Jak optymalizować proces FEEL z wykorzystaniem dronów w sieciach bezprzewodowych?

W systemach uczących się na krawędzi (FEEL) z użyciem dronów, proces wymiany informacji pomiędzy urządzeniami a UAV (bezzałogowym statkiem powietrznym) jest kluczowy dla uzyskania efektywności w nauce modelu. Model FEEL bazuje na współpracy urządzeń, które lokalnie trenują swoje modele, a następnie przesyłają je do UAV w celu agregacji i globalnego trenowania. Podczas tego procesu należy uwzględnić wiele zmiennych, takich jak czas trwania rundy komunikacyjnej, mobilność drona, czy warunki łącza komunikacyjnego.

Pierwszym wyzwaniem jest optymalizacja harmonogramu urządzeń, które aktualizują swoje lokalne modele, aby zminimalizować opóźnienia w komunikacji i poprawić efektywność procesu uczenia. Ponieważ urządzenia są połączone z dronem za pomocą łączy bezprzewodowych, a warunki łącza mogą zmieniać się w zależności od lokalizacji drona i urządzeń, odpowiednia organizacja czasu i trajektorii drona jest niezbędna do uzyskania satysfakcjonujących wyników.

Kiedy dron przemieszcza się w przestrzeni powietrznej, jego wysokość nad ziemią oraz prędkość są stałe, co oznacza, że jego położenie w każdej rundzie komunikacyjnej można określić za pomocą współrzędnych w układzie kartezjańskim. Istotne jest, aby dron utrzymywał stałą wysokość, aby unikać przeszkód, ale także, aby nie musiał wielokrotnie zmieniać swojej wysokości w trakcie misji. Dodatkowo, dron musi być wystarczająco szybki, aby móc efektywnie przeprowadzać komunikację z urządzeniami w różnych punktach przestrzeni.

Podczas każdej rundy komunikacyjnej urządzenia lokalnie trenują swoje modele, a następnie przesyłają je do UAV. Czas potrzebny na przesłanie modelu zależy od wielu czynników, takich jak pasmo systemu, moc nadawcza urządzenia czy poziom szumów w kanale. Ważnym aspektem jest tutaj zastosowanie schematu TDMA, który pozwala na efektywne przesyłanie modeli bez zakłóceń, dzieląc czas na sloty, w których każde urządzenie przesyła swoje dane.

Kiedy urządzenia przesyłają swoje lokalne modele do UAV, kluczowe jest również minimalizowanie zużycia energii. Zużycie energii przez każde urządzenie jest proporcjonalne do czasu przesyłania modelu, co może znacząco wpłynąć na żywotność baterii urządzenia. Z tego względu, optymalizacja czasu przesyłania modeli i zmniejszanie dystansu między dronem a urządzeniami są kluczowe dla oszczędności energetycznych. Ponadto, urządzenia o mniejszych mocach obliczeniowych i większych rozmiarach danych mogą wpływać na czas obliczeń w każdej rundzie, co powinno być uwzględnione przy planowaniu harmonogramu.

Ważnym elementem procesu jest synchronizacja urządzeń, która zapewnia, że wszystkie urządzenia będą pracowały w tym samym czasie i zakończą swoje lokalne obliczenia przed przesyłaniem modeli do UAV. W przypadku synchronizacji, czas potrzebny do wykonania lokalnych obliczeń będzie zdominowany przez urządzenia o najmniejszych zasobach obliczeniowych, dlatego taki harmonogram powinien uwzględniać te różnice w mocy obliczeniowej.

Z kolei w kontekście komunikacji między urządzeniami a UAV, należy uwzględnić różnorodność warunków łącza, które mogą zmieniać się w zależności od lokalizacji drona. Ponieważ drony zazwyczaj operują na dużych wysokościach, kanał komunikacyjny między nimi a urządzeniami jest dominowany przez łącze typu LoS. Zatem, każda zmiana w trajektorii drona, która może wpłynąć na jakość tego łącza, musi być odpowiednio uwzględniona w algorytmie planowania.

Przeanalizowane wyżej kwestie są tylko częścią całego systemu FEEL z wykorzystaniem UAV. Kolejnymi wyzwaniami mogą być takie aspekty jak skalowalność systemu w miarę wzrostu liczby urządzeń, integracja z różnymi typami sieci czy adaptacja systemu do zmiennych warunków atmosferycznych, które również wpływają na jakość łącza. Należy także pamiętać, że optymalizacja energii i czasu transmisji nie zawsze idzie w parze – często wybór najkrótszego czasu transmisji będzie wiązał się z wyższym zużyciem energii, co może stanowić istotne wyzwanie przy długoterminowym użytkowaniu systemu.

Jak projektowanie trajektorii UAV wpływa na czas zakończenia procesu FEEL w systemach federacyjnego uczenia maszynowego?

Problem (6.38) jest problemem programowania liniowego, który można rozdzielić na N niezależnych podproblemów. Optymalne zmienne czasowe dla slotów czasowych są dane przez wyrażenie:

Optymalizacja trajektorii UAV w kontekście systemów federacyjnego uczenia maszynowego opiera się na obliczaniu minimalnych odległości między urządzeniami a UAV w celu zmniejszenia czasu komunikacji. Główne wyrażenie, które służy do oceny wydajności trajektorii, opiera się na rozwiązaniu problemu (6.40). Tutaj, $\|q[n] - u_k\|^2$ wskazuje na odległość między urządzeniem a UAV w danym czasie n, gdzie $q[n]$ oznacza pozycję UAV, a $u_k$ to pozycja urządzenia. Przy zachowaniu odpowiednich ograniczeń energetycznych dla urządzenia, optymalizacja zmiennych $\delta$ i $\tau$ minimalizuje czas zakończenia procesu uczenia.

Kiedy urządzenia są rozmieszczone w dwóch różnych obszarach, jak w przykładzie omawianym w rozdziale 6.5, wyznaczenie odpowiedniej trajektorii UAV umożliwia minimalizowanie odległości do urządzeń, tym samym skracając czas transmisji. Pozycjonowanie UAV na odpowiednich wysokościach oraz w odpowiednich punktach w obrębie obszaru o wymiarach [0, 400] m × [0, 400] m pozwala na optymalizację całego procesu, redukując opóźnienia komunikacyjne związane z tzw. "straggler effect".

Z kolei implementacja algorytmu BCD-LD pozwala na iteracyjne rozwiązanie problemu przy minimalnym zużyciu energii, zapewniając zbieżność w liczbie iteracji, co przekłada się na efektywność końcowego rozwiązania. Równocześnie, stosowanie metody pełnego harmonogramowania (Full Scheduling), w którym przyjmuje się stały przydział czasu dla wszystkich urządzeń, pozwala na uzyskanie teoretycznego górnego ograniczenia wydajności. Jednak w realnych warunkach, ze względu na problem "straggler", konieczne jest uwzględnienie dynamicznego przydziału zasobów i optymalizacji trajektorii UAV.

Podobnie jak w przypadku problemu statycznego UAV, gdzie lokalizacja UAV jest ustalana na stałe, w przypadku dynamicznego UAV konieczne jest bardziej zaawansowane podejście, które uwzględnia zmienne warunki kanałowe oraz pozycje urządzeń w czasie rzeczywistym. Na przykład, schemat "Static UAV w/ HS" pokazuje, że dobór urządzeń na podstawie heurystyki, która uwzględnia silniejsze urządzenia, skutkuje znaczną poprawą w zakresie jakości transmisji.

W kontekście analiz numerycznych, wyniki przedstawione w rozdziale 6.5 potwierdzają, że optymalizacja trajektorii UAV przy uwzględnieniu urządzeń rozproszonych w dwóch klastrach zapewnia znaczną poprawę efektywności, szczególnie gdy urządzenia korzystają z metody federacyjnego uczenia maszynowego opartego na UAV. Schemat ten, przy zastosowaniu odpowiednich algorytmów, prowadzi do zauważalnych zysków w zakresie czasu zakończenia procesu uczenia, szczególnie w porównaniu do tradycyjnych rozwiązań statycznych.

Ważnym elementem jest również zrozumienie, że rozdział 6.5 omawia również metodę wielomianowej regresji logistycznej, która jest wykorzystywana do treningu modeli, przy czym funkcja strat jest dostosowana do każdego urządzenia indywidualnie. Ostatecznie, ocena wydajności algorytmów w kontekście FEEL powinna obejmować nie tylko czas zakończenia procesu, ale również dokładność modelu oraz jego zdolność do generalizacji w różnych warunkach.

Jak Blockchain Wpływa na Optymalizację Latencji w Systemach Federowanego Uczenia Maszynowego na Krawędzi?

W systemach federowanego uczenia maszynowego (FEEL), które opierają się na transmisji bezprzewodowej, latencja odgrywa kluczową rolę w określaniu wydajności całej sieci. Istnieje wiele zmiennych, które wpływają na czas potrzebny do przesyłania danych pomiędzy urządzeniami brzegowymi a serwerami brzegowymi. W kontekście zintegrowanego blockchaina, który zapewnia bezpieczeństwo i integralność modelu, dodatkowe opóźnienia wynikają z procesów związanych z weryfikacją podpisów cyfrowych oraz osiąganiem konsensusu w procesie agregacji modelu globalnego. Z tego powodu dokładna analiza latencji jest niezbędna dla skutecznego projektowania takich systemów.

Chociaż blockchain zapewnia solidne mechanizmy weryfikacji tożsamości uczestników oraz bezpieczeństwo danych, wprowadza on dodatkowe opóźnienia związane z generowaniem podpisów cyfrowych i weryfikacją transakcji. Każdy etap w procesie przesyłania i przetwarzania danych wiąże się z wymaganiami obliczeniowymi, które przyczyniają się do całkowitej latencji systemu. Na przykład, generowanie podpisu cyfrowego lokalnego modelu na urządzeniu brzegowym $D_k$ może wiązać się z obciążeniem CPU, co wpływa na czas wymagany do zaktualizowania lokalnych wag modelu.

Po zakończeniu lokalnego treningu, model jest pakowany w transakcję, która zawiera podpis cyfrowy oraz sam model. Latencja związana z tworzeniem tego podpisu oraz transmisją transakcji do głównego serwera brzegowego jest określona przez:

gdzie $S$ to rozmiar transakcji, a $R_{t,D_k,B_p}$ to prędkość transmisji między urządzeniem $D_k$ a serwerem brzegowym $B_p$.

Po przesłaniu lokalnych modeli do głównego serwera, rozpoczyna się proces agregacji modeli lokalnych w model globalny. W tej fazie serwer główny weryfikuje podpisy cyfrowe transakcji, a następnie wykonuje inteligentny kontrakt do agregacji lokalnych modeli w jeden model globalny, na przykład za pomocą algorytmu multi-KRUM. Cały ten proces również wiąże się z dodatkowymi wymaganiami obliczeniowymi, które przyczyniają się do całkowitej latencji systemu.

gdzie $\rho$ to liczba cykli CPU wymaganych do generowania podpisów cyfrowych.

W kolejnych krokach procesu (pre-prepare, prepare i commit) serwer główny oraz serwery walidacyjne wykonują zadania związane z weryfikacją poprawności modelu globalnego i transakcji. W każdej z tych faz, procesy obliczeniowe związane z weryfikacją podpisów oraz przesyłaniem wiadomości wpływają na całkowitą latencję. Zgodnie z protokołem PBFT (Practical Byzantine Fault Tolerance), który zapewnia konsensus w systemie, wystarczy, aby co najmniej 2/3 serwerów walidacyjnych potwierdziło poprawność nowych transakcji, co wprowadza kompromis pomiędzy bezpieczeństwem a wydajnością.

Chociaż zintegrowanie blockchaina w systemach FEEL znacząco zwiększa bezpieczeństwo oraz integralność procesów, warto pamiętać, że systemy te mogą napotkać trudności związane z obciążeniem obliczeniowym i wymogami latencji. Z tego powodu, oprócz rozważenia poszczególnych faz procesu (lokalne trenowanie, przesyłanie modeli, agregacja), istotne jest także uwzględnienie parametrów takich jak: efektywność wykorzystania pasma transmisyjnego, optymalizacja algorytmów konsensusu, czy również zastosowanie skalowalnych rozwiązań blockchainowych.