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Optimization Algorithms for Split Learning

Descrizione del progetto

Rendere l’IA distribuita più veloce ed ecologica

Per ottenere un’intelligenza efficiente nei sistemi in rete è necessario andare oltre i tradizionali metodi distribuiti per ridurre i tempi di completamento e l’impronta di carbonio della formazione intensiva dei modelli. I limiti delle risorse ai margini della rete impediscono attualmente la piena scalabilità dell’informatica distribuita. Il progetto OPALS, sostenuto dal programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, si propone di cambiare questa situazione. Il sistema farà progredire l’approccio dello split learning, in cui i dispositivi scaricano parte dei calcoli di addestramento su server o peer vicini. Il progetto sta sviluppando algoritmi per garantire l’efficienza del sistema, la scalabilità e una minore impronta di carbonio. Inoltre, si studierà anche un approccio decentralizzato, aprendo la strada all’utilizzo di diverse risorse informatiche per un’intelligenza artificiale sostenibile.

Obiettivo

With the rapid evolution of Artificial Intelligence, distributed machine learning methods such as Federated Learning (FL) are becoming ubiquitous in present-day technology. In FL, devices train neural network models while data stays local. A central entity then aggregates the model updates into a global model. Split learning (SL) has been recently proposed as a way to enable resource-constrained devices to participate in this learning framework. In a nutshell, SL splits the model into parts, and allows clients (devices) to offload the largest part as a processing task to a computationally powerful helper (edge server, cloud, or other devices). Essentially, SL is a paradigm shift offering a more flexible version of FL that alleviates the load at the devices by better utilizing other available resources in the network. However, this method comes with optimization challenges since networking decisions need to be made in order to orchestrate the SL operations and overcome any communication overhead. Despite the increasing attention towards SL, current algorithms focus on minimizing the training time and improving on energy efficiency, without however bearing any performance guarantees. In order to make SL efficient, OPALS will fill this crucial gap by providing algorithms with provable guarantees. In particular, OPALS focuses on 3 main research axes. First, it studies the well-established problem of minimizing the training time, in search of the first algorithm with guarantees. Second, it seeks ways of leveraging SL to reduce the carbon footprint of distributed learning. Third, it investigates how SL could be employed in a decentralized setting in view of the increasing importance of swarm intelligence. OPALS will employ mathematical modelling and cutting-edge optimization methods to achieve these goals. As a result, OPALS will pave the way to better resource utilization, and thus, efficient SL exploitable for technological innovation.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

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Coordinatore

TELEFONICA INNOVACION DIGITAL SL
Contributo netto dell'UE
€ 194 074,56
Indirizzo
RONDA DE LA COMUNICACION S/N EDIFICO CENTRAL
28050 MADRID
Spagna
Regione
Comunidad de Madrid Comunidad de Madrid Madrid
Tipo di attività
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Collegamenti
Costo totale
Nessun dato