Guía completa del aprendizaje federado

¿Qué es el aprendizaje federado?

El aprendizaje federado es un enfoque de aprendizaje automático que permite a varios dispositivos o sistemas entrenar un modelo compartido de forma colaborativa sin intercambiar datos en bruto. En lugar de enviar los datos a un servidor central, cada participante, como un dispositivo móvil, servidor de bordeUna organización, por ejemplo, entrena el modelo localmente con sus datos y envía sólo las actualizaciones del modelo (por ejemplo, gradientes o pesos) a un coordinador central. Estas actualizaciones se agregan para mejorar el modelo global, preservando la privacidad de los datos y reduciendo el uso de ancho de banda.

Este enfoque descentralizado es ideal para situaciones en las que la privacidad, la seguridad o la localización de los datos son motivo de preocupación (por ejemplo, en sanidad, finanzas o servicios móviles personalizados). Al mantener los datos en el dispositivo o en las instalaciones, el aprendizaje federado ayuda a las organizaciones a cumplir la normativa sin dejar de beneficiarse del aprendizaje colectivo a través de conjuntos de datos distribuidos.

¿Cómo funciona el aprendizaje federado?

El proceso de aprendizaje federado suele desarrollarse en estos pasos:

1. 1. Inicialización del modelo: Se inicializa un modelo global en un servidor central o coordinador. Puede tratarse de un modelo preentrenado o inicializado aleatoriamente.
   2. Formación local: Un subconjunto de dispositivos cliente (por ejemplo, smartphones, nodos periféricos u hospitales) recibe el modelo global y lo entrena localmente utilizando sus datos. Cada dispositivo ejecuta varios épocas y mejora el modelo basándose en su conjunto único de datos.
   3. Intercambio de actualizaciones de modelos: En lugar de cargar los datos en bruto, los clientes envían los parámetros actualizados del modelo al servidor central. Estas actualizaciones suelen cifrarse u ofuscarse para aumentar la privacidad.
   4. Agregación: El servidor central agrega todas las actualizaciones recibidas utilizando una técnica como Promedio federado (FedAvg)combinándolos en una nueva versión del modelo global.
   5. Distribución de modelos: El modelo global actualizado se envía a los clientes y el ciclo se repite en varias rondas hasta que el modelo converge o alcanza el nivel de precisión deseado.

Este bucle iterativo permite el aprendizaje a partir de datos descentralizados, manteniendo al mismo tiempo la localidad de los datos. Para mejorar aún más la privacidad, el aprendizaje federado se combina a menudo con técnicas como la privacidad diferencial y la computación multipartita segura. El resultado es un marco sólido que ayuda al desarrollo colaborativo de la IA sin comprometer la propiedad ni la confidencialidad de los datos.

Tipos de aprendizaje federado

El aprendizaje federado se presenta en varias formas, cada una diseñada para adaptarse a diferentes escenarios de distribución de datos y configuraciones organizativas. Comprender estos tipos le ayudará a determinar qué enfoque se ajusta mejor a sus objetivos de privacidad, infraestructura y colaboración.

• • Aprendizaje federado horizontal: Este tipo se utiliza cuando los participantes tienen conjuntos de datos con el mismo espacio de características pero diferentes muestras de usuarios. Por ejemplo, dos hospitales pueden recopilar los mismos tipos de datos de pacientes (edad, síntomas, diagnóstico), pero atienden a poblaciones de pacientes diferentes. El aprendizaje horizontal federado les permite entrenar un modelo de forma colaborativa sin compartir registros individuales.
  • Aprendizaje vertical federado: En este caso, los participantes tienen datos sobre los mismos usuarios pero con diferentes conjuntos de características. Por ejemplo, un banco y una plataforma de comercio electrónico pueden servir a los mismos clientes, pero uno tiene datos financieros mientras que el otro tiene el historial de compras. El aprendizaje vertical federado permite el entrenamiento conjunto de modelos alineando de forma segura los datos de los usuarios compartidos.
  • Aprendizaje por transferencia federada: Cuando los conjuntos de datos difieren en muestras y características, el aprendizaje por transferencia federado salva las distancias utilizando técnicas de aprendizaje por transferencia. Esto resulta útil cuando los participantes disponen de pocos datos que se solapan, pero quieren beneficiarse de los conocimientos de los demás, algo habitual en las colaboraciones entre sectores.
  • Dispositivo cruzado frente a silo cruzado: Otras dimensiones son la escala y la confianza. En el aprendizaje federado entre dispositivos intervienen millones de dispositivos periféricos, como teléfonos inteligentes y wearables, cada uno de los cuales aporta pequeñas cantidades de datos. Por el contrario, en el aprendizaje entre silos intervienen menos participantes y más estables, como empresas, hospitales o bancos, con conjuntos de datos más grandes e infraestructuras coherentes.

Algoritmos de aprendizaje federados

Los algoritmos de aprendizaje federado rigen el modo en que las actualizaciones de los modelos locales se combinan y optimizan entre los clientes distribuidos. Deben tener en cuenta la heterogeneidad de los datos, el ancho de banda limitado de las comunicaciones y los clientes potencialmente poco fiables. He aquí algunos de los más utilizados:

• • FedAvg: El algoritmo más utilizado, FedAvg, permite a los clientes entrenar el modelo localmente durante varias épocas y, a continuación, enviar al servidor sólo los pesos actualizados. El servidor calcula la media de estas actualizaciones para refinar el modelo global. Este algoritmo logra un equilibrio entre el rendimiento y la eficacia de la comunicación.
  • FedProx: FedProx, una extensión de FedAvg, añade un término de regularización para abordar la heterogeneidad de los datos y evitar que las actualizaciones locales se alejen demasiado del modelo global. Esto mejora la convergencia cuando los conjuntos de datos de los clientes varían significativamente.
  • Agregación segura: No se trata de un algoritmo de entrenamiento propiamente dicho, sino de una técnica criptográfica que suele combinarse con otras. La agregación segura permite al servidor calcular la media de las actualizaciones locales sin conocer la actualización de ningún participante individual, lo que añade una capa adicional de privacidad.
  • Optimización federada adaptativa: Estos algoritmos más avanzados incorporan ritmos de aprendizaje adaptativos (como Adam o Yogi) en el entorno federado para mejorar el rendimiento y manejar datos no IID (no independientes e idénticamente distribuidos) entre clientes.

La elección del algoritmo adecuado depende de su caso de uso, la naturaleza de sus datos y las compensaciones que esté dispuesto a hacer entre velocidad, precisión y privacidad.

Marcos de aprendizaje federado

Varias organizaciones y desarrolladores han creado marcos de aprendizaje federado para ayudarles a superar retos como la coordinación cliente-servidor, la agregación segura de modelos y el despliegue escalable, lo que les permite centrarse en el diseño de modelos y la experimentación en lugar de en la infraestructura. He aquí algunos de los marcos de aprendizaje federado más utilizados:

• • IBM Federated Learning: La solución de IBM permite una formación de modelos segura y descentralizada a través de múltiples fuentes de datos, coordinando las actualizaciones de los modelos sin compartir datos confidenciales entre los participantes.
  • TensorFlow Federado (TFF): Desarrollado por Google, TFF es un marco flexible para experimentar con algoritmos de aprendizaje federado utilizando TensorFlow. Admite la simulación de entornos federados y proporciona bloques de construcción para implementar estrategias personalizadas de agregación y formación.
  • PySyft: Creada por OpenMined, PySyft es una biblioteca de Python centrada en el aprendizaje automático que preserva la privacidad. Soporta aprendizaje federado, privacidad diferencial y computación encriptada. PySyft se integra con PyTorch y está diseñada para construir sistemas de IA descentralizados con fuertes garantías de privacidad.
  • FATE (Federated AI Technology Enabler): Creado por WeBank, FATE ofrece un entorno de aprendizaje federado con técnicas de protección de la privacidad como el cifrado homomórfico y el cálculo seguro multipartito.
  • Flor (flwr): Flower es un marco de aprendizaje federado ligero y altamente personalizable que funciona con cualquier biblioteca de ML (como PyTorch, TensorFlow o scikit-learn). Su arquitectura flexible facilita la creación de prototipos y la ampliación de sistemas de aprendizaje federado en entornos académicos e industriales.

Aplicaciones de aprendizaje federadas en todos los sectores

A medida que los requisitos normativos se vuelven más estrictos y los datos descentralizados crecen en volumen, el aprendizaje federado ofrece un enfoque viable y escalable para la innovación en IA que respeta la privacidad, refuerza el cumplimiento normativo y fomenta la colaboración entre organizaciones. Al permitir el entrenamiento colaborativo de modelos sin exponer los datos en bruto, el aprendizaje federado admite numerosos casos de uso en todos los sectores.

Sanidad

Hospitales e instituciones de investigación utilizan el aprendizaje federado para construir modelos predictivos a partir de datos distribuidos de pacientes sin comprometer la privacidad. Las aplicaciones incluyen la detección precoz de enfermedades, recomendaciones de tratamiento personalizadas y diagnósticos de imagen médica, todo ello entrenado a partir de datos que nunca salen de la institución.

Finanzas

Bancos y aseguradoras aprovechan el aprendizaje federado para detectar fraudes, evaluar el riesgo crediticio y mejorar la personalización, al tiempo que mantienen los datos de los clientes en silos y cumplen normativas como GDPR e HIPAA. Garantiza que varias instituciones puedan colaborar sin exponer registros financieros confidenciales.

Telecomunicaciones

Operadores de redes móviles utilizan el aprendizaje federado para mejorar la experiencia del usuario mediante modelos en el dispositivo que se adaptan a los patrones de uso, optimizan el rendimiento de la red y permiten el mantenimiento predictivo sin transmitir los datos del cliente a la nube.

Venta al por menor y comercio electrónico

El aprendizaje federado favorece la colaboración motores de personalización y recomendación a través de minoristas o plataformasque les permite mejorar el conocimiento de los clientes manteniendo la confidencialidad de la navegación individual y el comportamiento de compra.

Fabricación e IoT

En entornos industrialesEl aprendizaje federado permite a los dispositivos periféricos, como sensores y máquinas inteligentes, entrenar modelos para la detección de anomalías, el mantenimiento predictivo y el control de calidad utilizando datos localizados, lo que reduce la latencia y el ancho de banda al tiempo que protege la propiedad intelectual (IP) y los datos operativos.

Vehículos autónomos

Los fabricantes de automóviles utilizan el aprendizaje federado para entrenar modelos de navegación, reconocimiento de objetos y comportamiento del conductor a partir de los datos recogidos por flotas distribuidas. Esto permite un aprendizaje continuo en todos los vehículos al tiempo que se mantienen seguros los datos de localización y uso.

Ventajas del aprendizaje federado

El aprendizaje federado ofrece una alternativa al aprendizaje automático centralizado tradicional al permitir el entrenamiento de modelos a través de fuentes de datos distribuidas mientras se mantienen los datos locales. Este enfoque tiene ventajas como:

Privacidad y seguridad de los datos

Una de las principales ventajas del aprendizaje federado es que los datos en bruto nunca abandonan el dispositivo o sistema de origen. Esto minimiza la exposición a filtraciones, respalda el cumplimiento de normativas de privacidad como GDPR e HIPAA, y reduce el riesgo asociado al almacenamiento centralizado de datos.

Cumplimiento de la normativa sobre residencia de datos

El aprendizaje federado permite a las organizaciones entrenar modelos en distintas regiones o jurisdicciones sin transferir datos a través de las fronteras. Esto es especialmente importante en sectores como el financiero y el sanitario, donde las normas de residencia de datos restringen cómo y dónde pueden procesarse datos sensibles.

Reducción de los costes de transferencia de datos y ancho de banda

Al transmitir solo actualizaciones de modelos en lugar de conjuntos de datos completos, el aprendizaje federado reduce significativamente la cantidad de datos que es necesario transferir a través de las redes, lo que lo hace ideal para entornos con ancho de banda limitado o grandes volúmenes de datos, como la computación de borde o los despliegues de IoT.

Personalización mejorada

Dado que los modelos federados pueden aprender directamente del comportamiento del usuario en los dispositivos, pueden ofrecer experiencias altamente personalizadas, como la predicción de la siguiente palabra o recomendaciones de contenidos, sin comprometer la privacidad del usuario.

Escalabilidad entre dispositivos periféricos

El aprendizaje federado está diseñado para funcionar en diversos dispositivos, desde teléfonos inteligentes a sensores o servidores empresariales. Esta capacidad lo hace idóneo para escenarios de computación periférica en los que la formación distribuida a escala es esencial.

Colaboración sin intercambio de datos

Las organizaciones que no pueden o no quieren compartir datos, como hospitales, bancos o empresas competidoras, pueden colaborar en iniciativas conjuntas de aprendizaje automático. El aprendizaje federado les permite crear modelos más precisos de forma colectiva al tiempo que preservan la soberanía de los datos.

Al resolver los problemas de privacidad, ancho de banda y acceso a los datos, el aprendizaje federado abre nuevas oportunidades de innovación en sectores en los que los datos están distribuidos, son sensibles o están estrictamente regulados.

Retos del aprendizaje federado

Aunque el aprendizaje federado introduce un enfoque transformador para la IA que preserva la privacidad, también conlleva un conjunto único de retos técnicos y operativos que pueden complicar la implantación a gran escala. Estos son algunos de los problemas con los que te puedes encontrar:

Heterogeneidad de los datos

En el aprendizaje federado, los datos permanecen descentralizados y a menudo se recopilan en diversos dispositivos, entornos u organizaciones. Esto da lugar a datos no identificables, que pueden degradar el rendimiento del modelo o provocar sesgos si no se abordan adecuadamente.

Variabilidad del sistema y del dispositivo

Los dispositivos cliente varían mucho en cuanto a potencia informática, conectividad y disponibilidad. Esto dificulta la coordinación coherente de las rondas de formación, especialmente en situaciones con varios dispositivos en las que algunos clientes pueden dejar de funcionar o no estar disponibles de forma intermitente.

Gastos generales de comunicación

Aunque el aprendizaje federado reduce la necesidad de compartir datos brutos, introduce la transmisión frecuente de actualizaciones del modelo entre los clientes y un servidor central. Esto puede crear cuellos de botella en el ancho de banda, sobre todo cuando se trata de modelos de gran tamaño o de dispositivos con recursos limitados.

Riesgos para la intimidad y la seguridad

Aunque los datos no se compartan directamente, las actualizaciones de los modelos pueden filtrar información sensible a través de ataques de inferencia o reconstrucción. Implementar defensas sólidas como la privacidad diferencial, la agregación segura o el cifrado homomórfico añade complejidad y coste computacional.

Convergencia y optimización de modelos

El entrenamiento de modelos en entornos heterogéneos y distribuidos puede hacer que la convergencia sea más lenta y menos estable. Garantizar un rendimiento uniforme requiere técnicas de optimización especializadas y estrategias de agregación bien pensadas.

Depuración y observabilidad

Sin un conjunto de datos centralizado que inspeccionar, identificar la causa raíz del bajo rendimiento, las anomalías o los fallos resulta más difícil. Los desarrolladores deben crear herramientas para supervisar el comportamiento de los clientes, la desviación de los datos y la calidad de las actualizaciones en tiempo real.

A pesar de estos retos, la investigación en curso y los avances en los marcos de aprendizaje federado hacen que su uso en producción sea cada vez más viable. Una planificación cuidadosa, la protección de la privacidad y una arquitectura de modelos bien pensada pueden ayudar a mitigar muchos de estos problemas.

Cómo implantar el aprendizaje federado

Implementar el aprendizaje federado implica algo más que entrenar un modelo; también se trata de configurar un aprendizaje seguro y descentralizado en múltiples clientes. Tanto si se trabaja con dispositivos móviles, sensores periféricos o silos organizativos, el proceso requiere un diseño cuidadoso y las herramientas adecuadas. Estos son los pasos principales:

1. 1. Definir el caso de uso y los participantes: Empiece por identificar el problema que intenta resolver y las entidades que participarán en la formación. Puede tratarse de dispositivos de usuario (aprendizaje entre dispositivos) o de múltiples organizaciones (aprendizaje entre silos). Comprender la infraestructura, los tipos de datos y las limitaciones de los participantes servirá de base para la arquitectura y la estrategia.
   2. Prepara un modelo base: Desarrolle o elija una arquitectura de modelo de aprendizaje automático que se adapte a su dominio del problema. El modelo inicial suele entrenarse con datos públicos o sintéticos para establecer un punto de partida antes de distribuirse a los clientes para actualizaciones federadas.
   3. Prepara el entorno: Implementar o adoptar un marco de aprendizaje federado (por ejemplo, TensorFlow Federated, PySyft o Flower) para gestionar la comunicación cliente-servidor, la sincronización de modelos y la agregación de actualizaciones. Configurar el servidor de orquestación para gestionar la distribución de modelos y recopilar actualizaciones.
   4. Distribuir el modelo a los clientes: Enviar el modelo base a los clientes participantes. Cada cliente entrenará el modelo localmente utilizando sus datos privados durante un número predefinido de épocas o pasos.
   5. Realizar formación local: Ejecutar el entrenamiento local del modelo en cada cliente manteniendo los datos brutos en el dispositivo o in situ. Tras el entrenamiento, solo se enviarán al servidor central las actualizaciones del modelo (por ejemplo, gradientes o pesos).
   6. Actualizaciones agregadas del modelo: Aplicar un algoritmo de agregación (normalmente FedAvg) en el servidor para combinar las actualizaciones de los clientes. Este paso puede incluir el filtrado, la ponderación o la aplicación de técnicas de preservación de la privacidad, como la agregación segura o la privacidad diferencial.
   7. Iterar y repetir: Repita el proceso de entrenamiento en varias rondas. El modelo se actualizará y redistribuirá con cada iteración a los clientes para perfeccionarlo, mejorando gradualmente el rendimiento.
   8. Supervisar, evaluar y desplegar: Evaluar periódicamente el rendimiento del modelo global utilizando un conjunto de datos de validación. Supervise métricas clave como la precisión del modelo, las tasas de participación de los clientes y la desviación de los datos. Cuando el modelo alcance el nivel de rendimiento ideal, despliéguelo en producción.
   9. Asegurar y mantener: A lo largo de la implementación, aplique prácticas sólidas de seguridad y privacidad. Utilice mecanismos de cifrado, autenticación y auditoría para proteger la integridad del proceso de formación y garantizar la confianza entre los participantes.

10 puntos clave y recursos

Para ayudarle a comprender mejor el aprendizaje federado, aquí tiene 10 puntos clave sobre sus conceptos básicos, ventajas y retos:

• • El aprendizaje federado permite entrenar modelos sin compartir datos brutospreservando la privacidad y reduciendo la transferencia de datos.
  • Funciona mediante un proceso cíclico que implica la inicialización de un modelo global, la formación de clientes locales, el intercambio de actualizaciones, la agregación de servidores y la redistribución de modelos.
  • Existen varios tipos de aprendizaje federadoque incluyen el aprendizaje por transferencia horizontal, vertical y federado, cada uno de ellos adaptado a diferentes escenarios de distribución de datos.
  • Algoritmos de aprendizaje federado como FedAvg y FedProx gestionar la agregación de actualizaciones equilibrando el rendimiento, la privacidad y la variabilidad del sistema.
  • Marcos como IBM Federated Learning, TensorFlow Federated y Flower simplificar la implantación gestionando la orquestación, la seguridad y la escalabilidad.
  • El aprendizaje federado se utiliza en todos los sectorescomo la sanidad, las finanzas, las telecomunicaciones, el comercio minorista y los vehículos autónomos, apoyando la innovación sensible a la privacidad.
  • Este planteamiento ofrece grandes ventajasLa seguridad de los datos, la reducción de los costes de ancho de banda, el cumplimiento de la legislación sobre residencia de datos y la mejora de la personalización.
  • Entre los retos figuran la heterogeneidad de los datos, la variabilidad de los clientes, la sobrecarga de las comunicacionesy los posibles riesgos para la privacidad derivados de las actualizaciones de modelos compartidos.
  • La implantación del aprendizaje federado requiere un enfoque estructuradoEntre ellas, la definición de los participantes, la creación de infraestructuras, la selección de estrategias de agregación y la seguridad del proceso.
  • Con las herramientas y garantías adecuadas, el aprendizaje federado está listo para la producciónque ofrece una alternativa escalable y respetuosa con la privacidad al aprendizaje automático centralizado.

Para continuar su viaje por la IA, revise estos recursos de Couchbase y los marcos de aprendizaje federado enumerados en esta entrada del blog:

Recursos de Couchbase

• • Edge AI y el papel de la base de datos - Blog
  • Casos de uso de la inteligencia artificial (IA)
  • Casos de uso de Edge Computing
  • ¿Qué son los modelos Foundation? (Más tipos y casos de uso) - Blog
  • Integraciones y herramientas - Desarrolladores

Recursos del marco de aprendizaje federado

• • IBM Federated Learning - Documentación oficial
  • TensorFlow Federated - Documentación oficial
  • PySyft - Repositorio oficial GitHub
  • FATE - Repositorio oficial de GitHub
  • Flower - Repositorio oficial de GitHub 

Preguntas frecuentes

¿Qué es un modelo de aprendizaje federado? Un modelo de aprendizaje federado es un modelo ML entrenado en datos descentralizados a través de múltiples clientes. Evoluciona agregando actualizaciones de modelos locales entrenados independientemente en los datos de cada cliente.

¿Cuál es un ejemplo de aprendizaje federado? Un ejemplo común de aprendizaje federado es el texto predictivo en los teléfonos inteligentes, donde el modelo de teclado aprende del comportamiento de escritura del usuario en el dispositivo y envía sólo actualizaciones (no el texto escrito) para mejorar el modelo global compartido entre los usuarios.

¿Cuál es la diferencia entre aprendizaje federado y aprendizaje automático? El aprendizaje automático tradicional centraliza los datos para el entrenamiento, mientras que el aprendizaje federado mantiene los datos descentralizados y entrena modelos a través de dispositivos distribuidos. El aprendizaje federado mejora la privacidad y es más adecuado para situaciones con datos confidenciales o aislados.

¿Cuál es la diferencia entre aprendizaje federado y metaaprendizaje? El aprendizaje federado se centra en el entrenamiento de un modelo compartido a partir de datos descentralizados, mientras que el metaaprendizaje pretende entrenar modelos que puedan adaptarse rápidamente a nuevas tareas con un mínimo de datos. Tienen objetivos diferentes: el aprendizaje federado hace hincapié en la privacidad y la colaboración, y el metaaprendizaje en la adaptabilidad y la generalización.