基於神經網路的 Bandit 演算法：適用於工業物聯網警報場景的媒體存取控制

核心概念

本文提出了一種基於深度強化學習的工業物聯網警報場景隨機接入方案 NNBB，透過讓每個設備在線訓練自身並建立隱式協調，以確保在多個設備檢測到相同警報事件時，至少有一個設備能成功傳輸警報訊息。

摘要

研究目標：

• 為工業物聯網（IIoT）警報場景設計一種高效的隨機接入（RA）方案，以確保在多個設備同時檢測到關鍵事件時，至少有一個設備能成功傳輸警報訊息。

現有技術的限制：

• 現有的基於 Aloha 的 RA 方案存在可擴展性問題，尤其是在大量設備因感應到警報事件而隨機激活的情況下。
• 現有的工業無線感測器網路（IWSN）協定，如 WirelessHART、ISA100.11a 和 WIA-PA，採用時分多址（TDMA），難以及時傳輸事件觸發的封包，例如 IIoT 警報訊息封包。

NNBB 方案：

• NNBB 是一種基於深度強化學習的分布式 RA 方案，其中每個設備都運行一個 NNBB 代理。
• NNBB 代理接收一個上下文，該上下文是基站（BS）廣播的聚合訊號，其中包含有關活動設備身份的隱藏訊息。
• NNBB 代理使用深度神經網路（DNN）處理接收到的上下文，並決定用於傳輸警報訊號的通道，目標是確保外部控制器（ExC）至少在一個通道上成功接收訊號。
• NNBB 採用 ε-greedy 方法來平衡探索和利用，並使用 RMSProp 演算法在線訓練 DNN。

優點：

• NNBB 不需要有關網路中設備總數的訊息。
• NNBB 允許設備根據 ExC 的回饋幾乎立即調整其動作，這對於工業環境中的延遲至關重要。
• NNBB 在訓練過程中使用梯度裁剪，促進了多代理分布式強化學習系統的平穩收斂。

效能評估：

• 模擬結果表明，即使在網路中可用通道/設備或激活機率增加的情況下，NNBB 的效能也優於 MAB-based RA、Random Selection (RS) 和 Myopic Q-learning with Linear Function Approximation (MQLFA)-based RA 等基準方案。

結論：

• NNBB 是一種適用於 IIoT 警報場景的有效且可擴展的 RA 方案。
• NNBB 的在線訓練和分布式特性使其成為需要快速響應時間和高可靠性的工業應用的理想選擇。

統計資料

NNBB 在四個通道且設備數量從 10 個增加到 60 個時，成功率下降了 7%。
MAB 在相同條件下，成功率下降了 25%。
到 2030 年，IIoT 設備的數量預計將達到約 94 億台，佔設備總數的 37%。

引述

從以下內容提煉的關鍵洞見

Neural Network-Based Bandit: A Medium Access Control for the IIoT Alarm Scenario

by Pras... 於 arxiv.org 11-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2407.16877.pdf

深入探究

在實際的工業環境中部署 NNBB 方案時會遇到哪些挑戰，如何克服這些挑戰？

在實際工業環境中部署 NNBB 方案會面臨以下挑戰：

資源受限的設備: 工業物聯網 (IIoT) 設備通常資源受限，而 NNBB 需要一定的計算能力和記憶體來執行深度神經網路和強化學習演算法。

克服方法: 可以透過以下方式克服：

模型壓縮: 使用模型壓縮技術，例如剪枝、量化和知識蒸餾，來減小 NNBB 模型的大小和計算複雜度。
邊緣計算: 將部分 NNBB 計算任務卸載到邊緣伺服器或閘道器，減輕設備的負擔。
硬體加速: 使用專用硬體加速器，例如 GPU 或 TPU，來加速 NNBB 的訓練和推理過程。

動態變化的環境: 工業環境通常是動態變化的，例如設備移動、通道狀況變化和新設備加入等。NNBB 需要適應這些變化才能保持其效能。

克服方法: 可以透過以下方式克服：

線上學習: NNBB 採用線上學習方法，可以根據環境的反饋動態調整其策略。
遷移學習: 可以使用遷移學習技術將 NNBB 模型從一個環境遷移到另一個環境，加速模型的適應過程。
聯邦學習: 可以使用聯邦學習技術在多個設備上分散式訓練 NNBB 模型，並在保護資料隱私的同時提高模型的泛化能力。

安全性問題: 工業物聯網網路的安全性至關重要，NNBB 需要應對各種安全威脅，例如資料洩露、惡意攻擊和設備故障等。

克服方法: 可以透過以下方式克服：

安全通訊協定: 使用安全通訊協定，例如 TLS/SSL，來保護設備之間的通訊安全。
設備認證和授權: 實施嚴格的設備認證和授權機制，防止未經授權的設備訪問網路。
資料加密和完整性保護: 對敏感資料進行加密和完整性保護，防止資料洩露和篡改。

如果允許設備之間進行有限的訊息交換，NNBB 方案的效能是否可以進一步提升？

允許設備之間進行有限的訊息交換可以進一步提升 NNBB 方案的效能。設備可以透過交換以下資訊來協調它們的行為並提高系統整體效能：

通道狀態資訊: 設備可以共享它們觀察到的通道狀態資訊，例如通道品質、干擾水平等。這將有助於其他設備選擇最佳的傳輸通道，減少碰撞和提高傳輸成功率。
行動選擇資訊: 設備可以共享它們選擇的行動資訊，例如傳輸通道、傳輸功率等。這將有助於其他設備預測潛在的碰撞並調整它們的行動策略。
學習模型參數: 設備可以共享它們學習到的 NNBB 模型參數，例如深度神經網路的權重。這將有助於加速其他設備的學習過程，並提高系統整體的收斂速度和穩定性。
然而，訊息交換也會帶來額外的開銷，例如通訊延遲、能量消耗和安全性風險等。因此，需要在效能提升和開銷增加之間進行權衡，設計合理的訊息交換機制。

NNBB 方案的設計理念是否可以應用於其他類型的無線網路，例如車聯網或智慧城市網路？

NNBB 方案的設計理念可以應用於其他類型的無線網路，例如車聯網或智慧城市網路。這些網路通常具有以下特點：

大量設備: 車聯網和智慧城市網路通常包含大量設備，例如車輛、感測器、智慧裝置等。
動態環境: 這些網路的環境通常是動態變化的，例如車輛移動、網路拓撲變化和流量負載波動等。
分散式控制: 這些網路通常採用分散式控制架構，設備需要自主地做出決策。
NNBB 的設計理念，例如分散式學習、線上適應和基於上下文的決策，可以有效地應對這些挑戰。以下是一些具體的應用案例：

車聯網: NNBB 可以用於車輛碰撞預警系統，透過讓車輛共享感測器資料和學習彼此的駕駛行為，來預測和避免潛在的碰撞。
智慧城市網路: NNBB 可以用於智慧交通管理系統，透過讓交通號誌燈根據實時交通流量和學習到的交通模式來動態調整信號週期，來優化交通流量和減少擁堵。
總之，NNBB 的設計理念具有廣泛的適用性，可以應用於各種需要分散式控制、線上適應和基於上下文的決策的無線網路場景。