Análise Prática da Técnica de Aprendizado Federado Aplicada a Dispositivos da Internet das Coisas - Barbosa, Guilherme Nunes Nasseh; Mattos, Diogo Menezes Ferrazani (Anais do Workshop em Desempenho de Sistemas Computacionais e de Comunicação (WPerformance); 2023: Anais do XXII Workshop em Desempenho de Sistemas Computacionais e de Comunicação, 2023)
O número de dispositivos da (Internet of Things - IoT) cresceu exponencialmente nos últimos anos, resultando em uma grande massa de dados útil para aplicações de aprendizado de máquina. Tradicionalmente, os modelos de aprendizado de máquina exigem coleta e processamento de dados centralizados, o que não é viável no cenário IoT, devido à alta densidade e às crescentes preocupações com a privacidade dos dados. O Aprendizado Federado é uma tendência nesse cenário, pois permite o treinamento colaborativo de modelos em dispositivos IoT, distribuído e sem a necessidade de compartilhamento de dados. Este artigo propõe e avalia o desempenho de um arcabouço de aprendizado federado para dispositivos IoT. O arcabouço proposto e avaliado emprega uma topologia de servidor de parâmetros. A análise de desempenho é executada sobre uma rede de testes composta por dispositivos IoT equipados com processadores ARM e limitados a 2GB de RAM. Os experimentos foram executados sobre um conjunto de dados não identicamente distribuído e com dados dependentes (non-IID). Os resultados mostram que o modelo global federado alcança acurácia 0.6, com quatro clientes e 10 rodadas de agregação, independentemente das épocas de treinamento locais.