AoI-U: Uma Análise do Trade-off entre Fairness Temporal e Utilidade Estatística na Seleção de Clientes em Aprendizado Federado - Santana, Andher P. Capanema; Rocha Filho, Geraldo P. (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC), 2026)
O trabalho analisa como políticas de seleção de clientes afetam o aprendizado federado (AF) sob dados não-IID, explorando o trade-off entre fairness temporal (via Age of Information, AoI) e utilidade estatística (via entropia das predições). Propõe-se o framework AoI-U, que combina ambos os critérios com um parâmetro α. Experimentos com CIFAR-10 mostram que AoI gera participação uniforme, entropia concentra atualizações e o método misto reduz desigualdade mantendo desempenho competitivo. Embora as acurácias finais sejam semelhantes, as trajetórias de convergência diferem. Os resultados indicam que fairness e utilidade interagem de forma não trivial e influenciam a dinâmica do AF.