Hur kan federerad edge-lärande förbättras för att möta de utmaningar som trådlösa nätverk ställer på systemens tillförlitlighet och skalbarhet?

Federerad edge-lärande (FEEL) är en banbrytande metod inom maskininlärning som möjliggör samarbete mellan enheter för att träna modeller utan att dela känslig data. Istället för att utbyta privata rådata, delas endast lokala modelluppdateringar, vilket ger ett starkt skydd för användarnas integritet. Detta gör FEEL särskilt relevant för att stödja de intelligenta applikationerna som är på väg att forma framtidens trådlösa nätverk, såsom autonoma bilar och smarta städer, där skalbarhet och tillförlitlighet är avgörande faktorer.

Trots den stora potentialen för FEEL står denna metod inför flera tekniska hinder när den implementeras över trådlösa nätverk. De största utmaningarna handlar om kommunikationsflaskhalsar, långsam konvergens på grund av statistisk och systematisk heterogenitet, samt problem med tillförlitlighet orsakade av inferens- och bysantinska attacker. För att hantera dessa problem krävs utveckling av nya kommunikationsscheman och optimerade algoritmer som gör det möjligt att genomföra FEEL på ett effektivt och säkert sätt.

Från algoritmisk synvinkel är det avgörande att förstå de olika federerade optimeringsmetoderna som används för att uppdatera de globala modellerna i FEEL. Dessa inkluderar första ordningens, andra ordningens och noll ordningens metoder. I kapitlen om federerad optimering presenteras bland annat en första ordningens federerad optimeringsalgoritm, där över-luft-kommunikation (AirComp) används för att möjliggöra snabbare lokala modellaggregeringar. Dessutom optimeras både enhetsval och strålningsdesign för att förbättra lärandets prestanda. En annan metod är den andra ordningens federerade optimeringen, som minskar antalet kommunikationsrundor för konvergens, men till priset av ökad lokal beräkningsbörda i varje kommunikationsrunda.

Även om dessa metoder är effektiva, har de sina begränsningar i scenarier där gradientinformation inte är tillgänglig. För dessa fall presenteras en noll ordningens federerad optimeringsalgoritm som använder en mini-batch-stokastisk gradientuppskattare för att säkerställa konvergens även under olika kommunikationsförhållanden, som vid kanalförluster.

Från nätverksarkitekturens perspektiv är det möjligt att lindra kommunikationsflaskhalsarna genom att utnyttja nya teknologier och designa effektiva kommunikationsscheman. Till exempel kan en rekonfigurerbar intelligent yta (RIS) och obemannade luftfarkoster (UAV) användas för att omkonfigurera signalens utbredning och därmed minska flaskhalsar. RIS-stödd FEEL och UAV-baserad FEEL är båda intressanta lösningar för att optimera träningslatens och konvergensprestanda genom att justera både flygplansrutter och enhetsschemaläggning. En annan lösning presenteras genom en multi-cell arkitektur för samarbetsinriktad FEEL mellan flera celler, vilket ytterligare ökar systemets kapacitet och effektivitet.

Slutligen är säkerhet och integritet av central betydelse för FEEL. För att säkerställa ett tillförlitligt och säkert system måste man utveckla metoder för differentierad privat modelaggregation och bysantinsk-felresistent aggregationsprotokoll. Här presenteras RIS-stödd FEEL för att balansera mellan lärandets noggrannhet och sekretesskraven. Dessutom diskuteras användningen av decentraliserad blockkedje-teknologi för att skapa en säker global aggregeringsalgoritm och ett protokoll som motstår skadliga attacker och säkerställer tillförlitlighet i systemet.

För att sammanfatta, för att säkerställa att federerad edge-lärande blir skalbart och tillförlitligt över trådlösa nätverk, krävs noggrant övervägande av algoritmval, nätverksdesign och säkerhetsprotokoll. Det är viktigt att förstå den komplexa dynamiken mellan kommunikation, beräkning och säkerhet för att kunna utveckla lösningar som både bevarar användarnas integritet och säkerställer effektiva och pålitliga lärandeprocesser i framtida trådlösa nätverk.

Hur kan vi optimera federerad inlärning och modellaggregation i distribuerade system?

Federerad inlärning (Federated Learning) har snabbt blivit en central metod för att tränar maskininlärningsmodeller utan att behöva samla in och lagra användardata centralt. Detta är särskilt viktigt för att bevara sekretess och effektivisera kommunikationssättet mellan servrar och enheter. I en federerad inlärningssystem kan en mobil basstation (BS) iterativt uppdatera en global modell genom att dela den med ett subset av enheter, vilka uppdaterar modellen baserat på sina lokala dataset. Men när det gäller att optimera denna process och reducera kommunikationskostnader, har flera tekniska utmaningar uppstått.

En vanlig metod för att uppdatera den globala modellen är att använda algoritmen Federated Averaging (FedAvg), där varje enhet tränar sin lokala modell baserat på sina egna data och skickar de uppdaterade parametrarna till BS. Denna process upprepas iterativt, och den uppdaterade globala modellen byggs genom att aggreggera de lokala modellerna. Dock uppstår en viktig fråga: Hur kan man effektivisera denna modellaggregationsprocess och säkerställa att den sker utan att förlora i precision?

En grundläggande del av FedAvg är att varje enhet skickar sina lokala modelluppdateringar till BS. BS slår samman dessa uppdateringar genom att beräkna ett viktat genomsnitt baserat på antalet data varje enhet har. Men det finns ett viktigt moment här – hur ska man hantera överföringen av modeller och data på ett sätt som minimerar förluster och överföringskostnader? Här kommer AirComp in, en metod som använder trådlös överföring av signaler för att aggregera modeller direkt på flygande sätt, vilket gör processen mer kommunikationseffektiv.

I AirComp metoden skickar varje enhet sina uppdateringar via trådlös kommunikation och BS använder dessa signaler för att genomföra en modellaggregation. Det är en process som beräknar det sammanlagda värdet av alla modeller och använder det för att uppdatera den globala modellen. Detta sker genom att varje enhet sänder en signal som vägs och aggregeras i BS, vilket innebär att processen är beroende av både överföringskanaler och den precision med vilken varje enhet kommunicerar sin uppdatering.

Ett annat viktigt steg för att optimera den federerade inlärningen är att analysera och förbättra de algoritmer som används för att uppdatera modellerna. En metod som kan användas är att implementera förstordens optimeringsalgoritmer på varje enhet, där varje enhet beräknar gradienterna för sina lokala data och justerar sina modeller baserat på dessa. Denna gradientbaserade metod fungerar genom att uppdatera modellparametrarna för att minimera en global förlustfunktion, vilket gör att den federerade modellen långsamt konvergerar mot ett globalt minimum.

Problemet med denna metod är dock att den kan leda till en långsam konvergens om inte rätt parametrar används, såsom lägre lärande hastigheter eller rätt antal enheter som deltar i varje kommunikationsrunda. För att optimera denna process måste vi kunna välja rätt enheter och maximera antalet enheter som deltar samtidigt som vi hanterar kommunikationsförluster och transmissionseffektivitet.

Det är här en noggrann formulering och lösning av optimeringsproblem spelar en avgörande roll. För att förbättra aggregationsprecisionen och minska överföringskostnader, kan man formulera ett blandat kombinerat optimeringsproblem som både maximerar antalet enheter som deltar och säkerställer att modellens aggregationsfel (MSE) hålls under en viss gräns. Detta leder till en metod som använder sparsamma representationer för att identifiera de enheter som ska väljas, vilket gör processen mer effektiv och hanterbar.

För att ta itu med dessa problem krävs en noggrant avvägd strategi som inte bara tar hänsyn till aggregationsmetoder som AirComp, utan även till hur enheterna väljs och hur varje enhets transmission kan optimeras. Detta gör att federerad inlärning kan uppnå bättre prestanda även i system med begränsade resurser, vilket är särskilt relevant för tillämpningar inom IoT och mobilkommunikation.

När vi diskuterar den federerade inlärningens framtid är det också viktigt att inte bara fokusera på algoritmer och optimering, utan även på hur den globala modellens precision och pålitlighet kan hållas intakt trots att data inte lagras centralt. Samtidigt är det avgörande att förstå den komplexa balansen mellan att minimera kommunikationskostnader och upprätthålla hög noggrannhet i modellen. Denna dynamik är hjärtat av den federerade inlärningen och dess framtida tillämpningar i distribuerade och resurssnåla system.

Hur GNN-baserad lärandealgoritm kan optimera RIS-assisterad federerad Edge Learning

För att förbättra robustheten och equivariance i neurala nätverk används samma encoder för alla moduler inom samma lager. Dock kan detaljerna i designen av de olika modulerna variera beroende på skillnader i aggregations- och kombineringsoperationer mellan noderna. Varje enhet nod $k \in K$ samlar in information från alla andra noder, vilket säkerställer att varje enhet nod får tillräcklig CSI (Channel State Information) och underlättar koordineringen mellan edge-enheterna, RIS (Reconfigurable Intelligent Surface) och edge-servern. Därför uppdateras representationsvektorn vid nod $k$ på följande sätt:

Här aggreggerar nod $k \in K$ den genomsnittliga kodade representationsvektorn från de andra enhetsnoderna, eftersom signalens justering beror på alla kanaler snarare än bara den starkaste. Å andra sidan aggreggerar nod $k \in K$ representationsvektorerna från RIS-noden och edge-servern, vilket inte förändrar deras permutationinvarians. Denna design gör det möjligt för neurala nätverket att bättre lära sig kanalrepresentationen i förhållande till kanalinformationen både vid RIS-noden och vid edge-servern.

Uppdateringen av representationsvektorerna för RIS-noden och edge-servern kan uttryckas som:

Här används elementvis medelpooling för RIS och edge-servern för att ta emot signaler från alla edge-enheter. Det är viktigt att notera att olika funktioner kan väljas för att säkerställa både permutationsekvivariance och permutationinvarians i aggregations- och kombineringsoperationer.

Efter att ha passerat genom $D$ grafiska mappningslager, där representationsvektorerna aggreggeras och kombineras för att erhålla omfattande information, kommer den sista lagern att generera de slutliga representationerna som sedan mappas till måltransmitteffekt, fasförskjutningsvektor och brusreduceringsfaktor. För att avkoda representationsvektorerna för RIS-noden, edge-servern och enhetsnoderna används tre avkodare, benämnda $f_p$, $f_v$ och $f_{\eta}$, som alla har samma design som encodrarna i initieringslagret, och en Sigmoid-aktiveringsfunktion används för att begränsa deras utdata till intervallet $[-1, 1]$. Genom en affinfunktion kan den motsvarande designen för varje nod skalas till den nödvändiga nivån.

Det är också värt att notera att dimensionerna för in- och utgången av alla lärbara funktioner i den föreslagna GNN-baserade lärandealgoritmen är oberoende av antalet edge-enheter, vilket gör algoritmen skalbar och eliminerar behovet av omträning när antalet enheter ändras. Detta är en av de viktigaste fördelarna med GNN över traditionella DNN-metoder.

Lärandealgoritmen tränas offline med hjälp av mini-batch stochastic gradient descent (SGD)-metoder på ett osuperviserat sätt, och träningsdata i varje mini-batch tas uniformt från träningsuppsättningen. För att minimera det tidsgenomsnittliga felet under de genomsnittliga sändningseffektbegränsningarna sätts förlustfunktionen som:

där $B$ är storleken på mini-batchen och $\text{Reg}(p_k(t), \bar{p}_k)$ är regulariseraren för de genomsnittliga effektbegränsningarna. För att säkerställa att genomsnittliga effektbegränsningar är uppfyllda används en lämplig regulariseringsfunktion $\psi(x, \bar{x})$, som ska vara 0 om $x \leq \bar{x}$, och en monoton ökning om $x > \bar{x}$. Ett sätt att förenkla beräkningarna under bakåtförbredning är att sätta denna funktion till identitetsfunktionen, vilket gör den ideala regulariseraren till ReLU-funktionen:

Genom att optimera de variabler som är kopplade i förlustfunktionen kan de genomsnittliga effektbegränsningarna uppfyllas. För att förhindra överanpassning avbryts träningsprocessen när variansen för de sista 100 logaritmiska träningsförlusterna är mindre än ett fördefinierat tröskelvärde.

Endast genom att noggrant utforma varje lager och funktion i denna GNN-baserade struktur kan vi säkerställa att algoritmen uppfyller både tekniska och praktiska krav på effektivitet och skalbarhet, särskilt i en distribuerad och dynamisk miljö som involverar RIS-assisterad federerad Edge Learning.

Vad innebär federerat edge-lärande och varför är det viktigt för framtidens intelligenta system?

Federerat edge-lärande (FEEL) har snabbt blivit en av de mest lovande metoderna för att hantera de nya utmaningarna som uppstår med det exponentiella flödet av data och behovet av snabbare och mer privata AI-lösningar. Medan traditionella maskininlärningssystem ofta är beroende av centrala datacenter för att utföra beräkningar, kräver de nya applikationerna som drönare, smarta fordon och augmented reality en betydligt snabbare och mer privat lösning. Detta har gjort det nödvändigt att flytta en stor del av beräkningarna närmare användaren, det vill säga till kanten av nätverket – där edge-enheter som smartphones, IoT-sensorer och andra intelligenta enheter utför sina egna lokala beräkningar.

I en traditionell maskininlärningsmodell skickas all data från användarens enheter till en central server för bearbetning och modellträning. Detta leder till flera problem: det kräver enorma mängder bandbredd för att skicka data, vilket kan skapa förseningar, och det utgör en säkerhetsrisk då känslig information kan läcka ut. Federerat edge-lärande (FEEL) adresserar dessa utmaningar genom att möjliggöra att träningen sker lokalt på varje enhet, medan själva modelluppdateringarna och parametrarna skickas till en central server. Detta sätt att distribuera beräkningarna gör att FEEL inte bara kan minska latens, utan också öka datasekretess och minska behovet av att överföra stora mängder data över nätverket.

En grundläggande aspekt av FEEL är att den lokala träningen av modellerna sker utan att användardatan lämnar sina respektive enheter. När varje enhet tränar sin modell baserat på sin lokala data, skickar den endast de uppdaterade modellparametrarna till en central server. Denna server samlar sedan alla uppdateringar från olika enheter och genomför en global uppdatering av modellen. För att säkerställa att denna metod är effektiv måste det finnas en noggrant optimerad kommunikationsinfrastruktur som tillåter snabba och pålitliga uppdateringar mellan enheter och server.

En av de största fördelarna med FEEL är att den bevarar integriteten för användardatan, eftersom den aldrig behöver överföras eller lagras centralt. Detta gör det möjligt för applikationer att genomföra lärandeprocesser utan att avslöja känslig information, något som är avgörande för användarnas förtroende i en tid när dataintrång och sekretessproblem är alltmer utbredda. Samtidigt innebär den decentraliserade naturen av FEEL att systemet blir mer robust, eftersom det inte finns någon central enhet som kan bli en enskild punkt av misslyckande eller attack.

För att optimera processen ytterligare är det viktigt att förstå hur olika tekniska komponenter samverkar. Till exempel måste algoritmer för att hantera distributionen av beräkningar mellan enheter och servrar vara mycket effektiva, särskilt i miljöer med begränsade resurser, såsom smartphones eller IoT-enheter. Här spelar avancerade optimeringsmetoder en viktig roll. Genom att utveckla metoder som är både resurseffektiva och samtidigt bevarar träningsnoggrannheten kan man maximera fördelarna med FEEL.

Vid sidan av optimering av själva lärandeprocessen är det också viktigt att tänka på hur kommunikationsmodellen mellan enheterna och servern utformas. Eftersom det kan finnas flera olika typer av enheter med olika kapabiliteter som deltar i FEEL-processen, måste kommunikationsprotokollen kunna hantera variationer i kapacitet och säkerställa att alla enheter kan bidra till den globala modellen på ett rättvist och effektivt sätt.

Förutom att möjliggöra effektiv och säker träning av modeller har FEEL också potentialen att förbättra användarupplevelsen av AI-applikationer. Eftersom mycket av beräkningarna sker lokalt på enheten, innebär det att applikationerna kan ge snabbare och mer responsiva resultat, vilket är särskilt viktigt för realtidsapplikationer som kräver omedelbara beslut. Detta kan ha en enorm inverkan på områden som autonoma fordon, där beslut måste fattas inom bråkdelen av en sekund för att säkerställa säkerhet och prestanda.

En annan viktig aspekt av FEEL är användningen av integrerade teknologier som blockchain för att säkerställa att alla uppdateringar av modeller är autentiska och inte manipulerade. Blockchain-teknologi kan ge ytterligare säkerhetslager för att verifiera att dataöverföringarna är korrekta och att alla deltagande enheter följer de förutbestämda reglerna för datadelning och modellträning. Detta skapar ett tillförlitligt ekosystem för federerade lärandeapplikationer, vilket gör dem mer attraktiva för användning i kritiska miljöer där säkerhet är en högsta prioritet.

För att maximera potentialen hos FEEL är det också viktigt att förstå dess begränsningar och utmaningar. En stor utmaning är hantering av heterogena enheter – det vill säga enheter med olika beräkningskapacitet och energiförbrukning. För att säkerställa att alla enheter kan delta effektivt måste det finnas robusta algoritmer som kan anpassa träningsstrategierna beroende på den specifika enhetens kapabiliteter. Dessutom måste det finnas effektiva metoder för att hantera problem som latens och nätverksbrist som kan uppstå, särskilt när man arbetar i distribuerade och dynamiska miljöer.

Sammanfattningsvis erbjuder FEEL en kraftfull metod för att hantera de allt större mängderna av data som används i moderna AI-applikationer. Genom att decentralisera lärandet och hålla data lokalt på enheterna kan FEEL skapa mer privata, effektiva och flexibla lösningar för en rad olika tillämpningar, samtidigt som den säkerställer att användardata förblir skyddad. Men för att denna metod ska vara riktigt effektiv måste man ta hänsyn till de tekniska utmaningarna och optimera både beräkningsresurser och kommunikationsinfrastruktur.

Hur optimering och djupa nätverk bidrar till effektiv maskininlärning

Inom maskininlärning är en av de grundläggande målen att hitta en optimal uppsättning parametrar som minimerar förlustfunktionen. Detta kan göras genom att använda olika optimeringsalgoritmer som exempelvis gradientnedstigning. För att illustrera detta i kontexten av flerlagerperceptron (MLP), en populär arkitektur för artificiella neurala nätverk, kan man säga att det handlar om att justera nätverkets vikter och förskjutningar så att nätverket lär sig att approximera en funktion som passar träningsdata så bra som möjligt.

MLP är ett enkelt men kraftfullt neuralt nätverk, som består av flera lager, däribland inmatningslager, dolda lager och utmatningslager. Det första lagret representerar inputfunktionerna, medan det sista lagret producerar de slutgiltiga förutsägelserna. Däremellan finns de dolda lagren som tillämpar en icke-linjär aktiveringsfunktion på data från föregående lager. Genom denna struktur får MLP förmågan att lära sig komplexa icke-linjära relationer från data. När nätverket tränas på ett dataset, där varje träningsprov är en uppsättning av funktioner och deras motsvarande mål, försöker nätverket minimera en förlustfunktion, till exempel kvadratisk förlust.

Det viktiga här är att förstå att denna optimering sker genom att justera nätverkets vikter och förskjutningar. När dessa parametrar optimeras korrekt, kan nätverket lösa både klassificerings- och regressionsproblem. Men denna process är inte utan utmaningar. Att hitta de optimala vikterna innebär att lösa ett optimeringsproblem, vilket ofta görs med hjälp av algoritmer som gradientnedstigning. Här beräknas gradienten av förlustfunktionen för att justera vikterna i riktning mot en lösning som minimerar förlusten.

När vi talar om djupa nätverk måste vi också nämna konvolutionella neurala nätverk (CNN), som har blivit en grundläggande komponent inom bildbehandling. CNN är specifikt utformade för att hantera bilder och tar fördel av inbyggda egenskaper i bilddata. Dessa nätverk använder konvolutionella lager, där varje filter i dessa lager lär sig att känna igen specifika mönster i bilder. Denna process innebär att nätverket extraherar funktioner från bilder genom att tillämpa filter över dem, vilket leder till skapandet av aktiveringskartor. Dessa kartor fångar information om bildens lokala strukturer, vilket gör CNNs mycket effektiva för uppgifter som objektigenkänning och bildklassificering.

Till skillnad från vanliga MLP, där varje neuron är ansluten till alla neuroner i föregående och efterföljande lager, har CNNs en mer lokal uppkoppling. Detta innebär att varje filter i ett konvolutionellt lager enbart bearbetar en del av bilden, vilket minskar antalet parametrar och gör nätverket mer effektivt. Efter varje konvolution följer ofta en sub-sampling eller pooling-funktion, som komprimerar den extraherade informationen genom att minska dimensionerna av aktiveringskartorna.

När det gäller optimering i CNNs är principerna desamma som för MLP: att minimera en förlustfunktion genom att justera vikterna och förskjutningarna. För att detta ska ske på ett effektivt sätt används metoder som bakåtspridning (backpropagation), där gradienterna av förlustfunktionen beräknas och nätverkets parametrar uppdateras iterativt.

För att förstå och tillämpa dessa teknologier framgångsrikt måste läsaren förstå de grundläggande principerna för optimering och hur olika typer av nätverksarkitekturer fungerar. Det är också viktigt att inte bara känna till de matematiska principerna, utan även ha en god förståelse för de praktiska aspekterna av träning och användning av neurala nätverk. Nätverken kräver stora mängder träningsdata, och det är nödvändigt att använda effektiva algoritmer för att hantera dessa stora datamängder. Vidare bör man vara medveten om att neuralnätverksmodeller inte är allmängiltiga – valet av nätverksarkitektur och optimeringsstrategi beror på den specifika uppgiften som ska lösas, såsom klassificering eller regression, samt på de specifika egenskaperna hos data som används.