이 논문은 엣지 인텔리전스(EI)와 사회화된 학습(SL)의 통합에 대해 조사한다. EI는 인공지능(AI)과 엣지 컴퓨팅(EC)의 융합으로, 데이터 처리와 의사결정을 네트워크 엣지에서 수행하는 새로운 컴퓨팅 패러다임이다. 그러나 EI는 여전히 통신 비용, 자원 할당, 프라이버시, 보안 등의 문제에 직면해 있다.
이에 대한 해결책으로 SL이 제안된다. SL은 사회적 원칙과 행동을 기반으로 하는 학습 패러다임으로, EI 시스템 내 다양한 에이전트의 협력 능력과 집단 지성을 높이는 것을 목표로 한다. SL은 인간 사회의 협력, 복종, 갈등 등의 상호작용 방식을 모방하여, 데이터 자원 활용, 중복 계산 감소, 훈련 효율성 및 서비스 품질 향상, 계산 자원 할당, 통신 비용 최적화, 프라이버시 및 보안 강화 등의 문제를 해결할 수 있다.
이 논문에서는 SL 기반 EI 아키텍처, 훈련, 추론 등 3가지 통합 구성요소를 자세히 분석한다. 또한 SL과 EI의 결합이 가져올 미래 응용 분야와 연구 과제를 제시한다.
다른 언어로
소스 콘텐츠 기반
arxiv.org
더 깊은 질문