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資訊頻道網絡智能化已成為網絡演進和創新的重要方向，在滿足AI技術與通信網絡深度融合的同時，如何增強數據隱私保護、減少數據大量匯聚帶寬開銷、提高分布式算力資源利用率是網絡智能化所面臨的實際問題。聯邦學習技術可實現在數據不出域條件下的多方聯合AI建模，是平衡數據安全、數據利用以及資源開銷的重要途徑。
中國移動研究院歷經三年多的研究與探索，創新性提出基于聯邦學習的分布式智能架構，并正式寫入3GPP R18技術標準TS 23.288，實現智能化、聯邦學習與通信網絡結合的首次突破。
項目團隊主導定義了四項關鍵技術：一是多主體協同訓練，制定網絡開展聯邦學習的通用性流程，完成服務端與客戶端間全局模型聚合、本地模型更新的迭代交互，實現網絡實體執行聯邦學習訓練的高效協同；二是網絡能力登記，定義網絡實體的聯邦學習能力描述信息及流程，實現網絡對聯邦學習服務端、客戶端的服務注冊和尋址發現；三是動態成員管理，結合網絡負載、數據可用性、數據質量等因素，引入多樣性、靈活性的聯邦學習成員選擇機制，成員組可通過服務端選擇、客戶端主動加入/退出等諸多方式進行動態更新；四是訓練策略調優，建立消費者與聯邦學習服務端的探詢機制，消費者可實時獲取聯合訓練的性能指標等信息，并按需更新訓練策略，以優化模型性能。
基于NWDAF的聯邦學習示意圖
基于聯邦學習的分布式智能架構及關鍵技術正式寫入通信網絡國際標準，成為網絡智能化的核心使能技術，得到了業界的廣泛關注和認可，有助于打破網元、網絡乃至行業間的數據壁壘，推進多樣化網絡智能化應用的落地，使能千行百業。
未來，中國移動研究院將進一步強化聯邦學習與通信網絡融合的研究及應用探索，以“資源共建、數安共保、效率共升、生態共融”為目標，構建分布式智能架構技術體系，進一步拓展網絡智能化業務應用場景，發揮標準引領作用，強化與產業各界緊密協作，推進產業成熟，實現網絡AI規模性應用，賦能萬物智聯。
北京市公安局海淀分局備案號：11010802023656號