車載エッジ知能のためのAIGC支援フェデレーテッドラーニング — Vehicle Selection, Resource Allocation and Model Augmentation

田中専務

拓海先生、最近部下から車載システムにAIを入れたら良いと言われまして、フェデレーテッドラーニングという話が出てきたのですが、正直よく分かりません。これって本当にうちの現場で使えるものなんでしょうか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理していきましょう。今回の論文は、車載環境でのFederated Learning (FL、フェデレーテッドラーニング)に対して、AIGC (Artificial Intelligence-Generated Content、人工知能生成コンテンツ)を組み合わせることで、データの偏りや移動する車両の制約を克服しようという提案です。

田中専務

AIGCというのは要するにAIがデータを作るということですか。うちの工場だとセンサーデータがまばらで学習が進まない、という話には合いそうですが、生成データって現物と同じように使えるものなのでしょうか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！AIGCは確かに合成データを作る技術です。論文では拡散モデル (diffusion model、拡散モデル) を用いて、各車両の局所データの偏りを埋める形で合成データを生成し、全体の学習を安定化させています。ポイントは、生成データで

• 論文研究

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