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横のつながりで自己組織化的に発展する協調学習プラットフォームの創出

创建横向连接、自组织发展的协作学习平台

基本信息

批准号：
22H03572
负责人：
落合秀也
金额：
$ 11.07万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

横のつながりによる協調的機械学習として、Wireless Ad Hoc Federated Learning (WAFL) の基礎理論の構築とベンチマークによる評価実験を行い、論文として整理した。また、Autoencoderとの組み合わせによる WAFL-Autoencoderを開発し、MNISTベンチマークデータセットを用いて、Global Anomaly を検知するモデルの評価実験を行った。マルチタスクへの応用モデルとして、ブレインストーマと呼ぶAIを想定し、MT-WAFLを開発した。そして、Fashion-MNISTの回転画像・拡大縮小画像を用いることで、マルチタスクシナリオにおいても、WAFLが有効に機能することを評価検証した。また、Wi-Fiアクセスポイントの信号強度(RSSI)に対して、WAFLを使い、屋内環境における自己位置推定のマップ生成を自律分散的に協調して行えることを示した。WAFLのModel Poisoning Attackに対する耐性については理論的な考察と評価実験を行った。そして、WAFL-GANの理論構築と基礎的な有効性の評価検証をMNISTデータセットにより行った。ネットワークセキュリティ分野においては、独立した通信ネットワークでローカルに侵入検知の学習をしたモデルをFLで統合する際のNon-IID特性に関する課題について分析した。これらの研究を通じて、Edge AIアプリケーションに対する知見や課題が多く得られた。

The basic theory of Wireless Ad Hoc Federated Learning (WAFL) is constructed and evaluated. WAFL-Autoencoder development, MNIST development, Global Anomaly detection, WAFL-Autoencoder development, WAFL-Autoencoder development, MNIST development, WAFL-Autoencoder development The first time I saw a picture of a woman, I saw a picture of a woman. For example, Fashion-MNIST's back portrait and large-scale portrait can be used in the middle of the game, and WAFL can be used in the middle of the game The signal strength (RSSI) of the Wi-Fi network is determined by the internal environment, and the self-location estimation is determined by the internal environment. WAFL's Model Poisoning Attack is a theoretical investigation and evaluation. WAFL-GAN's theoretical foundation for the evaluation of the effectiveness of MNIST's research The problem of non-IID characteristics in the process of integration is analyzed. The research on this topic has been conducted on a wide range of topics.

项目成果

期刊论文数量（20）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

分散ニューラルモジュールを連結する学習ネットワーク

连接分布式神经模块的学习网络

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
Sadaf MD Halim;Muhammad Delwar Hossain;Latifur Khan;Hideya Ochiai;Hiroyuki Inoue;Kevin W. Hamlen;Anoop Singhal;Youki Kadobayashi;鈴木健吾・落合秀也・江崎　浩
通讯作者：
鈴木健吾・落合秀也・江崎　浩

無線アドホック連合学習～完全分散型の協調的機械学習～

无线临时联邦学习 - 全分布式协作机器学习 -

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
Hossain Md Delwar;Hideya Ochiai;Latifur Khan;Youki Kadobayashi;落合秀也
通讯作者：
落合秀也

Wi-Fiの信号強度を用いた自律分散強調学習による広域自己位置推定

使用 Wi-Fi 信号强度的自主分布式重点学习进行广域自身位置估计

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
Sadaf MD Halim;Muhammad Delwar Hossain;Latifur Khan;Hideya Ochiai;Hiroyuki Inoue;Kevin W. Hamlen;Anoop Singhal;Youki Kadobayashi;鈴木健吾・落合秀也・江崎　浩;杉崎勇介・落合秀也・江崎　浩
通讯作者：
杉崎勇介・落合秀也・江崎　浩

WAFL-GAN: Wireless Ad Hoc Federated Learning for Distributed Generative Adversarial Networks