| 講演名 | 2022-05-27 [Invited Lecture] Empowering Federated Learning in Vehicular IoT 策力 木格(電通大), |
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| 抄録(和) | |
| 抄録(英) | Federated learning is a promising paradigm for achieving distributed intelligence by protecting user privacy in vehicular networks. Considering limited computing and communication resources, it is important to select appropriate clients from a huge number of users to participate in the training process. In vehicular networks, the problem of choosing proper clients is particularly complex due to the heterogeneity of network users, including the differences in the data, computation capability, available throughput, and samples freshness. We design a fuzzy logic based client selection scheme to address this issue. We consider four input variables in the proposed scheme, namely, the quantity of samples, computational capability, available throughput, and sample freshness. Extensive simulations in various scenarios confirm that the proposed scheme is superior to other baselines in terms of both the learning efficiency and communication efficiency. |
| キーワード(和) | |
| キーワード(英) | Federated learningClient selectionFuzzy logicVehicular IoT |
| 資料番号 | IN2022-9,RCS2022-22 |
| 発行日 | 2022-05-19 (IN, RCS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IN / RCS |
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| 開催期間 | 2022/5/26(から2日開催) |
| 開催地（和） | 慶應大学 日吉キャンパス |
| 開催地（英） | Keio University (Hiyoshi Campus) |
| テーマ（和） | アドホック・センサネットワーク・MANET，モバイルネットワーク，M2M・IoT通信制御，無線LAN(Wi-Fi)，IEEE802.15(ZigBee)及び一般 |
| テーマ（英） | Ad-Hoc/Sensor Networks/MANET, Mobile Networks, M2M/IoT Communications, Wi-Fi, IEEE802.15(ZigBee) and others |
| 委員長氏名（和） | 石田 賢治(広島市大) / 岡本 英二(名工大) |
| 委員長氏名（英） | Kenji Ishida(Hiroshima City Univ.) / Eiji Okamoto(Nagoya Inst. of Tech.) |
| 副委員長氏名（和） | 波戸 邦夫(インターネットマルチフィード) / 西村 寿彦(北大) / 旦代 智哉(東芝) / 児島 史秀(NICT) |
| 副委員長氏名（英） | Kunio Hato(Internet Multifeed) / Toshihiko Nishimura(Hokkaido Univ.) / Tomoya Tandai(Toshiba) / Fumihide Kojima(NICT) |
| 幹事氏名（和） | 谷口 展郎(NTT) / 星野 文学(長崎県立大) / 渡部 康平(長岡技科大) / 城 哲(KDDI総合研究所) / 村岡 一志(NEC) / 山本 哲矢(パナソニック) |
| 幹事氏名（英） | Noburo Taniguchi(NTT) / Fumitaka Hoshino(Univ. of Nagasaki) / Kouhei Watabei(Nagaoka Univ. of Tech.) / Tetsu Jyo(KDDI Research) / Kazushi Muraoka(NEC) / Tetsuya Yamamoto(Panasonic) |
| 幹事補佐氏名（和） | / 安達 宏一(電通大) / 中村 理(シャープ) / 酒井 学(三菱電機) / 岩渕 匡史(NTT) / 奥山 達樹(NTTドコモ) |
| 幹事補佐氏名（英） | / Koichi Adachi(Univ. of Electro-Comm.) / Osamu Nakamura(Sharp) / Manabu Sakai(Mitsubishi Electric) / Masashi Iwabuchi(NTT) / Tatsuki Okuyama(NTT DOCOMO) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Information Networks / Technical Committee on Radio Communication Systems |
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| 本文の言語 | ENG |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Invited Lecture] Empowering Federated Learning in Vehicular IoT |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | / Federated learningClient selectionFuzzy logicVehicular IoT |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 策力 木格 / Celimuge Wu |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 電気通信大学(略称：電通大) The University of Electro-Communications(略称：UEC) |
| 発表年月日 | 2022-05-27 |
| 資料番号 | IN2022-9,RCS2022-22 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | IN-48,RCS-49 |
| ページ範囲 | pp.43-48(IN), pp.45-50(RCS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-05-19 (IN, RCS) |