A Survey on Trustworthy Edge Intelligence: From Security and Reliability To Transparency and Sustainability

要約

エッジ インテリジェンス (EI) は、エッジ コンピューティング (EC) と人工知能 (AI) を統合し、AI の機能をネットワーク エッジにプッシュして、リアルタイムで効率的かつ安全なインテリジェントな意思決定と計算を実現します。
しかし、EI は、リソースの制約、異種ネットワーク環境、さまざまなアプリケーションの多様なサービス要件により、さまざまな課題に直面しており、それらが関係者の目からみた EI の信頼性に影響を及ぼします。
この調査では、信頼できるEIの特徴、アーキテクチャ、テクノロジー、ソリューションを包括的にまとめています。
具体的には、まず、大規模モデルへの傾向を踏まえ、信頼できる EI の必要性を強調します。
次に、信頼できる EI の初期定義を提供し、その主要な特性を調査し、信頼できる EI の多層アーキテクチャを提供します。
次に、信頼できる EI の達成を妨げるいくつかの重要な問題を要約します。
続いて、信頼できる EI システムを実現するテクノロジーを紹介し、EI の信頼性を実現するための最先端のソリューションの詳細な文献レビューを提供します。
最後に、対応する研究課題と未解決の問題について説明します。

要約(オリジナル)

Edge Intelligence (EI) integrates Edge Computing (EC) and Artificial Intelligence (AI) to push the capabilities of AI to the network edge for real-time, efficient and secure intelligent decision-making and computation. However, EI faces various challenges due to resource constraints, heterogeneous network environments, and diverse service requirements of different applications, which together affect the trustworthiness of EI in the eyes of stakeholders. This survey comprehensively summarizes the characteristics, architecture, technologies, and solutions of trustworthy EI. Specifically, we first emphasize the need for trustworthy EI in the context of the trend toward large models. We then provide an initial definition of trustworthy EI, explore its key characteristics and give a multi-layered architecture for trustworthy EI. Then, we summarize several important issues that hinder the achievement of trustworthy EI. Subsequently, we present enabling technologies for trustworthy EI systems and provide an in-depth literature review of the state-of-the-art solutions for realizing the trustworthiness of EI. Finally, we discuss the corresponding research challenges and open issues.

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