El aprendizaje federado es una de las tecnologías cuyo objetivo es mejorar la protección de los datos y la privacidad de las personas. Esta tecnología propone un modelo de aprendizaje que no maneja información sensible. A continuación analizaremos en qué consiste el aprendizaje federado, cómo funciona y cuáles son sus principales usos y ventajas.
¿Qué es el aprendizaje federado?
El aprendizaje federado es una técnica de inteligencia artificial. Esta técnica permite entrenar modelos de aprendizaje automático sin necesidad de centralizar los datos. Esta tecnología entrena los modelos directamente en los dispositivos locales. De esta forma, mantiene los datos donde se originan.
Esta técnica permite que múltiples dispositivos colaboren en la mejora de un modelo global sin compartir información sensible. Solo se intercambian parámetros del modelo, como pesos o actualizaciones, lo que reduce el riesgo de exposición de datos personales.
¿Cómo funciona?
El aprendizaje federado en IA funciona mediante un proceso en el que un modelo se entrena localmente en diferentes nodos y luego se combina de forma centralizada. El procedimiento suele seguir estos pasos:
- Inicio del modelo en el que el modelo de IA base se distribuye a todos los dispositivos participantes.
- Entrenamiento local de cada dispositivo que entrena el modelo con sus propios datos.
- Envío de actualizaciones, en el que solo los cambios en el modelo, no los datos, se envían a un servidor central.
- Agregación de parámetros, es decir, el servidor combina las actualizaciones recibidas de todos los dispositivos.
- Repetición del ciclo: el modelo actualizado se redistribuye para continuar el proceso.
Este método mantiene los datos locales, reduciendo riesgos de filtración o mal uso. Además, el modelo mejora con cada ciclo, utilizando el conocimiento colectivo sin comprometer la privacidad.
Aplicaciones de modelo de aprendizaje federado
Algunas de sus aplicaciones clave incluyen: salud, banca, telefonía móvil, automoción e industria.
