Swarm Learning: A Survey of Concepts, Applications, and Trends

要約

深層学習モデルは中央サーバー上の大規模なデータセットに依存しているため、プライバシーとセキュリティの懸念が生じています。
モノのインターネット (IoT) デバイスの数が増加するにつれて、リソース管理、データ処理、知識の取得に人工知能 (AI) が重要になります。
これらの問題に対処するために、フェデレーテッド ラーニング (FL) は、分散型でハードウェアに依存しない方法で動作する、多用途で大規模な機械学習フレームワークを構築するための新しいアプローチを導入しました。
しかし、フロリダ州はネットワーク帯域幅の制限とデータ侵害に直面しています。
FL の中心的な依存関係を軽減し、スケーラビリティを向上させるために、Hewlett Packard Enterprise (HPE) と協力して群学習 (SL) が提案されています。
SL は、安全でスケーラブルなプライベート データ管理のためにブロックチェーン テクノロジーを活用する分散型機械学習フレームワークを表します。
ブロックチェーンベースのネットワークにより、参加者間でのモデルパラメータの交換と集約が可能になり、単一障害点のリスクが軽減され、通信のボトルネックが解消されます。
私たちの知る限り、この調査は、群学習の原理、そのアーキテクチャ設計、およびその応用分野を初めて紹介したものです。
さらに、SL の可能性と応用を最大限に引き出すためには、学術コミュニティと業界コミュニティによるさらなる探求が必要な数多くの研究手段も強調しています。

要約(オリジナル)

Deep learning models have raised privacy and security concerns due to their reliance on large datasets on central servers. As the number of Internet of Things (IoT) devices increases, artificial intelligence (AI) will be crucial for resource management, data processing, and knowledge acquisition. To address those issues, federated learning (FL) has introduced a novel approach to building a versatile, large-scale machine learning framework that operates in a decentralized and hardware-agnostic manner. However, FL faces network bandwidth limitations and data breaches. To reduce the central dependency in FL and increase scalability, swarm learning (SL) has been proposed in collaboration with Hewlett Packard Enterprise (HPE). SL represents a decentralized machine learning framework that leverages blockchain technology for secure, scalable, and private data management. A blockchain-based network enables the exchange and aggregation of model parameters among participants, thus mitigating the risk of a single point of failure and eliminating communication bottlenecks. To the best of our knowledge, this survey is the first to introduce the principles of Swarm Learning, its architectural design, and its fields of application. In addition, it highlights numerous research avenues that require further exploration by academic and industry communities to unlock the full potential and applications of SL.

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