På senare tid har, tillsammans med den snabba utvecklingen av mobil kommunikationsteknik, kantdatateori och -teknik, fått allt större uppmärksamhet från globala forskare och ingenjörer, som avsevärt kan överbrygga kapaciteten hos moln och krav på enheter vid nätverkskanterna, och därmed kan påskynda innehållsleveranserna och förbättra kvaliteten på mobila tjänster. För att föra mer intelligens till eggsystemen, jämfört med traditionell optimeringsmetod, och drivs av de nuvarande djuplärande tekniker, föreslår vi att integrera Deep Enhancement Learning-teknik och Federated Learning ram med de mobila eggsystem, för att optimera mobila edge computing, caching och kommunikation. Och därmed utformar vi ramverket "In-Edge AI" för att intelligent utnyttja samarbetet mellan enheter och kantknutpunkter för att utbyta inlärningsparametrarna för en bättre utbildning och slutsatser av modellerna, och därmed utföra dynamisk systemnivåoptimering och applikationsnivåförbättring samtidigt som den onödiga systemkommunikationsbelastningen minskas. "In-Edge AI" utvärderas och har visat sig ha nästan optimala prestanda men relativt låga omkostnader för lärande, medan systemet är kognitivt och anpassningsbart till de mobila kommunikationssystemen. Slutligen diskuterar vi flera relaterade utmaningar och möjligheter för att presentera en lovande kommande framtid av "In-Edge AI".
I REF är DRL-tekniken och den federerade inlärningsramen integrerade för att optimera den mobila kantdatorn, cachelagringen och kommunikationen.
In-Edge AI: Intelligentizing Mobile Edge Computing, Caching and Communication by Federated Learning
{'venue': 'IEEE Network, 2019, 33(5): 156-165', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}