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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-11-24 15:45 リッチデバイスを用いた分散機械学習におけるエッジサーバへのフィードバックの検討 ○高野紗輝（お茶の水女子大）・中尾彰宏（東大）・山口実靖（工学院大）・小口正人（お茶の水女子大）  NS2022-111 |
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| 抄録 | （和） | 従来の分散機械学習分野の研究では，高性能なサーバが全てのデータを管理するデザインとなっているものが多く，個人情報を外部のサーバへ受け渡すことによる情報漏洩の危険性がある．この課題に対し，我々は機密性の高いデータはデバイスの外へと一切持ち出さないことが選択可能なプライバシ保護に優れた分散機械学習モデルを検討する．本論文では，エッジサーバでの学習をエッジデバイスに継承させ，ユーザの許可を得た結果のみをエッジサーバにフィードバックするモデルを提案する．さらに，エッジデバイスとしてJetson Nanoを用いた実験を行った結果，エッジデバイスでは個人情報にも対応可能となり，エッジサーバではより精度の高い結果を個人情報を保護しつつ得ることが可能であることが示された． |
| （英） | Many recent studies have focused on using the data collected by edge devices for machine learning by aggregating those data to a high-performance server. However, users may refuse to pass on their personal information to an external server owing to the risk of information leakage. To address this concern, we propose a distributed machine learning model in which the results trained on an edge server are inherited by edge devices, and only results authorized by the user are aggregated at the edge server. Experiments using the Jetson Nano as an edge device confirm that it can achieve better accuracy for both edge devices and the edge server while protecting privacy. | |
| キーワード | （和） | エッジコンピューティング / 分散機械学習 / Federated Learning / IoTデバイス / / / / |
| （英） | Edge Computing / Distributed Machine Learning / Federated Learning / Internet of Things / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 274, NS2022-111, pp. 65-70, 2022年11月. | |
| 資料番号 | NS2022-111 | |
| 発行日 | 2022-11-17 (NS) | |
| 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 | NS2022-111 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NS ICM CQ NV |
| 開催期間 | 2022-11-24 - 2022-11-25 |
| 開催地（和） | 福岡大学文系センター棟 + オンライン開催 |
| 開催地（英） | Humanities and Social Sciences Center, Fukuoka Univ. + Online |
| テーマ（和） | ネットワーク品質，ネットワーク計測・管理，ネットワーク仮想化，ネットワークサービス，ブロックチェーン，セキュリティ，ネットワークインテリジェンス・AI，一般 |
| テーマ（英） | Network quality, Network measurement/management, Network virtualization, Network service, Blockchain, Security, Network intelligence/AI, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NS |
| 会議コード | 2022-11-NS-ICM-CQ-NV |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | リッチデバイスを用いた分散機械学習におけるエッジサーバへのフィードバックの検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study on Distributed Machine Learning with Rich Devices Feedbacking Results to Edge Servers |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | エッジコンピューティング / Edge Computing |
| キーワード(2)（和/英） | 分散機械学習 / Distributed Machine Learning |
| キーワード(3)（和/英） | Federated Learning / Federated Learning |
| キーワード(4)（和/英） | IoTデバイス / Internet of Things |
| 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） | 高野 紗輝 / Saki Takano / タカノ サキ |
| 第1著者 所属（和/英） | お茶の水女子大学 (略称： お茶の水女子大) Ochanomizu University (略称： Ochanomizu Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中尾 彰宏 / Akihiro Nakao / ナカオ アキヒロ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： The Univ. of Tokyo) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山口 実靖 / Saneyasu Yamaguchi / ヤマグチ サネヤス |
| 第3著者 所属（和/英） | 工学院大学 (略称： 工学院大) Kogakuin University (略称： Kogakuin Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小口 正人 / Masato Oguchi / オグチ マサト |
| 第4著者 所属（和/英） | お茶の水女子大学 (略称： お茶の水女子大) Ochanomizu University (略称： Ochanomizu Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-11-24 15:45:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NS |
| 資料番号 | NS2022-111 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.274 |
| ページ範囲 | pp.65-70 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-11-17 (NS) |
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