Definición
El federated learning, o aprendizaje federado, es un enfoque de la inteligencia artificial y el machine learning en el que el modelo de IA se entrena en múltiples dispositivos distribuidos o nodos que poseen datos locales. Este método permite compartir los modelos de aprendizaje entre dispositivos, en lugar de enviar todos los datos a un servidor central para aprender.
Historia del Término
El término «aprendizaje federado» fue acuñado por primera vez por la empresa Google en 2017. Google reconoció la necesidad de un método de machine learning más privado y eficiente que no requería que los datos de los usuarios fueran enviados a la nube.
Citas de Expertos
El experto en inteligencia artificial, Sebastian Ruder, dijo: «El aprendizaje federado será fundamental para preservar la privacidad en la era del aprendizaje automático.»
Y según el experto en aprendizaje federado, Jakub Konečný, «El aprendizaje federado permite construir modelos de machine learning sin necesidad de transferir datos sensibles.»
Ejemplos de aplicación
Un ejemplo destacado de aprendizaje federado es la predicción de texto en smartphones. Cada dispositivo recopila datos de su usuario y se entrena localmente un modelo de IA, que luego se comparte con otros dispositivos para mejorar la precisión de las predicciones de texto.
Otra aplicación importante es en la industria de la salud. Los hospitales pueden utilizar el aprendizaje federado para compartir sus modelos de machine learning sin compartir datos de salud sensibles de los pacientes.
Consejos de aplicación
Para implementar aprendizaje federado de manera efectiva, es importante tener en cuenta las limitaciones de almacenamiento y procesamiento de los dispositivos locales. Además, se debe garantizar la privacidad y seguridad de los datos durante la transferencia de los modelos de IA.
Tendencias Actuales
La privacidad de los datos es cada vez más importante, por lo que el aprendizaje federado está ganando popularidad. Además, el crecimiento del Internet de las Cosas (IoT) también impulsa la adopción del aprendizaje federado, ya que permite que los dispositivos inteligentes aprendan de forma más eficiente.
Perspectivas
A medida que la privacidad de los datos se vuelva aún más crucial, es probable que el uso del aprendizaje federado continúe aumentando. Sin embargo, todavía hay desafíos pendientes en términos de seguridad y gestión de la comunicación entre distintos nodos de IA, que son áreas de investigación activa en el campo de la inteligencia artificial hoy en día.
