论文分享｜6G中联邦学习的应用、挑战和机遇

论文名称：Federated Learning for 6G: Applications, Challenges, and Opportunities

论文来源：Engineering

论文作者：Zhaohui Yang, Mingzhe Chen, Kai-Kit Wong , H. Vincent Poor, Shuguang Cui 

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在无线通信网络中实施联邦学习的优点如下：1）通过交换本地机器学习模型参数而不是大量的训练数据，节省能源并减少无线资源的消耗。2）在本地训练机器学习模型参数可以有效减少传输延迟。3）联邦学习有助于提高数据隐私，因为训练数据保留在终端用户设备上，只有本地学习模型参数被上传。4）通过使用不同的学习过程，可以从边缘数据集训练多个分类器，增加实现更高学习性能的可能性。

联邦学习可以用于解决各种实际通信应用中的复杂问题，例如干扰消除、网络控制、资源分配和用户分组。此外，联邦学习使用户能够在学习统一预测模型的同时将收集到的数据存储在其设备上，用于无线环境分析、用户运动预测和用户识别。基于预测结果，基站可以有效地为设备分配无线资源。香港中文大学的崔曙光和普林斯顿大学的陈明哲等研究人员全面概述了联邦学习在未来第六代（6G）无线网络中的应用。具体而言，他们首先描述了将联邦学习应用于无线通信的基本要求。然后，他们详细介绍了联邦学习在无线通信中的潜在新应用，讨论了与这些应用相关的主要问题和挑战，并最后描述了联邦学习在无线通信中的详细实施方案，以及其应用的困难和前景。

根据，6G网络中联合学习（FL）的一些关键技术包括：

1. 可重构智能表面（RIS）：RIS可以通过智能地反射和重定向无线信号来增强无线通信性能。RIS还可以用于提高无线网络中FL的能源效率和安全性。

2. 语义通信：语义通信可用于使设备理解它们交换的数据的含义，从而提高无线网络中FL的准确性和效率。

3. 感知：感知可用于使设备收集和共享有关其环境的数据，这可以用于提高无线网络中FL的准确性和效率。

4. 通信和计算：通信和计算技术可用于使设备以分布式方式进行通信和协作，这对于无线网络中的FL至关重要。

总体而言，6G网络中的FL需要结合先进的技术和技巧，包括机器学习、无线通信、感知和计算，以使设备能够训练一个共同的机器学习模型，而无需将数据传输到中央服务器。

本文是一篇关于联邦学习在6G无线网络中应用的综述性文章。文章介绍了标准机器学习方法的局限性，以及联邦学习作为一种解决方案的优势。

文章详细介绍了联邦学习在无线通信中的应用场景和相关技术，包括联邦学习的基本要求、无线通信中的挑战和机遇、以及一些关键的技术和方法，如语义通信和可重构智能表面。

文章还讨论了联邦学习在无线通信中的主要问题和挑战，如能耗、安全和隐私等。最后，文章总结了联邦学习在6G无线网络中的应用前景和未来发展方向。