AI-based fog and edge computing: A systematic review, taxonomy and future directions
Publicado en:Internet Of Things. 21 100674- - 2023-04-01 21(), DOI: 10.1016/j.iot.2022.100674
Autores: Iftikhar, Sundas; Gill, Sukhpal Singh; Song, Chenghao; Xu, Minxian; Aslanpour, Mohammad Sadegh; Toosi, Adel N; Du, Junhui; Wu, Huaming; Ghosh, Shreya; Chowdhury, Deepraj; Golec, Muhammed; Kumar, Mohit; Abdelmoniem, Ahmed M; Cuadrado, Felix; Varghese, Blesson; Rana, Omer; Dustdar, Schahram; Uhlig, Steve
Afiliaciones
Resumen
Resource management in computing is a very challenging problem that involves making sequential decisions. Resource limitations, resource heterogeneity, dynamic and diverse nature of workload, and the unpredictability of fog/edge computing environments have made resource management even more challenging to be considered in the fog landscape. Recently Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) based solutions are adopted to solve this problem. AI/ML methods with the capability to make sequential decisions like reinforcement learning seem most promising for these type of problems. But these algorithms come with their own challenges such as high variance, explainability, and online training. The continuously changing fog/edge environment dynamics require solutions that learn online, adopting changing computing environment. In this paper, we used standard review methodology to conduct this Systematic Literature Review (SLR) to analyze the role of AI/ML algorithms and the challenges in the applicability of these algorithms for resource management in fog/edge computing environments. Further, various machine learning, deep learning and reinforcement learning techniques for edge AI management have been discussed. Furthermore, we have presented the background and current status of AI/ML-based Fog/Edge Computing. Moreover, a taxonomy of AI/ML-based resource management techniques for fog/edge computing has been proposed and compared the existing techniques based on the proposed taxonomy. Finally, open challenges and promising future research directions have been identified and discussed in the area of AI/ML-based fog/edge computing.
Palabras clave
Indicios de calidad
Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión
El trabajo ha sido publicado en la revista Internet Of Things debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2023, se encontraba en la posición 29/250, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Computer Science, Information Systems.
Desde una perspectiva relativa, y atendiendo al indicador del impacto normalizado calculado a partir de las Citas Mundiales proporcionadas por WoS (ESI, Clarivate), arroja un valor para la normalización de citas relativas a la tasa de citación esperada de: 14.37. Esto indica que, de manera comparada con trabajos en la misma disciplina y en el mismo año de publicación, lo ubica como trabajo citado por encima de la media. (fuente consultada: ESI 14 Nov 2024)
Esta información viene reforzada por otros indicadores del mismo tipo, que aunque dinámicos en el tiempo y dependientes del conjunto de citaciones medias mundiales en el momento de su cálculo, coinciden en posicionar en algún momento al trabajo, entre el 50% más citados dentro de su temática:
- Media Ponderada del Impacto Normalizado de la agencia Scopus: 17.66 (fuente consultada: FECYT Feb 2024)
- Field Citation Ratio (FCR) de la fuente Dimensions: 107.77 (fuente consultada: Dimensions Jul 2025)
De manera concreta y atendiendo a las diferentes agencias de indexación, el trabajo ha acumulado, hasta la fecha 2025-07-11, el siguiente número de citas:
- WoS: 72
- Scopus: 136
- Google Scholar: 175
Impacto y visibilidad social
Análisis de liderazgo de los autores institucionales
Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: Australia; Austria; China; Gran Bretanya; India; Pakistan; Turkey; United Kingdom; United States of America.