Haberleşme ağlarında uç makine öğrenmesinin avantajları ve robotik el ağında tutma tahmini uygulaması
Advantages of edge machine learning in communication networks and grasp prediction application in robotic hand network
Yazar: EMRE BACANLI
Danışman: PROF. DR. HACI İLHAN
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Haberleşme Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Kavrama = Clutch ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Nesnelerin interneti = Internet of things ; Robot eli = Robot hand ; İletişim ağları = Communication networks

Özet:
Günümüzde ve gelecekte 5G teknolojisi ile birçok alanda kullanılabilecek nesnelerin interneti (Internet of Things, IoT) teknoloji ile birçok cihaz internete bağlanma yeteneğine sahip olmuştur. Bu cihazların en temel özelliği ağ üzerinden veri alma ve gönderme fonksiyonlarıdır. Bu sayede dünyanın dört bir yanından cihazlardan milyonlarca veri toplama kabiliyetine erişilecektir. Toplanılan bu veriler çoğunlukla makine öğrenmesi (Machine Learning, ML) algoritmaları kullanılarak anlamlandırılabiliyor. Ancak bu kadar fazla cihaz ve sunucuda oluşan veri trafiği haberleşme ağlarında çözülmesi gereken problemleri de beraberinde getirmektedir. Bunlardan en temel gereksinimler bant genişliği kullanımı, veri güvenliği ve gecikme sorunudur. Bu çalışmada ağ üzerinden veri transferini ML algoritmaları ile yapan cihazların ağ gerekmişlerinin Uç makine Öğrenmesi (Edge Machine Learning, Edge ML) algoritması kullanıldığında nasıl iyileştirebileceği açıklanmıştır. Üç parmaklı ve her parmağında üç ekleme sahip bir robot el yapısı referans IoT cihazı olarak kullanılmıştır. Birçok robot elin bir araya gelerek oluşturduğu ağda bu robot ellerin nesneyi kavrama tahmini simülasyon ortamında üretilmiş data seti kullanılarak merkezi olmayan uç ML algoritmalarından olan birleşik ortalama algoritması (Federated Averaging, Federated AVG) ve merkezi öğrenme olan ML algoritmaları kullanılarak sonuçları gösterilmiş ve kıyaslanmıştır.
Federated AVG algoritması çok katmanlı algılayıcı (Multi Layer Perceptron, MLP) algoritması kullanılarak tasarlanmıştır. Bu tasarım farklı uç cihaz olduğu durumlar için sonuçları gösterilmiştir. Mevcut veri seti her durum için kullanıcı sayı oranınca eşit olarak bölünerek dağıtılmıştır. Cihaz sayısının yanı sıra global model değişimi için farklı iterasyon değerleri için sonuçlar elde edilmiştir ve karşılaştırılmıştır. Federated MLP algoritmasının sonuçlarını ML ile karşılaştırmak için, lojistik regresyon gradyan artırma makinesi (Gradient Boosting Machine GBM) hafif GBM (Light GBM) ve K-en yakın komşu (K-Nearest Neighbors, KNN) gibi sınıflandırma algoritmalarını veri setinden sağlamış olduğu başarı oranları elde edilmiştir.

Abstract:
Today and in the future, many devices have the ability to connect to the internet with the Internet of Things (IoT) technology, which can be used in many areas with 5G technology. The most basic feature of these devices is the functions of receiving and sending data over the network. In this way, the ability to collect millions of data from devices from all over the world will be achieved. These collected data can mostly be interpreted using machine learning (ML) algorithms. However, the data traffic that occurs in so many devices and server bring with it problems that need to be solved in communication networks. The most basic requirements are bandwidth usage, data security and latency. In this study, it is explained how the network requirements of devices that transfer data over the network with ML algorithms can be improved when Edge Machine Learning (Edge ML) algorithm is used. A robot hand structure with three fingers and three joints in each finger was used as a reference IoT device. In the network formed by many robot arms, the results are shown and compared by using the data set produced in the simulation environment of the object grasp prediction of these robotic hand, using the combined Federated Averaging (Federated AVG), which is one of the decentralized end ML algorithms, and ML algorithms, which is central learning.
The Edge ML Federated AVG algorithm is designed using the Multi-Layer Perceptron (MLP) algorithm. The results for cases where this design is different end device are shown. The existing data set is divided equally by the number of users for each situation. In addition to the number of devices, the results were obtained and compared for different iteration values for the global model change. In order to compare the results of the federated MLP algorithm with ML, the success rates of classification algorithms such as logistic regression gradient boosting machine GBM, light GBM and K-Nearest neighbors (KNN) from the data set were obtained.