FL-H.IAAC: Um Testbed Heterogêneo para Aprendizado Federado em Borda - Souza, Artur Rozados de; Jarczewski, Rafael de Oliveira; Gonzalez, Luis Fernando Gomez; Villas, Leandro; Souza, Allan M. de (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC); 2026: Anais Estendidos do XLIV Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas DistribuídosDO - 10.5753/sbrc_estendido.2026.22876, 2026)
Este artigo apresenta o FL-H.IAAC, uma plataforma versátil projetada para automatizar experimentos de Aprendizado Federado (FL) em ambientes físicos de edge computing. A maioria das pesquisas em FL baseia-se em simulações, que falham em capturar restrições reais de hardware. Nossa plataforma orquestra um cluster heterogêneo de Raspberry Pis e NVIDIA Jetsons usando Ansible e o framework Flower. A plataforma possui uma interface web baseada em Streamlit para gerenciar implantações e coletar telemetria de hardware, resultados de treinamento e tráfego de rede simultaneamente. Demonstramos a utilidade da plataforma através de casos de uso que expõem e auxiliam na mitigação de restrições físicas durante o treinamento.