielu zmiennych oraz zapewnienia efektywności obliczeniowej. Podstawową trudnością jest rosnąca złożoność obliczeniowa algorytmu optymalizacyjnego, która rośnie wykładniczo wraz z liczbą elementów RIS. Celem jest minimalizacja błędu wyrównania sygnału oraz zakłóceń odbiornika, co wymaga koordynacji pomiędzy projektowaniem nadajnika AirComp (transceiver) i ustawieniami fazy RIS. W tej sekcji przedstawiamy nowy algorytm oparty na GNN (Graph Neural Networks), który pozwala na efektywniejsze i dokładniejsze rozwiązanie tego problemu.

Aby przezwyciężyć ograniczenia związane z klasycznymi algorytmami optymalizacji, zaprojektowano innowacyjny framework oparty na technologii GNN. Główną ideą jest mapowanie współczynników kanału bezpośrednio do optymalnych ustawień parametrów, co pozwala na uzyskanie bardziej efektywnych i precyzyjnych wyników. Funkcja mapowania, oznaczona jako κ(·), przekształca współczynniki kanału {hdi(t)} oraz {g(t)diag(hr i(t))} w parametry urządzeń, takie jak moc nadawania p(t), czynnik odszumiania η(t) oraz wektory przesunięcia fazy RIS v(t). Ostatecznie, rozwiązanie problemu P0 polega na nauce optymalnej funkcji mapowania κ(·), którą można efektywnie zrealizować dzięki właściwościom uniwersalnego przybliżania w głębokich sieciach neuronowych (DNN).

W kontekście tego podejścia, model GNN jest wykorzystywany do optymalizacji procesu uczenia, gdzie głównym zadaniem jest dostosowanie parametrów nadajnika AirComp oraz faz RIS. Model ten obejmuje strukturę grafu, który składa się z K + 2 węzłów oraz 2K + 1 krawędzi, które łączą odpowiednie węzły. Węzły 1 do K reprezentują urządzenia brzegowe, podczas gdy węzły K + 1 i K + 2 odpowiadają za serwer brzegowy oraz RIS. Każdemu węzłowi przypisany jest wektor reprezentacji zk, który jest trenowany, aby zawierał wszystkie niezbędne informacje do ustalenia skutecznego mapowania. Wektory reprezentacji są aktualizowane warstwowo, przy użyciu operacji łączenia i agregacji, które biorą pod uwagę reprezentacje w poprzednich warstwach.

Podstawową rolą w tym procesie jest warstwa inicjalizacji, w której współczynniki kanału są przekształcane w wektory reprezentacji (0) zk. W warstwie tej wykorzystywana jest funkcja kodująca f0 EC(·), która składa się z trzech warstw liniowych w ramach perceptronu wielowarstwowego (MLP). Aby poprawić efektywność tej sieci, wprowadzane są funkcje aktywacji oraz normalizacja wsadowa pomiędzy warstwami. Funkcja aktywacji ReLU, stosowana powszechnie w takich modelach, zapewnia właściwości liniowego mapowania podczas obliczeń wstecznych, a także ma niską złożoność obliczeniową.

Ważnym elementem tej struktury jest również funkcja agregacji, która pozwala na połączenie reprezentacji węzłów z innych części grafu. Działa to na zasadzie agregowania reprezentacji węzłów z innych części grafu, co pozwala na optymalizację każdego węzła w sposób niezależny. W tej części wykorzystywana jest funkcja φ(·), która zapewnia inwariancję permutacyjną, co oznacza, że wynik jest niezależny od kolejności, w jakiej dane są przetwarzane.

Po zaktualizowaniu wektorów reprezentacji, można uzyskać optymalne ustawienie parametrów dla transceivera AirComp oraz dla faz RIS, co umożliwia poprawę wydajności systemu. Ostateczny projekt transceivera oraz ustawienia faz RIS można bezpośrednio uzyskać z wektorów reprezentacji z1, ..., zK+1 dla urządzeń brzegowych oraz zK+2 dla RIS.

Ważne jest zrozumienie, że w tym podejściu, uczenie odbywa się na podstawie danych, a więc jest to podejście oparte na danych. Takie podejście pozwala na uzyskanie dokładniejszych wyników w porównaniu do tradycyjnych metod optymalizacyjnych, które opierają się głównie na algorytmach matematycznych i wymagań wstępnych.

Jednym z kluczowych aspektów tego algorytmu jest zdolność sieci GNN do efektywnego dostosowywania parametrów systemu w czasie rzeczywistym, co daje jej przewagę nad tradycyjnymi podejściami. Dzięki zastosowaniu GNN możliwe jest szybsze i bardziej precyzyjne osiąganie optymalnych ustawień systemu, co ma kluczowe znaczenie w kontekście dynamicznych i złożonych środowisk sieciowych, takich jak systemy RIS wspomagające federowane uczenie maszynowe na brzegu.

Jak Zmieniała Się Ulica przez 12 Tysiącleci: Od Łowców-Zbieraczy do Nowoczesnego Miasta
Jakie podejścia chirurgiczne są najbardziej skuteczne w leczeniu guzów glomus?
Jak skutecznie planować aktywności w ciągu dnia, by cieszyć się pełnią życia?
Jak kryzys gospodarczy i polityczne sojusze doprowadziły do politycznej polaryzacji w USA?