近日，在3GPP SA2第139次電子會(huì)議上，由中國(guó)移動(dòng)提出的“多NWDAF實(shí)例之間聯(lián)邦學(xué)習(xí)”解決方案的標(biāo)準(zhǔn)提案獲得通過(guò)，這也是業(yè)界首次在3GPP國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)引入基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)(Federated Learning)的分布式智能架構(gòu)及流程。作為分布式機(jī)器學(xué)習(xí)框架，聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)可以讓參與方在不共享數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行聯(lián)合建模，從技術(shù)上打破信息孤島，實(shí)現(xiàn)分布式智能協(xié)作，同時(shí)也能實(shí)現(xiàn)模型訓(xùn)練效率的提升。

隨著5G和AI技術(shù)的融合發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)智能化已成為各標(biāo)準(zhǔn)及行業(yè)組織最熱門(mén)的課題之一。3GPP在5G標(biāo)準(zhǔn)制定之初，就考慮將AI與大數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)用于5G網(wǎng)絡(luò)。NWDAF (Network Data Analytics Function，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析功能)，是3GPP在5G R15版本新引入的標(biāo)準(zhǔn)化網(wǎng)元。作為5G網(wǎng)絡(luò)AI+大數(shù)據(jù)引擎，NWDAF負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)采集、模型訓(xùn)練、推理判斷及智能預(yù)測(cè)，并輸出分析結(jié)果，供網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)管及應(yīng)用執(zhí)行策略決策。

目前數(shù)據(jù)隱私和安全性已成為全球性問(wèn)題，如歐盟出臺(tái)GDPR(通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例)條例。為保護(hù)數(shù)據(jù)隱私、解決數(shù)據(jù)無(wú)法共享帶來(lái)的面向數(shù)據(jù)隔離的AI建模，產(chǎn)業(yè)界已廣泛開(kāi)展研究，其中聯(lián)邦學(xué)習(xí)作為有效的解決方法之一。運(yùn)營(yíng)商具有海量數(shù)據(jù)，但存在UE數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、異廠家無(wú)法共享、端到端數(shù)據(jù)無(wú)法共享、跨域數(shù)據(jù)無(wú)法共享、第三方數(shù)據(jù)不能直接共享等現(xiàn)實(shí)問(wèn)題，因此NWDAF難以采集有效且全面的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，導(dǎo)致模型評(píng)估效果差強(qiáng)人意。業(yè)界亟待探索并解決因數(shù)據(jù)隔離和數(shù)據(jù)隱私帶來(lái)的數(shù)據(jù)孤島問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)分布式機(jī)器學(xué)習(xí)。

中國(guó)移動(dòng)提出的基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的分布式機(jī)器學(xué)習(xí)算法可有效解決上述問(wèn)題。在機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程中，各參與方地位對(duì)等，通過(guò)協(xié)調(diào)者(Server NWDAF)實(shí)現(xiàn)公平協(xié)作;各參與方的原始數(shù)據(jù)不會(huì)泄露到外部，僅需在NWDAF之間交換模型參數(shù)，讓參與方在保持獨(dú)立性的基礎(chǔ)上進(jìn)行聯(lián)合建模，并不斷迭代優(yōu)化。在滿(mǎn)足用戶(hù)隱私保護(hù)、數(shù)據(jù)安全和政府法規(guī)的要求下，該解決方案有助于實(shí)現(xiàn)在多個(gè)NWDAF之間高效率的無(wú)損建模，避免了獨(dú)立建模的分治和割裂，進(jìn)一步促進(jìn)AI和5G融合，實(shí)現(xiàn)5G AI內(nèi)生。