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スペクトラム・ブリージング：オーバー・ザ・エア フェデレーテッドラーニングを干渉から守る

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田中専務

拓海先生、最近部下から「無線で学習する技術」の話を聞いたのですが、干渉でうまくいかないと聞いて不安です。うちの現場にも関係ありますか？

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！その技術は「フェデレーテッドラーニング（Federated Learning, FL）＝端末ごとに学習して更新だけを集める方式」で、無線で多数の端末と同時にやり取りする場合、隣の基地局や妨害波（ジャマー）からの干渉で性能が落ちる問題があるんですよ。

田中専務

なるほど。で、その論文は何を新しく提案しているのですか。投資する価値があるか見極めたいのです。

AIメンター拓海

大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。要点は三つです。第一に、干渉を避けるために帯域を増やすのではなく、送る信号の“スペクトラム”を収縮させて干渉に強くすること、第二に、その収縮はモデル更新を

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

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