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公開番号2024082192
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-06-19
出願番号2022195982
出願日2022-12-07
発明の名称連合学習システム及び連合学習方法
出願人株式会社日立製作所
代理人青稜弁理士法人
主分類G06N 3/098 20230101AFI20240612BHJP(計算;計数)
要約【課題】連合学習システムにおいて、最初に初期FLモデルを提供するFL依頼者に対して、適切なインセンティブを与える技術を提供すること。
【解決手段】
スマートコントラクト型のブロックチェーン技術を用いた連合学習システムであって、初期連合学習モデルを有する第1情報処理装置と、第1情報処理装置から提供された初期連合学習モデルを訓練する第2情報処理装置と、を備え、第1情報処理装置は、第2情報処理装置との前記初期連合学習モデルの共有に用いられ、前記共有に対して第1情報処理装置のユーザが第2情報処理装置のユーザから受け取るトークンによる報酬情報が含まれるスマートコントラクトである初期連合学習モデル共有コントラクトを備える、ことを特徴とする連合学習システム。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
スマートコントラクト型のブロックチェーン技術を用いた連合学習システムであって、
初期連合学習モデルを有する第１情報処理装置と、前記第１情報処理装置から提供された初期連合学習モデルを訓練する第２情報処理装置と、を備え、
前記第１情報処理装置は、
前記第２情報処理装置との前記初期連合学習モデルの共有に用いられ、前記共有に対して前記第１情報処理装置のユーザが前記第２情報処理装置のユーザから受け取るトークンによる報酬情報が含まれるスマートコントラクトである初期連合学習モデル共有コントラクトを備える、
ことを特徴とする連合学習システム。
続きを表示（約 1,500 文字）【請求項２】
請求項１に記載の連合学習システムであって、
前記初期連合学習モデル共有コントラクトは、
前記第１情報処理装置のユーザが前記報酬情報の入力に用いるモデル使用料入力部を備える、
ことを特徴とする連合学習システム。
【請求項３】
請求項２に記載の連合学習システムであって、
前記第１情報処理装置は、
モデル使用料と、連合学習の報酬、連合学習のタスク内容を含むタスク説明書を前記第２情報処理装置に対して開示するタスク説明書公開部を備え、
前記第２情報処理装置は、
連合学習へ参加することをユーザが入力するタスク参加判断部を備える、
ことを特徴とする連合学習システム。
【請求項４】
スマートコントラクト型のブロックチェーン技術を用いた連合学習システムであって、
連合学習を依頼する第１情報処理装置が有する初期連合学習モデルを、モデルを訓練する第２情報処理装置に共有させることに用いられ、前記共有に対して前記第１情報処理装置のユーザが前記第２情報処理装置のユーザから受け取るトークンによる報酬情報を含むスマートコントラクトである初期連合学習モデル共有コントラクトを備える、
ことを特徴とする連合学習システム。
【請求項５】
請求項４に記載の連合学習システムであって、
前記初期連合学習モデル共有コントラクトは、
前記第１情報処理装置のユーザが前記報酬情報の入力に用いるモデル使用料入力部を備える、
ことを特徴とする連合学習システム。
【請求項６】
請求項５に記載の連合学習システムであって、
前記第１情報処理装置は、
モデル使用料と、連合学習の報酬、連合学習のタスク内容を含むタスク説明書を前記第２情報処理装置に対して開示するタスク説明書公開部を備え、
前記第２情報処理装置は、
連合学習へ参加することをユーザが入力するタスク参加判断部を備える、
ことを特徴とする連合学習システム。
【請求項７】
スマートコントラクト型のブロックチェーン技術を用いた連合学習方法であって、
初期連合学習モデルを第１情報処理装置からモデルを訓練する第２情報処理装置へ共有させることに用いるスマートコントラクトである初期連合学習モデル共有コントラクトを用いて、前記第１情報処理装置が、前記第２情報処理装置へ初期連合学習モデルを共有させるステップと、
前記第２情報処理装置が初期連合学習モデルを共有した際に、前記第１情報処理装置がトークンによる報酬を取得するステップと、を備える、
ことを特徴とする連合学習方法。
【請求項８】
請求項７に記載の連合学習方法であって、
前記第１情報処理装置のユーザが、前記初期連合学習モデル共有コントラクト内に、前記報酬を入力するステップを備える、
ことを特徴とする連合学習方法。
【請求項９】
請求項８に記載の連合学習方法であって、
前記第１情報処理装置のユーザが、モデル使用料と、連合学習の報酬、連合学習のタスク内容を含むタスク説明書を作成するステップと、
前記第１情報処理装置のユーザが、前記タスク説明書を公開するステップと、
前記第２情報処理装置のユーザが、前記タスク説明書の記載内容に基づいて、連合学習の参加可否を決定するステップと、を備える、
ことを特徴とする連合学習方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、連合学習システム及び連合学習方法に関する。
続きを表示（約 2,100 文字）【背景技術】
【０００２】
機械学習、とりわけ深層ニューラルネットワークのような複雑なモデルを学習する場合において、大量かつ多様な学習データを収集することは重要である。連合学習（ＦｅｄｅｒａｔｅｄＬｅａｒｎｉｎｇ：ＦＬ）は、多数のクライアントがローカルにデータを保持しながら、モデルのみを共有し重みなどのパラメータを更新することで、プライバシー保護や通信量を削減しつつ、大規模な学習を実現するアプローチである。
【０００３】
従来型のモデル更新サーバを中央集権的に配備するＦＬでは、ＦＬ参加者に対するインセンティブ設計が難しい問題点があった。そこで、ブロックチェーン技術のトークンを利用した、報酬設計によりＦＬ参加のインセンティブを与える検討が非特許文献１で行われている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
Ａ．Ｒ．Ｓｈｏｒｔ，Ｈ．Ｃ．ＬｅｌｉｇｏｕａｎｄＥ．Ｔｈｅｏｃｈａｒｉｓ， ”ＥｘｅｃｕｔｉｏｎｏｆａＦｅｄｅｒａｔｅｄＬｅａｒｎｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓｉｎａｓｍａｒｔｃｏｎｔｒａｃｔ，” ２０２１ＩＥＥＥＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＣｏｎｓｕｍｅｒＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ（ＩＣＣＥ），２０２１，ｐｐ．１－４，ｄｏｉ：１０．１１０９／ＩＣＣＥ５０６８５．２０２１．９４２７７３４．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ブロックチェーン上でＦＬを実行するシステムを構築し、スマートコントラクトを介してＦＬが進行するアーキテクチャが考えられる。ＦＬ協力者の貢献度を評価するためのＦＬモデル性能検証部をスマートコントラクト内に備えることで、ＦＬの寄与に応じた報酬をＦＬ協力者のインセンティブとする手法が提案される。しかしながら、上記手法では、ＦＬ協力者に対して積極的にＦＬに参加するインセンティブを与えられるが、ＦＬ依頼者に対してのインセンティブ設計は十分ではないと考えられる。
【０００６】
なお、従来では、例えば、ＡＩモデルの性能がＦＬによって上昇することがＦＬ依頼者に対するインセンティブとされると考えられる。しかし、ブロックチェーン技術の利用によりＦＬ参加者に対するインセンティブが大きくなったことを考慮すると、こうした観点からもＦＬ依頼者に対してインセンティブをより適切に与えるインセンティブ設計が必要であると考えられる。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本願において開示される発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。連合学習システムは、スマートコントラクト型のブロックチェーン技術を用いたシステムである。このシステムは、初期連合学習モデルを有する第１情報処理装置と、第１情報処理装置から提供された初期連合学習モデルを訓練する第２情報処理装置と、を備える。第１情報処理装置は、第２情報処理装置との初期連合学習モデルの共有に用いられ、前記共有に対して第１情報処理装置のユーザが第２情報処理装置のユーザから受け取るトークンによる報酬情報が含まれるスマートコントラクトである初期連合学習モデル共有コントラクトを備える。
【０００８】
本願において開示される発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。連合学習システムは、スマートコントラクト型のブロックチェーン技術を用いたシステムである。このシステムは、連合学習を依頼する第１情報処理装置が有する初期連合学習モデルを、モデルを訓練する第２情報処理装置に共有させることに用いられ、前記共有に対して第１情報処理装置のユーザが第２情報処理装置のユーザから受け取るトークンによる報酬情報を含むスマートコントラクトである初期連合学習モデル共有コントラクトを備える。
【０００９】
本願において開示される発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。スマートコントラクト型のブロックチェーン技術を用いた連合学習方法であって、初期連合学習モデルを第１情報処理装置からモデルを訓練する第２情報処理装置へ共有させることに用いるスマートコントラクトである初期連合学習モデル共有コントラクトを用いて、第１情報処理装置が、第２情報処理装置へ初期連合学習モデルを共有させるステップと、第２情報処理装置が初期連合学習モデルを共有した際に、第１情報処理装置がトークンによる報酬を取得するステップと、を備える。
【発明の効果】
【００１０】
以上説明した本開示によれば、ＦＬにおいてＦＬ依頼者がトークンによる報酬を受けることができ、ＦＬ依頼者に対しての適切なインセンティブ設計が実現される。なお、上記した以外の課題、構成および効果は、以下の発明を実施するための形態の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
（【００１１】以降は省略されています）

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