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基于样本驱动的联邦学习用于能效高和实时物联网传感
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种基于软演员批判深度强化学习（DRL）的联邦学习（FL）解决方案，旨在最小化FL过程的能量消耗。该方案采用编排参与设备的计算和通信资源的方法，同时保证模型性能和最小化总能量消耗。
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关键要点
- 文章关注人工智能网络的环境影响，特别是联邦学习的能量消耗问题。
- 联邦学习是一种隐私保护的分散式AI技术，但其环境影响仍未解决。
- 提出了一种基于软演员批判深度强化学习的解决方案，旨在最小化FL过程的能量消耗。
- 该方案通过编排参与设备的计算和通信资源，确保模型性能的同时降低总能量消耗。
- 在培训过程中引入惩罚函数，以惩罚违反环境约束的策略，确保安全的强化学习过程。
- 提出设备级同步方法和计算成本有效的FL环境，以进一步降低能量消耗和通信开销。
- 评估结果显示，该方案在静态和动态环境下能降低总能量消耗高达94%。
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