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Multi-Modal Multi-Task Federated Foundation Models for Next-Generation Extended Reality Systems: Towards Privacy-Preserving Distributed Intelligence in AR/VR/MR

Created by
  • Haebom

作者

Fardis Nadimi, Payam Abdisarabshali, Kasra Borazjani, Jacob Chakareski, Seyyedali Hosseinalipour

概要

この論文は、拡張現実（XR）システムのための変革的な機能を提供することができる多モード多重作業（M3T）連合ベースのモデル（FedFM）のビジョンを提示します。 M3Tベースのモデルの表現力と連合学習（FL）のプライバシーモデルトレーニングの原則を統合するFedFMのモジュラーアーキテクチャを提案し、モデルトレーニングと集計のためのさまざまな調整パラダイムを含みます。 SHIFTレベル（センサーとモーダルの多様性、ハードウェアの不均一性、およびシステムレベルの制約、相互作用および実装されたパーソナライゼーション、機能/作業の変動性、時間的および環境的変動性）に基づいて、FedFMの実装に影響を与えるXR課題のコーディングを中心に取り上げます。新しく登場し、予想されるXRシステムアプリケーションにおけるこの次元の実装を示し、リソース認識FedFMの開発に必要な評価指標、データセット要件、および設計トレードオフを提案します。次世代XRシステムにおける状況認識個人情報保護インテリジェンスのための技術的および概念的基盤を提示することを目指す。

Takeaways、Limitations

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Takeaways:
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XRシステムのための新しいアーキテクチャであるM3T FedFMsを提案し、個人情報保護を維持しながら性能を向上させる可能性を提示する。
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XRシステムの開発に影響を与えるさまざまな要素をSHIFT次元として定義し、体系的なアプローチを可能にします。
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リソース認識FedFMの開発に必要な評価指標、データセット要件、および設計トレードオフを提示し、実際の実装に関するガイドラインを提供します。
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次世代XRシステムの状況認識個人情報保護インテリジェンス開発の技術的および概念的基盤を確立する。
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Limitations：
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提示されたアーキテクチャと評価指標は、まだ実際の実装と検証されていない概念的なレベルに留まります。
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様々なXRアプリケーションへの適用性と一般化の可能性に関するさらなる研究が必要です。
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SHIFT次元に加えて、考慮すべき他の重要な要素があるかもしれません。
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提案された評価指標の実効性と適切性のさらなるレビューが必要です。
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実際のデータセットの構築と活用に関する具体的な案が不足している。
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