A distributed D2D clustering algorithm tailored for hierarchical federated learning in a multichannel ALOHA network

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: Silva, Rodolfo Viturino Nogueira da
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Curitiba
Brasil
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial
UTFPR
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/34706
Resumo: In an age characterized by seamless interconnectivity, the quantity of Internet of Things (IoT) devices has experienced substantial growth in recent years, with projections indicating further expansion. In this context, Federated Learning (FL) plays an important role in the future of wireless communications, offering numerous advantages over traditional centralized learning approaches, including data privacy preservation, reduced bandwidth usage, improved accuracy, and customization. FL is being very used on IoT applications, where multiple devices will contribute with their learning over its local private data in order to build a global model, which will be further aggregated and trained by the Base Station (BS) só that it is redistributed back to the devices. The aim of this work is creating a Device-to-Device (D2D) clustering algorithm, named D2D Short Range Clustering (D2D-SRC), capable of optimizing a multichannel ALOHA communication within a hierarchical FL system, with this learning being the main motivation. Selecting an appropriate wireless protocol and data transmission method is crucial for FL, therefore it was adopted the multichannel ALOHA protocol due to its asynchronous nature and simple implementation compared to other protocols. Also, ALOHA is an interesting practical alternative to the over-the-air computation (AirComp), which is a technique much used in the literature in wireless communication systems to compute functions of distributed data directly through the air without decoding individual messages. The numerical results show that the novel D2D clustering approach proposed is capable of hitting high clustering rates, improving the general efficiency of the system by drastically reducing the achievable error, while allowing a BS to serve more devices using the same resources.
id UTFPR-12_35494385d09ae703dd3e7b601c7807b0
oai_identifier_str oai:repositorio.utfpr.edu.br:1/34706
network_acronym_str UTFPR-12
network_name_str Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
repository_id_str
spelling A distributed D2D clustering algorithm tailored for hierarchical federated learning in a multichannel ALOHA networkUm algoritmo de clusterização D2D distribuído adaptado à aprendizagem federada hierárquica em uma rede ALOHA multicanalAprendizado do computadorInternet das coisasSistemas de comunicação sem fioAlgorítmos - DesenvolvimentoProtocolo de aplicação sem fio (Protocolo de rede de computador)Machine learningInternet of thingsWireless communication systemsAlgorithms - DevelopmentWireless Aplication Protocol (Computer network protocol)CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICAEngenharia ElétricaIn an age characterized by seamless interconnectivity, the quantity of Internet of Things (IoT) devices has experienced substantial growth in recent years, with projections indicating further expansion. In this context, Federated Learning (FL) plays an important role in the future of wireless communications, offering numerous advantages over traditional centralized learning approaches, including data privacy preservation, reduced bandwidth usage, improved accuracy, and customization. FL is being very used on IoT applications, where multiple devices will contribute with their learning over its local private data in order to build a global model, which will be further aggregated and trained by the Base Station (BS) só that it is redistributed back to the devices. The aim of this work is creating a Device-to-Device (D2D) clustering algorithm, named D2D Short Range Clustering (D2D-SRC), capable of optimizing a multichannel ALOHA communication within a hierarchical FL system, with this learning being the main motivation. Selecting an appropriate wireless protocol and data transmission method is crucial for FL, therefore it was adopted the multichannel ALOHA protocol due to its asynchronous nature and simple implementation compared to other protocols. Also, ALOHA is an interesting practical alternative to the over-the-air computation (AirComp), which is a technique much used in the literature in wireless communication systems to compute functions of distributed data directly through the air without decoding individual messages. The numerical results show that the novel D2D clustering approach proposed is capable of hitting high clustering rates, improving the general efficiency of the system by drastically reducing the achievable error, while allowing a BS to serve more devices using the same resources.Em uma época caracterizada pela interconectividade contínua, a quantidade de dispositivos de internet das coisas registrou um crescimento substancial nos últimos anos, com projeções indicando uma maior expansão. Neste contexto, a aprendizagem federada desempenha um papel importante no futuro das comunicações sem fios, oferecendo inúmeras vantagens sobre as abordagens tradicionais de aprendizagem centralizada, incluindo preservação da privacidade dos dados, utilização reduzida de largura de banda, maior precisão e personalização. A aprendizagem federada está sendo muito utilizado em aplicações de internet das coisas, onde múltiplos dispositivos contribuirão com seu aprendizado sobre seus dados privados locais, a fim de construir um modelo global, que será posteriormente agregado e treinado pela estação base para que seja redistribuído de volta aos dispositivos. O objetivo deste trabalho é criar um algoritmo de agrupamento dispositivo-a-dispositivo (D2D), nomeado D2D de agrupamento de curta distância (D2D-SRC), capaz de otimizar uma comunicação ALOHA multicanal dentro de um sistema de aprendizagem federada hierárquica, sendo esta aprendizagem a principal motivação. A seleção de um protocolo sem fio e método de transmissão de dados apropriado é crucial para a aprendizagem federada, por isso foi adotado o protocolo multicanal ALOHA devido à sua natureza assíncrona e implementação simples em comparação com outros protocolos. Além disso, ALOHA é uma alternativa prática interessante à computação over-the-air (AirComp), que é uma técnica muito utilizada na literatura em sistemas de comunicação sem fio para computar funções de dados distribuídos diretamente pelo ar sem decodificar mensagens individuais. Os resultados numéricos mostram que a nova abordagem de agrupamento dispositivo-a-dispositivo proposta é capaz de atingir altas taxas de agrupamento, melhorando a eficiência geral do sistema ao reduzir drasticamente o erro alcançável, ao mesmo tempo que permite que uma estação base sirva mais dispositivos usando os mesmos recursos.Universidade Tecnológica Federal do ParanáCuritibaBrasilPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática IndustrialUTFPRBrante, Glauber Gomes de Oliveirahttps://orcid.org/0000-0001-6006-4274http://lattes.cnpq.br/8347190422243353Souza, Richard Demohttps://orcid.org/0000-0002-7389-6245http://lattes.cnpq.br/6825512654223870Brante, Glauber Gomes de Oliveirahttps://orcid.org/0000-0001-6006-4274http://lattes.cnpq.br/8347190422243353Farhat, Jamil de Araujohttps://orcid.org/0000-0002-7525-4334http://lattes.cnpq.br/7539776887110465Meira, Jorge Augustohttps://orcid.org/0000-0002-4086-5784http://lattes.cnpq.br/9624366793874639Silva, Rodolfo Viturino Nogueira da2024-09-06T20:45:13Z2024-09-06T20:45:13Z2024-08-23info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfSILVA, Rodolfo Viturino Nogueira da. A distributed D2D clustering algorithm tailored for hierarchical federated learning in a multichannel ALOHA network. 2024. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2024.http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/34706enghttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)instacron:UTFPR2024-09-07T06:09:15Zoai:repositorio.utfpr.edu.br:1/34706Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.utfpr.edu.br:8080/oai/requestriut@utfpr.edu.br || sibi@utfpr.edu.bropendoar:2024-09-07T06:09:15Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)false
dc.title.none.fl_str_mv A distributed D2D clustering algorithm tailored for hierarchical federated learning in a multichannel ALOHA network
Um algoritmo de clusterização D2D distribuído adaptado à aprendizagem federada hierárquica em uma rede ALOHA multicanal
title A distributed D2D clustering algorithm tailored for hierarchical federated learning in a multichannel ALOHA network
spellingShingle A distributed D2D clustering algorithm tailored for hierarchical federated learning in a multichannel ALOHA network
Silva, Rodolfo Viturino Nogueira da
Aprendizado do computador
Internet das coisas
Sistemas de comunicação sem fio
Algorítmos - Desenvolvimento
Protocolo de aplicação sem fio (Protocolo de rede de computador)
Machine learning
Internet of things
Wireless communication systems
Algorithms - Development
Wireless Aplication Protocol (Computer network protocol)
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Engenharia Elétrica
title_short A distributed D2D clustering algorithm tailored for hierarchical federated learning in a multichannel ALOHA network
title_full A distributed D2D clustering algorithm tailored for hierarchical federated learning in a multichannel ALOHA network
title_fullStr A distributed D2D clustering algorithm tailored for hierarchical federated learning in a multichannel ALOHA network
title_full_unstemmed A distributed D2D clustering algorithm tailored for hierarchical federated learning in a multichannel ALOHA network
title_sort A distributed D2D clustering algorithm tailored for hierarchical federated learning in a multichannel ALOHA network
author Silva, Rodolfo Viturino Nogueira da
author_facet Silva, Rodolfo Viturino Nogueira da
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Brante, Glauber Gomes de Oliveira
https://orcid.org/0000-0001-6006-4274
http://lattes.cnpq.br/8347190422243353
Souza, Richard Demo
https://orcid.org/0000-0002-7389-6245
http://lattes.cnpq.br/6825512654223870
Brante, Glauber Gomes de Oliveira
https://orcid.org/0000-0001-6006-4274
http://lattes.cnpq.br/8347190422243353
Farhat, Jamil de Araujo
https://orcid.org/0000-0002-7525-4334
http://lattes.cnpq.br/7539776887110465
Meira, Jorge Augusto
https://orcid.org/0000-0002-4086-5784
http://lattes.cnpq.br/9624366793874639
dc.contributor.author.fl_str_mv Silva, Rodolfo Viturino Nogueira da
dc.subject.por.fl_str_mv Aprendizado do computador
Internet das coisas
Sistemas de comunicação sem fio
Algorítmos - Desenvolvimento
Protocolo de aplicação sem fio (Protocolo de rede de computador)
Machine learning
Internet of things
Wireless communication systems
Algorithms - Development
Wireless Aplication Protocol (Computer network protocol)
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Engenharia Elétrica
topic Aprendizado do computador
Internet das coisas
Sistemas de comunicação sem fio
Algorítmos - Desenvolvimento
Protocolo de aplicação sem fio (Protocolo de rede de computador)
Machine learning
Internet of things
Wireless communication systems
Algorithms - Development
Wireless Aplication Protocol (Computer network protocol)
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Engenharia Elétrica
description In an age characterized by seamless interconnectivity, the quantity of Internet of Things (IoT) devices has experienced substantial growth in recent years, with projections indicating further expansion. In this context, Federated Learning (FL) plays an important role in the future of wireless communications, offering numerous advantages over traditional centralized learning approaches, including data privacy preservation, reduced bandwidth usage, improved accuracy, and customization. FL is being very used on IoT applications, where multiple devices will contribute with their learning over its local private data in order to build a global model, which will be further aggregated and trained by the Base Station (BS) só that it is redistributed back to the devices. The aim of this work is creating a Device-to-Device (D2D) clustering algorithm, named D2D Short Range Clustering (D2D-SRC), capable of optimizing a multichannel ALOHA communication within a hierarchical FL system, with this learning being the main motivation. Selecting an appropriate wireless protocol and data transmission method is crucial for FL, therefore it was adopted the multichannel ALOHA protocol due to its asynchronous nature and simple implementation compared to other protocols. Also, ALOHA is an interesting practical alternative to the over-the-air computation (AirComp), which is a technique much used in the literature in wireless communication systems to compute functions of distributed data directly through the air without decoding individual messages. The numerical results show that the novel D2D clustering approach proposed is capable of hitting high clustering rates, improving the general efficiency of the system by drastically reducing the achievable error, while allowing a BS to serve more devices using the same resources.
publishDate 2024
dc.date.none.fl_str_mv 2024-09-06T20:45:13Z
2024-09-06T20:45:13Z
2024-08-23
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv SILVA, Rodolfo Viturino Nogueira da. A distributed D2D clustering algorithm tailored for hierarchical federated learning in a multichannel ALOHA network. 2024. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2024.
http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/34706
identifier_str_mv SILVA, Rodolfo Viturino Nogueira da. A distributed D2D clustering algorithm tailored for hierarchical federated learning in a multichannel ALOHA network. 2024. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2024.
url http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/34706
dc.language.iso.fl_str_mv eng
language eng
dc.rights.driver.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Curitiba
Brasil
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial
UTFPR
publisher.none.fl_str_mv Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Curitiba
Brasil
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial
UTFPR
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)
instacron:UTFPR
instname_str Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)
instacron_str UTFPR
institution UTFPR
reponame_str Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
collection Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)
repository.mail.fl_str_mv riut@utfpr.edu.br || sibi@utfpr.edu.br
_version_ 1850498262372450304