Towards Federated Learning in UAV-Enabled Internet of Vehicles: A Multi-Dimensional Contract-Matching Approach
Notice bibliographique
Résumé
Coupled with the rise of Deep Learning, the wealth of data and enhanced computation capabilities of Internet of Vehicles (IoV) components enable effective Artificial Intelligence (AI) based models to be built. Beyond ground data sources, Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) based service providers for data collection and AI model training, i.e., Drones-as-a-Service, is increasingly popular in recent years. However, the stringent regulations governing data privacy potentially impedes data sharing across independently owned UAVs. To this end, we propose the adoption of a Federated Learning (FL) based approach to enable privacy-preserving collaborative Machine Learning across a federation of independent DaaS providers for the development of IoV applications, e.g., for traffic prediction and car park occupancy management. Given the information asymmetry and incentive mismatches between the UAVs and model owners, we leverage on the self-revealing properties of a multi-dimensional contract to ensure truthful reporting of the UAV types, while accounting for the multiple sources of heterogeneity, e.g., in sensing, computation, and transmission costs. Then, we adopt the Gale-Shapley algorithm to match the lowest cost UAV to each subregion. The simulation results validate the incentive compatibility of our contract design, and shows the efficiency of our matching, thus guaranteeing profit maximization for the model owner amid information asymmetry.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,017 | 0,107 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».