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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-07-31 14:40 Reliable Deadline-Constrained Edge AI via Conformal Model Selection ○Anders E. Kaloer・Tomoaki Ohtsuki（Keio）  RCS2025-84 |
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| 抄録 | （和） | (まだ登録されていません) |
| （英） | Edge artificial intelligence (AI) is expected to be a central part of 6G, with servers located at the edge of the network to support devices in performing inference using machine learning (ML) models. However, providing latency and accuracy guarantees needed by many 6G applications, such as automated driving and robotics, is challenging for many reasons, such as the black-box nature of ML models, the complexity of the tasks, and the random wireless channel. This paper describes a novel framework leveraging conformal risk control to meet predefined requirements on the expected loss under a strict deadline. To adapt to fluctuating channel conditions, our framework utilizes a collection of black-box encoder/decoder models and inference models of varying accuracy and complexity, and selects the model expected to yield the best result under the given requirements. We demonstrate the proposed framework on a deadline-constrained image classification task under a strict missed detection requirement. The results suggest that the proposed framework provide the required performance guarantees, making it a promising step toward achieving reliable real-time edge AI services in 6G. | |
| キーワード | （和） | / / / / / / / |
| （英） | edge AI / edge inference / edge computing / 6G / conformal risk control / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 133, RCS2025-84, pp. 44-49, 2025年7月. | |
| 資料番号 | RCS2025-84 | |
| 発行日 | 2025-07-23 (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 | RCS2025-84 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SR RCS RCC SeMI NS RISING HCL |
| 開催期間 | 2025-07-30 - 2025-08-01 |
| 開催地（和） | マリオス（盛岡地域交流センター） |
| 開催地（英） | MALIOS |
| テーマ（和） | IoT、無線分散ネットワーク、センサネットワーク、 制御通信、ネットワーク制御、一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RCS |
| 会議コード | 2025-07-SR-RCS-RCC-SeMI-NS-RISING-HCL |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Reliable Deadline-Constrained Edge AI via Conformal Model Selection |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | / edge AI |
| キーワード(2)（和/英） | / edge inference |
| キーワード(3)（和/英） | / edge computing |
| キーワード(4)（和/英） | / 6G |
| キーワード(5)（和/英） | / conformal risk control |
| 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） | カロール アナース / Anders E. Kaloer / カロール アナース |
| 第1著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大槻 知明 / Tomoaki Ohtsuki / オオツキ トモアキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-07-31 14:40:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | RCS |
| 資料番号 | RCS2025-84 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.133 |
| ページ範囲 | pp.44-49 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-07-23 (RCS) |
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