Transmissão Inteligente de Parâmetros no Aprendizado Federado: Gerenciando o trade-off entre o desempenho e o consumo energético em Redes IoT sem Fio - de Oliveira, Renan R.; S. Belo, Pedro Augusto; C. Silva, Nickolas Carlos; Oliveira-Jr, Antonio (Anais da Escola Regional de Informática de Goiás (ERI-GO); 2024: Anais da XII Escola Regional de Informática de GoiásDO - 10.5753/erigo.2024.4832, 2024)
O Aprendizado Federado (Federated Learning - FL) permite que dispositivos treinem um modelo global de aprendizado de máquina sem o compartilhamento de dados, preservando a privacidade dos usuários. O FL enfrenta desafios significativos relacionados ao custo energético, especialmente em ambientes com recursos limitados, como redes sem fio e soluções emergentes da Internet das Coisas (Internet of Things - IoT). Este trabalho apresenta uma estratégia de transmissão inteligente de parâmetros no contexto do FL em redes IoT sem fio. A abordagem proposta é baseada na diferença percentual relativa entre os pesos antigos e os novos pesos atualizados dos modelos locais, utilizando um limiar definido para decidir sobre a necessidade de transmissão. Os resultados demonstram que a transmissão condicional reduz o número de transmissões sem comprometer significativamente a acurácia do modelo global.