Mentre gli esperti guardano ai progressi futuri che possono beneficiare il mondo, stanno sottolineando la privacy dei dati. Poiché l’intelligenza artificiale sta sviluppando la capacità di imitare i modelli di comportamento, saremo presto in grado di trasferire dati come le immagini mediche ad ultrasuoni in tutto il mondo. Questo aiuterà gli algoritmi di apprendimento automatico a migliorare l’esperienza delle persone, così come ad imparare nuovi compiti e tecniche attraverso i set di dati. L’intelligenza artificiale genera risultati migliori con più dati.
A causa di problemi di privacy, non siamo ancora in grado di condividere le immagini degli ultrasuoni medici, come le risonanze magnetiche del cervello. Conserviamo ancora tutti i documenti del paziente all’interno dei locali dell’ospedale, ma non condividiamo alcun dato per motivi di privacy. L’apprendimento federato è un’intelligenza artificiale di nuova generazione con idee migliori sulla privacy dei dati. Stiamo costruendo un modello di cui possiamo fidarci per trattenere i dati

Cos’è l’apprendimento federato?

L’apprendimento federato aiuta nella formazione dell’algoritmo di apprendimento automatico e mantiene i dati a livello di dispositivo. Questo significa che FL permette ad ogni dispositivo di tenere i propri dati privati e locali. Questa tecnologia fornirà soluzioni di apprendimento automatico diffuse, così come dati flessibili e gestiti in tempo reale.
È possibile utilizzare la tecnica per numerosi compiti e contesti. Include procedure di apprendimento offline e online per gli algoritmi. A seconda del contesto operativo e del tipo di dati, l’algoritmo sceglierà una tecnica adatta. Il metodo tradizionale, come l’apprendimento automatico centralizzato, non includeva questi benefici e comprendeva un alto rischio per la protezione dei dati e il trasferimento di file di grandi dimensioni.

Vantaggi dell’apprendimento federato

Di seguito, troverete alcuni vantaggi dell’integrazione dell’apprendimento automatico federato in futuro:

1. Un server centralizzato

Con l’aiuto dell’apprendimento federato, i telefoni cellulari imparano dal modello predittivo e conservano i dati di allenamento invece di caricarli e memorizzarli sul server centrale.

2. Vantaggi per la sicurezza

Quando i tuoi dati personali sono locali e rimangono sul tuo server personale, non devi più preoccuparti della sicurezza. Con l’apprendimento federato, tutti i dati necessari per addestrare il modello rimarranno sotto stretta sicurezza. Per esempio, organizzazioni come gli ospedali, con un’elevata privacy dei dati, possono fare affidamento sull’apprendimento federato.

3. Previsioni in tempo reale

FL offre previsioni in tempo reale sul vostro dispositivo perché i set di dati sono disponibili senza la necessità di un server centrale. Questo riduce il ritardo temporale, e si può accedere ai dati senza connettersi al server centrale. È possibile trasmettere e ricevere dati direttamente attraverso il server locale.

4. Nessun Internet richiesto

Poiché i dati esistono sul tuo dispositivo, le qualità predittive del modello non richiedono alcuna connessione internet. Questo significa che puoi trovare soluzioni in pochissimo tempo, nonostante la tua posizione.

5. Hardware minimo richiesto

Un modello di apprendimento federato non richiede un’infrastruttura hardware estesa perché tutti i vostri dati sono disponibili sui vostri dispositivi mobili. Quindi, con i modelli FL, si può facilmente accedere ai dati da un unico dispositivo.

Categorie di apprendimento federato

– Apprendimento federato orizzontale

L’apprendimento federato orizzontale e l’apprendimento federato omogeneo possono affrontare le sfide tecniche e pratiche dividendo i dati in varie divisioni. Il processo funziona introducendo set di dati simili in uno spazio comparabile. L’algoritmo confronta le caratteristiche e i collegamenti di conseguenza.

– Apprendimento federato verticale

Nell’apprendimento federato verticale, diversi set di dati condividono ID di campioni simili ma spazi di caratteristiche differenti. Supponiamo che ci siano due diverse aziende in una città. Una è un’azienda di e-commerce e l’altra è una banca. Gli insiemi di utenti conterranno le persone che vivono nella zona per includere un ampio spazio utenti, ma diversi a seconda dei compiti e delle attività. Quindi gli insiemi di dati saranno in spazi diversi.

Apprendimento federato vs. Apprendimento distribuito classico

1. Eterogeneità dei sistemi

Le capacità dei dispositivi possono variare a seconda della rete
connettività, hardware e potenza. Inoltre, il vincolo legato al sistema e le dimensioni della rete si traducono in un piccolo numero di dispositivi. Ogni dispositivo è inaffidabile e comunemente cade in una data iterazione.

2. Comunicazione costosa

Poiché numerosi dispositivi si connettono in reti federate, la rete può essere più lenta. Questo può influenzare la comunicazione. Inoltre, la comunicazione può essere più costosa rispetto ai metodi tradizionali. Per semplificare il processo di apprendimento federato, è essenziale sviluppare una struttura di comunicazione efficiente. Per addestrare il modello, è necessario inviare piccoli messaggi invece di condividere l’intero set di dati attraverso la rete.

3. Preoccupazioni per la privacy

Quando consideriamo le misure di privacy delle applicazioni di apprendimento federato, i metodi tradizionali hanno più sicurezza. Lo svantaggio principale dell’apprendimento federato è che include informazioni sul gradiente piuttosto che dati grezzi. Comunicando gli aggiornamenti con il processo di formazione, si può capire se i server centrali e di terze parti non usano le informazioni sensibili.
Con l’aiuto di un nuovo approccio, è possibile utilizzare strumenti come la privacy differenziale o il calcolo multiparty come opzioni sicure. Utilizzando questi strumenti, è possibile migliorare la privacy riducendo l’efficienza del sistema le prestazioni del modello.

Conclusione

Le sfide nell’apprendimento federato sono simili ai problemi classici, come l’apprendimento automatico su larga scala, la privacy, l’ottimizzazione distribuita. Gli esperti suggeriscono numerose soluzioni per affrontare i problemi di comunicazione nelle comunità di ottimizzazione, apprendimento automatico e elaborazione dei segnali. Non è possibile gestire i problemi utilizzando i metodi precedenti.
Poiché la privacy sta diventando sempre più essenziale per varie applicazioni di apprendimento automatico, i problemi futuri possono essere impegnativi a causa della varianza dei dati. Inoltre, questo può essere difficile a causa dell’implementazione delle restrizioni su ogni dispositivo in tutte le vaste reti.
Secondo i ricercatori, l’apprendimento federato o collaborativo può essere la prossima ondata di intelligenza artificiale. Numerosi settori possono beneficiare dell’intelligenza artificiale federata, come il settore sanitario, le industrie e l’e-commerce, per proteggere i dati dopo aver eseguito modelli di formazione per la distribuzione.