MiniNetFED: Uma Ferramenta para Emulação e Análise de Aprendizado Federado com Dispositivos Heterogêneos - Bastos, Johann Jakob Schmitz; Sarmento, Eduardo Montagner de Moraes; Villaça, Rodolfo da Silva; Mota, Vinícius F. S. (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC), 2024)
Este artigo apresenta o MiniNetFed, uma ferramenta de emulação de um ambiente com dispositivos heterogêneos para análise de algoritmos de aprendizado federado. A ferramenta permite aos usuários definirem: i) modo de divisão do conjunto de dados entre os dispositivos; ii) políticas de seleção de clientes; iii) função de agregação de modelos; iv) utilizar modelos para os principais datasets disponíveis; e v) visualizações gráficas das principais métricas de desempenho. Por fim, além do potencial educacional, o MiniNetFed foi projetado de forma que novos algoritmos e modelos sejam facilmente estendidos, permitindo que pesquisadores implementem e avaliem suas propostas.