Fairness em Aprendizado Federado Multi-Modelo sob Heterogeneidade de Dados e Sistemas - Capanema, Cláudio G. S.; Silva, Fabrício A.; Villas, Leandro A.; Loureiro, Antonio A. F. (Anais do Workshop de Computação Urbana (CoUrb); 2026: Anais do X Workshop de Computação Urbana, 2026)
Este trabalho analisa o problema de fairness em Multi-model Federated Learning (MEFL) sob heterogeneidade de dados e sistemas. Diferentemente de abordagens tradicionais baseadas em igualdade, propõe-se uma visão de fairness fundamentada na proporcionalidade da contribuição, considerando simultaneamente volume de dados, capacidade computacional e custo dos modelos. Para isso, são definidas duas métricas: Fairness Proporcional à Contribuição Inter-Clientes (FPC-Inter), que avalia a proporcionalidade entre clientes, e Fairness Proporcional à Contribuição Intra-Cliente (FPC-Intra), que analisa a contribuição comparando modelos dentro de cada cliente. Os resultados mostram que os métodos existentes apresentam diferentes padrões de seleção de clientes e modelos, mas não conseguem equilibrar simultaneamente desempenho e fairness, evidenciando a necessidade de novas abordagens mais alinhadas à contribuição de referência.