论文分享｜6G中联邦学习的应用、挑战和机遇

论文名称：Federated Learning for 6G: Applications, Challenges, and Opportunities

论文来源：Engineering

论文作者：Zhaohui Yang, Mingzhe Chen, Kai-Kit Wong , H. Vincent Poor, Shuguang Cui 

论文链接：

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2095809921005245

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本文背景

本文的背景是介绍联邦学习在6G无线网络中的应用、挑战和机遇。文章指出，标准的机器学习方法涉及将训练数据集中在数据中心，然后应用集中式机器学习算法进行数据分析和推断。

然而，由于隐私限制和无线网络中通信资源的限制，设备将数据传输到参数服务器通常是不可取或不切实际的。因此，联邦学习可以通过在设备之间协作构建学习模型，而无需共享和传输数据，从而缓解这些问题。

本文旨在提供联邦学习在6G无线网络中的应用概述，包括应用联邦学习到无线通信的基本要求、潜在的应用场景以及相关的问题和挑战。

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主要问题

由于数据流量的显著增长，机器学习引起了极大关注，并预计在第六代（6G）无线网络的发展中扮演关键角色。集中式机器学习方法需要在集中参数服务器上收集训练样本。因此，传输大量数据样本会导致严重传输延迟。此外，标准的集中式机器学习方法无法保证用户隐私。

然而，低延迟和隐私要求在许多新兴应用中至关重要，例如无人机、虚拟现实服务和自动驾驶。因此，使用集中式机器学习方法来优化这些新兴应用是不合适的。另外，由于通信资源有限，所有边缘设备通常无法将其数据上传到参数服务器进行集中式机器学习。

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解决方法

基于这些原因，有必要引入分布式学习算法，通过本地训练和协作，使设备能够构建统一的学习模型。联邦学习是分布式学习网络的一种有前景的架构。在联邦学习中，边缘设备通过将其本地模型传输到基站来协作构建学习模型，同时保留其本地训练数据，如图1所示。值得注意的是，联邦学习也可以在没有参数服务器的情况下进行，每个设备可以与相邻设备进行通信。由于数据中心无法访问用户级别的本地数据集，联邦学习可以增强用户数据的隐私性。

图1 无线通信网络上的联邦学习。

在无线通信网络中实施联邦学习的优点如下：1）通过交换本地机器学习模型参数而不是大量的训练数据，节省能源并减少无线资源的消耗。2）在本地训练机器学习模型参数可以有效减少传输延迟。3）联邦学习有助于提高数据隐私，因为训练数据保留在终端用户设备上，只有本地学习模型参数被上传。4）通过使用不同的学习过程，可以从边缘数据集训练多个分类器，增加实现更高学习性能的可能性。

联邦学习可以用于解决各种实际通信应用中的复杂问题，例如干扰消除、网络控制、资源分配和用户分组。此外，联邦学习使用户能够在学习统一预测模型的同时将收集到的数据存储在其设备上，用于无线环境分析、用户运动预测和用户识别。基于预测结果，基站可以有效地为设备分配无线资源。香港中文大学的崔曙光和普林斯顿大学的陈明哲等研究人员全面概述了联邦学习在未来第六代（6G）无线网络中的应用。具体而言，他们首先描述了将联邦学习应用于无线通信的基本要求。然后，他们详细介绍了联邦学习在无线通信中的潜在新应用，讨论了与这些应用相关的主要问题和挑战，并最后描述了联邦学习在无线通信中的详细实施方案，以及其应用的困难和前景。

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6G网络中联邦学习的一些关键技术

根据，6G网络中联合学习（FL）的一些关键技术包括：

1. 可重构智能表面（RIS）：RIS可以通过智能地反射和重定向无线信号来增强无线通信性能。RIS还可以用于提高无线网络中FL的能源效率和安全性。

2. 语义通信：语义通信可用于使设备理解它们交换的数据的含义，从而提高无线网络中FL的准确性和效率。

3. 感知：感知可用于使设备收集和共享有关其环境的数据，这可以用于提高无线网络中FL的准确性和效率。

4. 通信和计算：通信和计算技术可用于使设备以分布式方式进行通信和协作，这对于无线网络中的FL至关重要。

总体而言，6G网络中的FL需要结合先进的技术和技巧，包括机器学习、无线通信、感知和计算，以使设备能够训练一个共同的机器学习模型，而无需将数据传输到中央服务器。

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总结

本文是一篇关于联邦学习在6G无线网络中应用的综述性文章。文章介绍了标准机器学习方法的局限性，以及联邦学习作为一种解决方案的优势。

文章详细介绍了联邦学习在无线通信中的应用场景和相关技术，包括联邦学习的基本要求、无线通信中的挑战和机遇、以及一些关键的技术和方法，如语义通信和可重构智能表面。

文章还讨论了联邦学习在无线通信中的主要问题和挑战，如能耗、安全和隐私等。最后，文章总结了联邦学习在6G无线网络中的应用前景和未来发展方向。

本文来源：Engineering

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