Proposal of Inter-Device Communication Federated Learning Method in Tourist Areas Utilizing Storage-Equipped Digital Signage

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  • ストレージ搭載デジタルサイネージを活用した観光エリアにおける端末間通信型連合学習手法の提案

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近年の観光業においては，学習参加者（データ提供者）のプライバシを保護し，低コストかつ高精度なモデル構築を実現する深層学習手法が求められている．本稿では，観光地におけるオブジェクト認識モデルの構築を前提として，観光客が所有するモバイル端末間の通信に加えて，各観光スポットに配置されたデジタルサイネージとの通信を新たに導入した改良型の端末間通信型連合学習手法を提案する．提案手法では，各観光客のモバイル端末が，近隣のモバイル端末に加え，デジタルサイネージとも通信し，通信を介して入手した他モデルのパラメタをもとに自身のモデルを更新することで，モデル精度を向上させる．デジタルサイネージは，近隣のモバイル端末から送信された複数のモデルパラメタを内部ストレージに保管する機能に加え，簡易的なモデル統合機能を備えている．このことから，デジタルサイネージは，各ユーザ端末が所有するモデルの精度向上に有用なモデルを有していると期待できる．提案手法の有効性を評価するために，モバイル端末向けの代表的なニューラルネットワークの一つである MobileNetV2 を基にしたモデル，画像データセットの CIFAR-10，並びに奈良市内の特定の観光エリア内の人流データを用い，2つのシミュレーション実験を行った．モバイル端末間の通信回数の上限を設定し，提案手法に基づくモデル更新を 1日間行った場合，提案手法は，端末間通信のみを用いる従来の連合学習手法と比較して，各モバイル端末内で構築されるユーザモデルの平均精度が約5.3%向上することを確認した．また，通信回数の上限を撤廃し，提案手法に基づくモデル更新を 3日間連続して行った場合，各モバイル端末内で構築されるユーザモデルの平均精度が約72.0%に達することを確認した．

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