Aprendizado Federado em Redes IoT sem Fio: Novo Algoritmo para a Seleção de Dispositivos e Alocação dos Recursos de Comunicação - Oliveira, Renan R. de; S. e Silva, Rogério; Freitas, Leandro A.; Oliveira-Jr, Antonio (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC); 2024: Anais do XLII Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos, 2024)
O Aprendizado Federado (Federated Learning - FL) permite que dispositivos treinem um modelo global de aprendizado de máquina sem compartilhar dados. No contexto das redes sem fio, os recursos limitados e a natureza não confiável inerente ao meio de transmissão introduzem atrasos e erros que comprometem a regularidade da atualização do modelo global. Dessa forma, este trabalho propõe um novo algoritmo de FL denominado DFed-w Opt que considera tanto os requisitos do treinamento federado quanto de uma rede sem fio no âmbito da Internet das Coisas. Para minimizar a função de perda, DFed-w Opt seleciona um subconjunto de dispositivos com a maior quantidade de dados para o treinamento dos modelos locais. Em seguida, DFed-w Opt maximiza a probabilidade de sucesso da transmissão dos modelos atendendo uma política de latência de comunicação e consumo energético. Os resultados da simulação mostram que DFed-w Opt aumenta a quantidade de transmissões e a acurácia do modelo global em comparação com outras estratégias da literatura.