Uncertainty Estimation in Multi-Agent Distributed Learning for AI-Enabled Edge Devices

最初被认为是具有有限自主处理能力的低功率单元，随着FPGA和AI加速器的引入，边缘物联网设备已经发生了范式转变。这种进步极大地增强了它们的计算能力，强调了边缘人工智能的实用性。这种进展引入了新的挑战，即针对边缘计算环境中典型的能源和网络资源限制优化人工智能任务的方法。我们的研究探讨了通过AI启用的边缘设备实现分布式数据处理的方法，增强了协作学习能力。我们研究的一个重点是解决在独立代理人遇到的数据集的时空变异性的情况下确定学习结果置信水平的挑战。为了解决这个问题，我们研究了贝叶斯神经网络的应用，提出了一种管理分布式学习环境中不确定性的新方法。

论文旨在研究如何通过使用Bayesian神经网络来处理分布式学习环境中的不确定性，以提高协同学习能力。同时，还探讨了在边缘计算环境中优化AI任务的挑战。

论文提出了使用Bayesian神经网络来管理分布式学习环境中的不确定性的方法，以提高协同学习能力。

论文使用FPGA和AI加速器等技术，提高了边缘IoT设备的计算能力，从而加强了边缘AI的实用性。实验中使用了不同的数据集，并探讨了如何处理数据集的空间和时间变异性。论文提出的方法值得进一步研究。

最近的相关研究包括《Distributed Bayesian Learning with Stochastic Natural Gradient Expectation Propagation and the Posterior Server》、《Distributed Bayesian Learning with Stochastic Natural Gradient Expectation Propagation and the Posterior Server》等。