Um guia abrangente para a aprendizagem federada

O que é aprendizagem federada?

O aprendizado federado é uma abordagem de aprendizado de máquina (ML) que permite que vários dispositivos ou sistemas treinem um modelo compartilhado de forma colaborativa sem trocar dados brutos. Em vez de enviar dados para um servidor central, cada participante, como um dispositivo móvel, servidor de bordaA empresa, ou organização, treina o modelo localmente em seus dados e envia somente as atualizações do modelo (por exemplo, gradientes ou pesos) para um coordenador central. Essas atualizações são então agregadas para aprimorar o modelo global, preservando a privacidade dos dados e reduzindo o uso da largura de banda.

Essa abordagem descentralizada é ideal para cenários em que a privacidade, a segurança ou a localidade dos dados são preocupações (por exemplo, saúde, finanças ou serviços móveis personalizados). Ao manter os dados no dispositivo ou no local, a aprendizagem federada ajuda as organizações a cumprir as regulamentações e, ao mesmo tempo, a se beneficiar da aprendizagem coletiva em conjuntos de dados distribuídos.

Como funciona o aprendizado federado?

O processo de aprendizagem federada geralmente se desenvolve nas seguintes etapas:

1. 1. Inicialização do modelo: Um modelo global é inicializado em um servidor central ou coordenador. Ele pode ser um modelo pré-treinado ou inicializado aleatoriamente.
   2. Treinamento local: Um subconjunto de dispositivos clientes (por exemplo, smartphones, edge nodes ou hospitais) recebe o modelo global e o treina localmente usando seus dados. Cada dispositivo executa vários épocas e aprimora o modelo com base em seu conjunto de dados exclusivo.
   3. Compartilhamento de atualização de modelos: Em vez de fazer upload de seus dados brutos, os clientes enviam os parâmetros atualizados do modelo de volta ao servidor central. Essas atualizações geralmente são criptografadas ou ofuscadas para aumentar a privacidade.
   4. Agregação: O servidor central agrega todas as atualizações recebidas usando uma técnica como Média Federada (FedAvg)combinando-os em uma nova versão do modelo global.
   5. Distribuição de modelos: O modelo global atualizado é enviado de volta para os clientes, e o ciclo se repete em várias rodadas até que o modelo converge ou atinge o nível de precisão desejado.

Esse loop iterativo permite o aprendizado a partir de dados descentralizados, mantendo a localidade dos dados. Para aumentar ainda mais a privacidade, a aprendizagem federada é frequentemente combinada com técnicas como privacidade diferencial e computação segura de várias partes. O resultado é uma estrutura sólida que ajuda no desenvolvimento de IA colaborativa sem comprometer a propriedade ou a confidencialidade dos dados.

Tipos de aprendizagem federada

O aprendizado federado vem em várias formas, cada uma delas projetada para se adequar a diferentes cenários de distribuição de dados e configurações organizacionais. A compreensão desses tipos o ajudará a determinar qual abordagem se alinha melhor com suas metas de privacidade, infraestrutura e colaboração.

• • Aprendizagem horizontal federada: Esse tipo é usado quando os participantes têm conjuntos de dados com o mesmo espaço de recursos, mas amostras de usuários diferentes. Por exemplo, dois hospitais podem coletar os mesmos tipos de dados de pacientes (idade, sintomas, diagnóstico), mas atendem a diferentes populações de pacientes. A aprendizagem federada horizontal permite que eles treinem um modelo de forma colaborativa sem compartilhar registros individuais.
  • Aprendizagem vertical federada: Nesse caso, os participantes têm dados sobre os mesmos usuários, mas com diferentes conjuntos de recursos. Por exemplo, um banco e uma plataforma de comércio eletrônico podem atender aos mesmos clientes, mas um tem dados financeiros, enquanto o outro tem o histórico de compras. A aprendizagem federada vertical permite o treinamento conjunto de modelos, alinhando com segurança os dados dos usuários compartilhados.
  • Aprendizagem por transferência federada: Quando os conjuntos de dados diferem em amostras e recursos, a aprendizagem por transferência federada preenche a lacuna usando técnicas de aprendizagem por transferência. Isso é útil quando os participantes têm dados sobrepostos limitados, mas ainda querem se beneficiar de forma colaborativa do conhecimento uns dos outros, o que é comum em colaborações entre setores.
  • Dispositivo cruzado vs. silo cruzado: Outras dimensões são escala e confiança. A aprendizagem federada entre dispositivos envolve milhões de dispositivos de borda, como smartphones e wearables, cada um contribuindo com pequenas quantidades de dados. Por outro lado, a aprendizagem entre silos envolve um número menor e mais estável de participantes, como empresas, hospitais ou bancos com conjuntos de dados maiores e infraestrutura consistente.

Algoritmos de aprendizado federado

Os algoritmos de aprendizagem federada controlam como as atualizações do modelo local são combinadas e otimizadas em clientes distribuídos. Eles devem levar em conta a heterogeneidade dos dados, a largura de banda de comunicação limitada e os clientes potencialmente não confiáveis. Aqui estão alguns dos mais usados:

• • FedAvg: O algoritmo mais amplamente usado, o FedAvg, permite que os clientes treinem o modelo localmente por várias épocas e, em seguida, enviem apenas os pesos atualizados para o servidor. O servidor calcula a média dessas atualizações para refinar o modelo global. Ele atinge um equilíbrio entre desempenho e eficiência de comunicação.
  • FedProx: Uma extensão do FedAvg, o FedProx adiciona um termo de regularização para lidar com a heterogeneidade dos dados e evitar que as atualizações locais se afastem muito do modelo global. Isso melhora a convergência quando os conjuntos de dados do cliente variam significativamente.
  • Agregação segura: Não se trata de um algoritmo de treinamento propriamente dito, mas de uma técnica criptográfica frequentemente combinada com outras. A agregação segura permite que o servidor calcule a média das atualizações locais sem saber a atualização de nenhum participante individual, acrescentando uma camada extra de privacidade.
  • Otimização federada adaptativa: Esses algoritmos mais avançados incorporam taxas de aprendizado adaptativas (como Adão ou Yogi) na configuração federada para melhorar o desempenho e lidar com dados não IID (não independentes e identicamente distribuídos) entre clientes.

A escolha do algoritmo correto depende do seu caso de uso, da natureza dos seus dados e das compensações que você está disposto a fazer entre velocidade, precisão e privacidade.

Estruturas de aprendizagem federadas

Várias organizações e desenvolvedores criaram estruturas de aprendizagem federada para ajudar com desafios como coordenação cliente-servidor, agregação segura de modelos e implementação escalonável, permitindo que eles se concentrem no design e na experimentação de modelos em vez de na infraestrutura. Aqui estão algumas das estruturas de aprendizagem federada mais amplamente usadas:

• • Aprendizagem Federada IBM: A solução da IBM permite o treinamento seguro e descentralizado de modelos em várias fontes de dados, coordenando as atualizações de modelos sem compartilhar dados confidenciais entre os participantes.
  • TensorFlow Federated (TFF): Desenvolvido pelo Google, o TFF é uma estrutura flexível para fazer experimentos com algoritmos de aprendizado federado usando o TensorFlow. Ele oferece suporte à simulação de ambientes federados e fornece blocos de construção para a implementação de estratégias personalizadas de agregação e treinamento.
  • PySyft: Criado pela OpenMined, o PySyft é uma biblioteca Python voltada para o aprendizado de máquina com preservação da privacidade. Ela suporta aprendizado federado, privacidade diferencial e computação criptografada. O PySyft se integra ao PyTorch e foi projetado para criar sistemas de IA descentralizados com fortes garantias de privacidade.
  • FATE (Federated AI Technology Enabler): Criado pelo WeBank, o FATE oferece um ambiente de aprendizado federado com técnicas de proteção de privacidade, como criptografia homomórfica e computação segura para várias partes.
  • Flor (flwr): O Flower é uma estrutura de aprendizado federada, leve e altamente personalizável que funciona com qualquer biblioteca de ML (como PyTorch, TensorFlow ou scikit-learn). Sua arquitetura flexível facilita a criação de protótipos e o dimensionamento de sistemas de aprendizagem federados em ambientes acadêmicos e industriais.

Aplicativos de aprendizagem federados em todos os setores

À medida que os requisitos regulatórios se tornam mais rigorosos e os dados descentralizados aumentam em volume, a aprendizagem federada oferece uma abordagem viável e dimensionável para a inovação em IA que respeita a privacidade, fortalece a conformidade e incentiva a colaboração entre as organizações. Ao permitir o treinamento de modelos colaborativos sem expor dados brutos, a aprendizagem federada oferece suporte a vários casos de uso em todos os setores.

Assistência médica

Hospitais e instituições de pesquisa usam a aprendizagem federada para criar modelos preditivos a partir de dados distribuídos de pacientes sem comprometer a privacidade. Os aplicativos incluem detecção precoce de doenças, recomendações personalizadas de tratamento e diagnósticos médicos por imagem, todos treinados com dados que nunca saem da instituição.

Finanças

Bancos e seguradoras aproveite a aprendizagem federada para detectar fraudes, avaliar o risco de crédito e melhorar a personalização, mantendo os dados dos clientes em silos e em conformidade com regulamentos como GDPR e HIPAA. Ele garante que várias instituições possam colaborar sem expor registros financeiros confidenciais.

Telecomunicações

Operadoras de rede móvel usar o aprendizado federado para melhorar a experiência do usuário por meio de modelos no dispositivo que se adaptam aos padrões de uso, otimizam o desempenho da rede e permitem a manutenção preditiva sem transmitir os dados do cliente para a nuvem.

Varejo e comércio eletrônico

A aprendizagem federada oferece suporte à colaboração Mecanismos de personalização e recomendação entre varejistas ou plataformaspermitindo que eles aprimorem as percepções dos clientes e, ao mesmo tempo, mantenham a confidencialidade do comportamento individual de navegação e compra.

Manufatura e IoT

Em ambientes industriaisA aprendizagem federada permite que dispositivos de borda, como sensores e máquinas inteligentes, treinem modelos para detecção de anomalias, manutenção preditiva e controle de qualidade usando dados localizados, reduzindo a latência e a largura de banda e protegendo a propriedade intelectual (IP) e os dados operacionais.

Veículos autônomos

Os fabricantes de automóveis usam a aprendizagem federada para treinar modelos de navegação, reconhecimento de objetos e comportamento do motorista com base em dados coletados por frotas distribuídas. Isso permite o aprendizado contínuo em todos os veículos, mantendo seguros os dados de localização e uso.

Benefícios da aprendizagem federada

A aprendizagem federada oferece uma alternativa à aprendizagem automática tradicional e centralizada, permitindo o treinamento de modelos em fontes de dados distribuídas e mantendo os dados locais. Essa abordagem tem benefícios como:

Privacidade e segurança dos dados

Uma das principais vantagens da aprendizagem federada é que os dados brutos nunca saem do dispositivo ou sistema de origem. Isso minimiza a exposição a violações, apoia a conformidade com as normas de privacidade, como GDPR e HIPAA, e reduz o risco associado ao armazenamento centralizado de dados.

Conformidade com os regulamentos de residência de dados

A aprendizagem federada permite que as organizações treinem modelos em regiões ou jurisdições sem transferir dados entre fronteiras. Isso é especialmente importante em setores como o financeiro e o de saúde, em que as regras de residência de dados restringem como e onde os dados confidenciais podem ser processados.

Redução dos custos de transferência de dados e de largura de banda

Ao transmitir apenas atualizações de modelos em vez de conjuntos de dados inteiros, a aprendizagem federada reduz significativamente o volume de dados que precisa ser transferido pelas redes, o que a torna ideal para ambientes com largura de banda limitada ou grandes volumes de dados, como implantações de computação de borda ou IoT.

Personalização aprimorada

Como os modelos federados podem aprender diretamente com o comportamento do usuário nos dispositivos, eles podem oferecer experiências altamente personalizadas, como a previsão da próxima palavra ou recomendações de conteúdo, sem comprometer a privacidade do usuário.

Escalabilidade em dispositivos de borda

A aprendizagem federada foi projetada para funcionar em vários dispositivos, de smartphones a sensores e servidores corporativos. Esse recurso o torna adequado para cenários de computação de ponta em que o treinamento distribuído em escala é essencial.

Colaboração sem compartilhamento de dados

As organizações que não podem ou não querem compartilhar dados, como hospitais, bancos ou empresas concorrentes, ainda podem colaborar em iniciativas conjuntas de aprendizado de máquina. A aprendizagem federada permite que elas criem modelos mais precisos coletivamente, preservando a soberania dos dados.

Ao enfrentar os desafios de privacidade, largura de banda e acesso a dados, a aprendizagem federada abre novas oportunidades de inovação em setores em que os dados são distribuídos, confidenciais ou rigorosamente regulamentados.

Desafios da aprendizagem federada

Embora a aprendizagem federada apresente uma abordagem transformadora para a IA com preservação da privacidade, ela também traz um conjunto exclusivo de desafios técnicos e operacionais que podem complicar a implementação em larga escala. Aqui estão alguns dos problemas com os quais você pode se deparar:

Heterogeneidade de dados

Na aprendizagem federada, os dados permanecem descentralizados e, muitas vezes, são coletados em diversos dispositivos, ambientes ou organizações. Isso resulta em dados sem identidade, que podem degradar o desempenho do modelo ou levar a distorções se não forem tratados adequadamente.

Variabilidade do sistema e do dispositivo

Os dispositivos clientes variam muito em termos de capacidade de computação, conectividade e disponibilidade. Isso dificulta a coordenação consistente das rodadas de treinamento, especialmente em cenários com vários dispositivos, em que alguns clientes podem deixar de funcionar ou ficar indisponíveis intermitentemente.

Custos indiretos de comunicação

Embora a aprendizagem federada reduza a necessidade de compartilhar dados brutos, ela introduz a transmissão frequente de atualizações de modelos entre clientes e um servidor central. Isso pode criar gargalos na largura de banda, principalmente ao lidar com modelos grandes ou dispositivos com recursos limitados.

Riscos de privacidade e segurança

Embora os dados não sejam compartilhados diretamente, as atualizações de modelos podem vazar informações confidenciais por meio de ataques de inferência ou reconstrução. A implementação de defesas robustas, como privacidade diferencial, agregação segura ou criptografia homomórfica, aumenta a complexidade e o custo computacional.

Convergência e otimização de modelos

O treinamento de modelos em ambientes heterogêneos e distribuídos pode tornar a convergência mais lenta e menos estável. Para garantir um desempenho consistente, são necessárias técnicas de otimização especializadas e estratégias de agregação bem pensadas.

Depuração e observabilidade

Sem um conjunto de dados centralizado para inspecionar, fica mais difícil identificar a causa raiz do baixo desempenho, das anomalias ou das falhas. Os desenvolvedores devem criar ferramentas para monitorar o comportamento do cliente, o desvio de dados e a qualidade da atualização em tempo real.

Apesar desses desafios, as pesquisas e os avanços contínuos nas estruturas de aprendizagem federada as tornam cada vez mais viáveis para uso na produção. O planejamento cuidadoso, as proteções de privacidade e a arquitetura de modelo bem pensada podem ajudar a atenuar muitos desses problemas.

Como implementar a aprendizagem federada

A implementação da aprendizagem federada envolve mais do que apenas treinar um modelo; trata-se também de configurar uma aprendizagem segura e descentralizada em vários clientes. Independentemente de você estar trabalhando com dispositivos móveis, sensores de borda ou silos organizacionais, o processo exige um projeto cuidadoso e as ferramentas certas. Aqui estão as principais etapas envolvidas:

1. 1. Defina o caso de uso e os participantes: Comece identificando o problema que está tentando resolver e as entidades que participarão do treinamento. Elas podem ser dispositivos de usuário (aprendizagem entre dispositivos) ou várias organizações (aprendizagem entre silos). A compreensão da infraestrutura, dos tipos de dados e das restrições de seus participantes informará a arquitetura e a estratégia.
   2. Prepare um modelo básico: Desenvolva ou escolha uma arquitetura de modelo de aprendizado de máquina que se adapte ao domínio do seu problema. O modelo inicial geralmente é treinado em dados públicos ou sintéticos para estabelecer um ponto de partida antes de ser distribuído aos clientes para atualizações federadas.
   3. Configure o ambiente: Implemente ou adote uma estrutura de aprendizagem federada (por exemplo, TensorFlow Federated, PySyft ou Flower) para gerenciar a comunicação cliente-servidor, a sincronização de modelos e a agregação de atualizações. Configure o servidor de orquestração para lidar com a distribuição de modelos e coletar atualizações.
   4. Distribua o modelo aos clientes: Enviar o modelo básico para os clientes participantes. Cada cliente treinará o modelo localmente usando seus dados privados para um número predefinido de épocas ou etapas.
   5. Realizar treinamento local: Execute o treinamento do modelo local em cada cliente, mantendo os dados brutos no dispositivo ou no local. Após o treinamento, somente as atualizações do modelo (por exemplo, gradientes ou pesos) serão enviadas de volta ao servidor central.
   6. Atualizações de modelos agregados: Aplicar um algoritmo de agregação (geralmente FedAvg) no servidor para combinar as atualizações do cliente. Essa etapa pode incluir filtragem, ponderação ou aplicação de técnicas de preservação de privacidade, como agregação segura ou privacidade diferencial.
   7. Iterar e repetir: Repita o processo de treinamento em várias rodadas. O modelo será atualizado e redistribuído a cada iteração para que os clientes o refinem ainda mais, melhorando gradualmente o desempenho.
   8. Monitorar, avaliar e implementar: Avaliar regularmente o desempenho do modelo global usando um conjunto de dados de validação. Monitore as principais métricas, como precisão do modelo, taxas de participação do cliente e desvio de dados. Quando o modelo atingir o nível de desempenho ideal, implemente-o na produção.
   9. Proteger e manter: Durante toda a implementação, aplique práticas sólidas de segurança e privacidade. Use mecanismos de criptografia, autenticação e auditoria para proteger a integridade do processo de treinamento e garantir a confiança entre os participantes.

10 principais conclusões e recursos

Para ajudar a solidificar seu entendimento sobre a aprendizagem federada, aqui estão 10 pontos principais sobre seus principais conceitos, benefícios e desafios:

• • A aprendizagem federada permite o treinamento de modelos sem compartilhar dados brutospreservando a privacidade e reduzindo a transferência de dados ao manter os dados locais.
  • Ela opera por meio de um processo cíclico envolvendo a inicialização de um modelo global, o treinamento de clientes locais, o compartilhamento de atualizações, a agregação de servidores e a redistribuição de modelos.
  • Há vários tipos de aprendizagem federadaincluindo aprendizagem por transferência horizontal, vertical e federada, cada uma delas adequada a diferentes cenários de distribuição de dados.
  • Algoritmos de aprendizado federado, como FedAvg e FedProx lidar com a agregação de atualizações e, ao mesmo tempo, equilibrar o desempenho, a privacidade e a variabilidade do sistema.
  • Estruturas como IBM Federated Learning, TensorFlow Federated e Flower simplifique a implementação gerenciando a orquestração, a segurança e o dimensionamento.
  • A aprendizagem federada é usada em todos os setoresincluindo saúde, finanças, telecomunicações, varejo e veículos autônomos, apoiando a inovação sensível à privacidade.
  • A abordagem oferece grandes benefícioscomo privacidade de dados, custos reduzidos de largura de banda, conformidade com as leis de residência de dados e personalização aprimorada.
  • Os desafios incluem a heterogeneidade dos dados, a variabilidade do cliente, a sobrecarga de comunicaçãoe possíveis riscos à privacidade decorrentes de atualizações de modelos compartilhados.
  • A implementação da aprendizagem federada requer uma abordagem estruturadaincluindo a definição dos participantes, a configuração da infraestrutura, a seleção de estratégias de agregação e a segurança do processo.
  • Com as ferramentas e as proteções certas, a aprendizagem federada está pronta para a produçãooferecendo uma alternativa escalonável e consciente da privacidade para o aprendizado de máquina centralizado.

Para continuar sua jornada de IA, examine estes recursos do Couchbase e as estruturas de aprendizagem federada listadas nesta postagem do blog:

Recursos do Couchbase

• • IA de ponta e o papel do banco de dados - Blog
  • Casos de uso de inteligência artificial (IA)
  • Casos de uso de computação de borda
  • O que são Foundation Models? (Mais tipos e casos de uso) - Blog
  • Integrações e ferramentas - Desenvolvedores

Recursos da estrutura de aprendizagem federada

• • IBM Federated Learning - Documentação oficial
  • TensorFlow Federated - Documentação oficial
  • PySyft - Repositório oficial do GitHub
  • FATE - Repositório oficial do GitHub
  • Flower - Repositório oficial do GitHub 

Perguntas frequentes

O que é um modelo de aprendizagem federado? Um modelo de aprendizado federado é um modelo de ML treinado em dados descentralizados em vários clientes. Ele evolui agregando atualizações de modelos locais treinados de forma independente nos dados de cada cliente.

O que é um exemplo de aprendizagem federada? Um exemplo comum de aprendizagem federada é o texto preditivo em smartphones, em que o modelo do teclado aprende com o comportamento de digitação do usuário no dispositivo e envia apenas atualizações (não o texto digitado) para aprimorar o modelo global compartilhado entre os usuários.

Qual é a diferença entre aprendizagem federada e aprendizagem automática? O aprendizado de máquina tradicional centraliza os dados para treinamento, enquanto o aprendizado federado mantém os dados descentralizados e treina modelos em dispositivos distribuídos. A aprendizagem federada aumenta a privacidade e é mais adequada para cenários que envolvem dados confidenciais ou em silos.

Qual é a diferença entre aprendizagem federada e meta-aprendizagem? A aprendizagem federada concentra-se no treinamento de um modelo compartilhado a partir de dados descentralizados, enquanto a metaaprendizagem visa treinar modelos que possam se adaptar rapidamente a novas tarefas com o mínimo de dados. Eles atendem a objetivos diferentes; a aprendizagem federada enfatiza a privacidade e a colaboração, e a metaaprendizagem enfatiza a adaptabilidade e a generalização.