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

• 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
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22H03572/
• 关键词: エッジAI; 協調的機械学習; 屋内環境データ; セキュリティ; 機械学習; アドホックネットワーク; 自律分散; Edge AI; 分散AI; プライバシー

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。

Horizontal の つ な が り に よ る coordination of rote Learning と し て, Wireless Ad Hoc Federated Learning basic theory (WAFL) の の build と ベ ン チ マ ー ク に よ る review 価 be 験 を い, paper と し て finishing し た. ま た, Autoencoder と の group み close わ せ に よ る WAFL - Autoencoder を open 発 し, MNIST ベ ン チ マ ー ク デ ー タ セ ッ ト を with い て, Global Anomaly を 検 know す る モ デ ル の review 価 be 験 を line っ た. マ ル チ タ ス ク へ の 応 with モ デ ル と し て, ブ レ イ ン ス ト ー マ と shout ぶ AI を し scenarios, MT - WAFL を open 発 し た. そ し て, Fashion - MNIST の portraits, portraits planning company, big shrink back を with い る こ と で, マ ル チ タ ス ク シ ナ リ オ に お い て も, WAFL が have sharper に function す る こ と を review 価 検 card し た. ま た, wi-fi ア ク セ ス ポ イ ン ト の signal strength (RSSI) に し seaborne て, WAFL を make い, room environment に お け る position his presumption の マ ッ プ generated を scattered self-discipline に coordination し て line え る こ と を shown し た. WAFL の Model Poisoning Attack に す seaborne る patience に つ い て は theory looks at と な review 価 be 験 を line っ た. そ し て, WAFL - GAN theory constructing と の な have sharper sex の review 価 検 card を MNIST デ ー タ セ ッ ト に よ り line っ た. ネ ッ ト ワ ー ク セ キ ュ リ テ ィ eset に お い て は, independent し た communication ネ ッ ト ワ ー ク で ロ ー カ ル に intrusion 検 の learning を し た モ デ ル を FL integration で す る interstate の Non - IID features に masato す る subject に つ い て analysis し た. こ れ ら の research を tong じ て, Edge AI ア プ リ ケ ー シ ョ ン に す seaborne る knowledge や subject many く が ら れ た.

项目成果

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

• 发表时间: 2022
• 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 -

• 发表时间: 2022
• 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

• 发表时间: 2022
• 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

• DOI: 10.1109/kst57286.2023.10086811
• 发表时间: 2023-02
• 期刊: 2023 15th International Conference on Knowledge and Smart Technology (KST)
• 作者: Eisuke Tomiyama;H. Esaki;H. Ochiai

Semi-Targeted Model Poisoning Attack on Federated Learning via Backward Error Analysis

• DOI: 10.1109/ijcnn55064.2022.9891990
• 发表时间: 2022-03
• 期刊: 2022 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)
• 作者: Yuwei Sun;H. Ochiai;Jun Sakuma