Федеративное обучение для IoT и AIoT: применения, проблемы и перспективы

Abstract

Научно-образовательный центр Кабардино-Балкарского научного центра Российской академии наук 360010, Россия, г. Нальчик, ул. Балкарова, 2Аннотация. В статье рассматривается концепция федеративного обучения (FL) -распределенного совместного подхода к искусственному интеллекту (AI), который позволяет обучать AI на распределенных IoT устройствах без необходимости обмена данными. Подходы и методы реализации FL для AIoT устройств были классифицированы по трем типам архитектуры федеративного обучения для организации взаимодействия между участниками обучения: централизованная, децентрализованная и гибридная. Рассмотрены подходы, основанные на различных технологиях, таких как Knowledge Distillation, блокчейн, беспроводные сети типа Mesh, Hybrid-IoT, DHA-FL. Для каждой рассмотренной технологии обозначены основные преимущества, проблемы и вызовы. В заключение сделаны выводы о перспективах развития FL для IoT и AIoT.