Real-Time Object Detection System for Autonomous Robots Using FedGNNs

Abstract

Abstract : The burgeoning field of autonomous robotics is ushering in an era of unprecedented technological advancement, with the urgent need for secure, decentralized machine learning systems that offer data privacy and improved computational efficiency. These needs are further amplified in complex environments like defense operations, where traditional machine-learning approaches exhibit limitations due to data privacy concerns and processing bottlenecks. Presently, we grapple with a paradigm that relies heavily on centralized machine learning models or human inputs, both of which are fraught with drawbacks. While artificial intelligence has shown promise but necessitates raw data sharing, compromising data privacy and potentially introducing multiple security vulnerabilities. In response to these challenges, we present FedGNN-DAOD. This pioneering framework integrates Federated Learning and Graph Neural Networks to enhance object detection and data association tasks in autonomous robots. This approach allows robots to learn from local data without sacrificing privacy, and manage graph-structured data, enhancing their capacity to understand their environment. Preliminary results from our experimentation underscore that FedGNN-DAOD significantly outperforms existing solutions, especially in complex real-world defense scenarios. This advancement not only ensures data privacy but also drastically enhances decision-making capabilities, heralding a new era for autonomous robotic systems in defense and security applications.***

Résumé : Le domaine en pleine expansion de la robotique autonome inaugure une ère de progrès technologiques sans précédent, avec le besoin urgent de systèmes d’apprentissage machine décentralisés et sécurisés qui offrent la confidentialité des données et une meilleure efficacité computationnelle. Ces besoins sont encore amplifiés dans des environnements complexes comme les opérations de défense, où les approches traditionnelles de l’apprentissage machine montrent des limites en raison de problèmes de confidentialité des données et de goulets d’étranglement de traitement. Actuellement, nous luttons avec un paradigme qui repose fortement sur des modèles centralisés d’apprentissage machine ou des entrées humaines, tous deux truffés d’inconvénients. Bien que l’intelligence artificielle ait montré des promesses, elle nécessite le partage de données brutes, compromettant ainsi la confidentialité des données et introduisant potentiellement de multiples vulnérabilités de sécurité. En réponse à ces défis, nous présentons FedGNN-DAOD, un cadre novateur qui intègre l’apprentissage fédéré et les réseaux neuronaux de graphes pour améliorer les tâches de détection d’objets et d’association de données dans les robots autonomes. Cette approche permet aux robots d’apprendre à partir de données locales sans sacrifier la confidentialité, et de gérer des données structurées en graphes, améliorant ainsi leur capacité à comprendre leur environnement. Les résultats préliminaires de nos expérimentations soulignent que FedGNN-DAOD surpasse nettement les solutions existantes, en particulier dans les scénarios de défense réels et complexes. Cette avancée non seulement assure la confidentialité des données, mais améliore aussi considérablement les capacités de prise de décision, annonçant une nouvelle ère pour les systèmes robotiques autonomes dans les applications de défense et de sécurité.