Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

Mô hình nền tảng liên kết đa phương thức đa nhiệm vụ cho hệ thống thực tế mở rộng thế hệ tiếp theo: Hướng tới trí tuệ phân tán bảo vệ quyền riêng tư trong AR/VR/MR

Created by
  • Haebom

Tác giả

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

Phác thảo

Bài báo này trình bày tầm nhìn về các mô hình liên kết đa phương thức, đa nhiệm vụ (M3T) (FedFM) có thể cung cấp khả năng chuyển đổi cho các hệ thống thực tế mở rộng (XR). Chúng tôi đề xuất một kiến trúc mô-đun cho FedFM tích hợp sức mạnh biểu đạt của các mô hình dựa trên M3T với các nguyên tắc huấn luyện mô hình bảo vệ quyền riêng tư của học liên kết (FL), kết hợp nhiều mô hình phối hợp khác nhau để huấn luyện và tổng hợp mô hình. Chúng tôi tập trung vào việc mã hóa các thách thức XR tác động đến việc triển khai FedFM theo các chiều hướng SHIFT: tính đa dạng của cảm biến và phương thức, tính không đồng nhất của phần cứng và các ràng buộc cấp hệ thống, tương tác và cá nhân hóa được triển khai, tính biến thiên của tính năng/nhiệm vụ và tính biến thiên theo thời gian và môi trường. Chúng tôi trình diễn việc triển khai các chiều hướng này trong các ứng dụng hệ thống XR mới nổi và được dự đoán, đồng thời đề xuất các số liệu đánh giá, yêu cầu về tập dữ liệu và các đánh đổi thiết kế cần thiết cho việc phát triển FedFM nhận biết tài nguyên. Chúng tôi mong muốn cung cấp một nền tảng kỹ thuật và khái niệm cho trí tuệ nhận biết ngữ cảnh và bảo vệ quyền riêng tư trong các hệ thống XR thế hệ tiếp theo.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
Chúng tôi đề xuất một kiến trúc mới cho hệ thống XR, M3T FedFM, có khả năng cải thiện hiệu suất trong khi vẫn đảm bảo tính riêng tư.
◦
Có thể áp dụng phương pháp tiếp cận có hệ thống bằng cách xác định các yếu tố khác nhau ảnh hưởng đến sự phát triển hệ thống XR theo chiều SHIFT.
◦
Chúng tôi trình bày các số liệu đánh giá, yêu cầu về tập dữ liệu và các đánh đổi thiết kế cần thiết để phát triển FedFM nhận thức về tài nguyên, đồng thời cung cấp hướng dẫn triển khai thực tế.
◦
Thiết lập nền tảng kỹ thuật và khái niệm để phát triển trí thông minh nhận biết ngữ cảnh, bảo vệ quyền riêng tư cho các hệ thống XR thế hệ tiếp theo.
•
Limitations:
◦
Kiến trúc và số liệu đánh giá được đề xuất vẫn ở mức khái niệm và chưa được triển khai hoặc xác minh trong thực tế.
◦
Cần nghiên cứu thêm để khám phá khả năng áp dụng và khả năng khái quát hóa cho nhiều ứng dụng XR khác nhau.
◦
Bên cạnh chiều hướng SHIFT, có thể còn có những yếu tố quan trọng khác cần xem xét.
◦
Cần xem xét thêm để xác định hiệu quả và tính phù hợp của các chỉ số đánh giá được đề xuất.
◦
Thiếu các kế hoạch cụ thể để xây dựng và sử dụng các tập dữ liệu thực tế.
👍
Made with Slashpage