Den senaste väckelsen av AI revolutionerar nästan varje gren av vetenskap och teknik. Med tanke på de allmänt förekommande smarta mobila prylar och IoT-enheter, förväntas en majoritet av intelligenta program kommer att användas i utkanten av trådlösa nätverk. Denna trend har skapat ett starkt intresse för att förverkliga en "intelligent kant" för att stödja AI-aktiverade applikationer vid olika kantenheter. Därför har ett nytt forskningsområde, som kallas egg learning, vuxit fram, som korsar och revolutionerar två discipliner: trådlös kommunikation och maskininlärning. Ett huvudtema i kantinlärning är att övervinna den begränsade datorkraft, liksom begränsad data, vid varje kantenhet. Detta uppnås genom att utnyttja den mobila datorplattformen och utnyttja de massiva data som distribueras över ett stort antal kantenheter. I sådana system är lärande från distribuerade data och kommunikation mellan eggservern och enheter två kritiska och kopplade aspekter, och deras fusion innebär många nya forskningsutmaningar. I denna artikel förespråkas en ny uppsättning designriktlinjer för trådlös kommunikation i kantinlärning, kollektivt kallad inlärningsdriven kommunikation. Det ges exempel på hur effektiva dessa riktlinjer är. Unika forskningsmöjligheter identifieras. Jun ZhanG [M'10, SM'15] är biträdande professor vid institutionen för EIE vid Hong Kong Polytechnic University. Hans forskningsintressen är bland annat 5G-system, egg computing/learning och big data analytics. Kaibin huanG [M'08, SM'13] är docent vid institutionen för EEE, Hong Kongs universitet. Hans forskningsintressen inkluderar mobila kantdata, distribuerat lärande och 5G-system.
I REF lade författarna fram nya designprinciper för att karakterisera kantlärande och lyfte fram viktiga forskningsmöjligheter och tillämpningar med den nya filosofin för trådlös kommunikation som kallas inlärningsdriven kommunikation.
Toward an Intelligent Edge: Wireless Communication Meets Machine Learning
{'venue': 'IEEE Communications Magazine', 'journal': 'IEEE Communications Magazine', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering', 'Mathematics']}