Integration of federated learning with IoT for smart cities applications, challenges, and solutions
Notice bibliographique
Résumé
In the past few years, privacy concerns have grown, making the financial models of businesses more vulnerable to attack. In many cases, it is hard to emphasize the importance of monitoring things in real-time with data from Internet of Things (IoT) devices. The people who make the IoT devices and those who use them face big problems when they try to use Artificial Intelligence (AI) techniques in real-world applications, where data must be collected and processed at a central location. Federated learning (FL) has made a decentralized, cooperative AI system that can be used by many IoT apps that use AI. It is possible because it can train AI on IoT devices that are spread out and do not need to share data. FL allows local models to be trained on local data and share their knowledge to improve a global model. Also, shared learning allows models from all over the world to be trained using data from all over the world. This article looks at the IoT in all of its forms, including "smart" businesses, "smart" cities, "smart" transportation, and "smart" healthcare. This study looks at the safety problems that the federated learning with IoT (FL-IoT) area has brought to market. This research is needed to explore because federated learning is a new technique, and a small amount of work is done on challenges faced during integration with IoT. This research also helps in the real world in such applications where encrypted data must be sent from one place to another. Researchers and graduate students are the audience of our article.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».