O-RAN RIC聯邦學習(安全的人工智慧)

蔡秀吉
Aug 15 2023

聯邦學習簡介

聯邦學習 Federated Learning（FL）是一種以保護終端設備隱私為宗旨的機器學習框架；聯邦學習可以在不蒐集各個 UE 數據的情況下，訓練一個用於共享的 ML 模型。
聯邦學習在實現優化模組的同時，也實現了使用者設備(UE)隱私保護，讓所有的使用者設備(UE)對於自身的資料有完整控制權。

聯邦學習結合O-RAN

Open RAN 藉由標準化的開放介面以及開源軟體，實現了行動網路架構模塊化，電信營運商可將來自不同軟硬體供應商的設備組合在一起，建立 O-RAN。
O-RAN 架構中的 RIC（無線智慧控制器）對於 RRM （無線資源管理）優化至關重要。在 O-RAN RIC 中整合聯邦學習框架，意味著每個 Ｎetwork Ｎode 或基站(BS) 都可以使用本地端 UEs 生成的數據，在本地端構建自己的優化模型，無需與主服務器共享隱私數據。

因此將聯邦學習引入 O-RAN 架構，作為處理巨量資料通訊的無線資源管理以及使用者裝置(UE)資料隱私保護，是值得學術研究發展的方向。

聯邦學習實現的功能

聯邦學習（FL）提供了以下功能：

• Distributed Data Processing（分佈式數據處理）：
  在 Open RAN 的 RIC 中，數據分散在多個單元或站點中。 FL 可在每個 cells 或基站站點的本地端進行訓練，無需將原始數據傳送到中心伺服器。這對於有合法合規資安需求的專網場域來說至關重要。
• Immediate Adaptability（即時適應性）：
  FL 可替單個小區 cells 提供現場模型調整。由於網路環境的變化十分迅速，每個 cells 都可以使用所收集到最新的 UE 數據來更新模型，這對無線電資源分配和 Traffic Steering 等功能而言至關重要。
• Optimized Communications（優化通訊）：
  FL 只需更新模型，從而減少了通訊負擔。這有利於實現節能的通訊活動，是電信網路無縫運行的必備條件。

其他資訊

雖然聯邦學習整合O-RAN 的應用案例才剛起步，但目前已經有一些不錯的用例，（如：UE移動性流量預測）
詳細資訊：https://www.youtube.com/watch?v=mf5kxVcB-gI

Google 在這一領域率先推出了一款名為 TensorFlow Federated 的聯邦學習解決方案工具。

障礙

儘管聯邦學習促進了邊緣網路的集體智慧，但實現上並非沒有遇到瓶頸；瓶頸包括以下因素：

• 通訊(communication)
• 帶寬(bandwidth)
• 可變性(variability)
• 獎勵(rewards)
• 資源限制(resource limitations)

參考資料

O-RAN.WG2.AIML-v01.03

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