De senaste genombrotten inom molnbaserad maskininlärning (ML) har förändrat alla aspekter av våra liv från ansiktsigenkänning och medicinsk diagnos till behandling av naturligt språk. Men klassisk ML ställer stora krav när det gäller energi, minne och datorresurser, vilket begränsar deras antagande av resursbegränsade kantanordningar. Den nya typen av intelligenta enheter och tillämpningar med hög insatsnivå (drönare, förstärkt/virtuell verklighet, autonoma system osv.) kräver en ny paradigmförändring som kräver distribuerad, låg latens och pålitlig ML vid den trådlösa nätverkskanten (som kallas edge ML). I kanten ML, är träningsdata ojämnt fördelade över ett stort antal kant noder, som har tillgång till en liten del av data. Dessutom genomförs utbildning och slutsatser kollektivt via trådlösa länkar, där kantenheter kommunicerar och utbyter sina lärda modeller (inte sina privata data). I en första i sitt slag, denna artikel utforskar de viktigaste byggstenarna i kant ML, olika neurala nätverk arkitektoniska splits och deras inneboende kompromisser, samt teoretiska och tekniska möjliggörare som härrör från ett brett spektrum av matematiska discipliner. Slutligen presenteras flera fallstudier avseende olika tillämpningar med hög insats för att visa hur effektivt edge ML är när det gäller att frigöra den fulla potentialen hos 5G och därefter. KEYORDS 6G; mer än 5G; distribuerad maskininlärning (ML); latens; maskininlärning på enhetML; tillförlitlighet; skalbarhet; ultratillförlitlig och låg latent kommunikation (URLLC).
Å andra sidan studerar REF de grundläggande blocken för maskininlärning, dvs. neurala nätverk arkitekturer, utbildning och slutledning drift, och kommunikationsscenarier för flera användningsfall som hänför sig till olika uppdragskritiska applikationer i 5G och därefter.
Wireless Network Intelligence at the Edge
{'venue': 'Proceedings of the IEEE', 'journal': 'Proceedings of the IEEE', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}