面向 6G 的普及型联邦学习人工智能
人工智能在下一代无线系统（如第六代（6G）移动网络）中发挥重要作用，但在训练 AI 模型和从分布式设备中获取智能和知识时，需要解决的关键挑战包括大量的数据、能源消耗、训练复杂性和敏感数据保护。联邦学习作为最近出现的框架，为多个学习代理构建准确而稳健的机器学习模型提供了有希望的方法，同时不共享原始数据。联邦学习通过允许移动设备协同学习全局模型而不显式共享训练数据，展示了高隐私性和高效的频谱利用。本文的主要目标是全面介绍联邦学习的可用性，以提高移动服务的质量，并支持支持新的用例。本文通过检查在协议堆栈的各个级别上实施联邦学习的附加价值，展示了联邦学习在改进协议堆栈和无线操作方面的重要性。此外，它给出了重要的联邦学习应用，讨论了热门话题，并为未来的研究和发展提供了宝贵的见解和指导。我们的结论旨在发挥联邦学习和未来 6G 之间的协同作用，同时强调联邦学习在颠覆无线行业和支持前沿移动服务发展中的潜力。
Dec, 2023
本文介绍了 6G 通信与联邦学习的集成，并提供了联邦学习在 6G 通信中的潜在应用，描述了联邦学习在 6G 通信中的关键技术挑战、对应的联邦学习方法和未来研究的开放性问题。
Jun, 2020
本文研究如何通过三个方面的优化措施 —— 激励机制设计、网络资源管理和个性化模型优化，有效解决分布式人工智能范例中面临的系统和统计异构挑战，从而实现对第六代网络中亿万智能物联网设备所产生数据的联合学习和隐私保护。
Mar, 2023
利用分布式账本技术和图神经网络构建的受信任的体系结构，解决了 6G 环境下联邦学习的挑战，包括隐私保护和安全问题，并验证了其在异常模型检测和全局模型准确性方面相对于相关基准的性能提升。
Sep, 2023
本文关注如何提高 5G 手机上基于联邦学习的机器学习的能效，探讨了图形处理单元计算和无线传输的能耗模型，以及梯度稀疏化、权重量化、修剪等多种能效学习技术，最终指出了未来几个研究方向。
Jan, 2021
本文概述了分布式学习和联邦学习模型如何帮助实现 6G 网络的关键绩效指标，重点介绍了联邦学习在无线应用中的应用。并结合多智能体强化学习解决动态频谱接入问题并给出了初步评价结果。文章还强调了应用 DL 方法于 6G 网络所面临的挑战。
Mar, 2023
通过网络设计和资源编排的两个方面讨论了实现可扩展无线联邦学习的挑战和解决方案，并提出了三种面向任务的学习算法来提高算法的可扩展性，实现对无线联邦学习的计算高效资源分配。
Oct, 2023
本研究分析了现有的移动设备联邦学习方案的挑战，并提出了一种新的交叉设备联邦学习框架，它利用匿名通信技术和环签名来保护参与者的隐私，同时降低了移动设备参与 FL 的计算开销，此外，我们的方案实现了一种基于贡献的激励机制来鼓励移动用户参与联邦学习，最后，我们给出了所提出方案的性能评估和讨论了联邦学习中的一些开放问题。
Apr, 2022