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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-05-27 11:20 ［依頼講演］Empowering Federated Learning in Vehicular IoT ○Celimuge Wu（UEC）  IN2022-9 RCS2022-22 |
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| 抄録 | （和） | (まだ登録されていません) |
| （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） | / / / / / / / |
| （英） | Federated learning / Client selection / Fuzzy logic / Vehicular IoT / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 48, IN2022-9, pp. 43-48, 2022年5月. | |
| 資料番号 | IN2022-9 | |
| 発行日 | 2022-05-19 (IN, RCS) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IN2022-9 RCS2022-22 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IN RCS NV |
| 開催期間 | 2022-05-26 - 2022-05-27 |
| 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 |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IN |
| 会議コード | 2022-05-IN-RCS-NV |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Empowering Federated Learning in Vehicular IoT |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | / Federated learning |
| キーワード(2)（和/英） | / Client selection |
| キーワード(3)（和/英） | / Fuzzy logic |
| キーワード(4)（和/英） | / Vehicular IoT |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 策力 木格 / Celimuge Wu / チリ ムゲ |
| 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) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-05-27 11:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IN |
| 資料番号 | IN2022-9, RCS2022-22 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.48(IN), no.49(RCS) |
| 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) |
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