Como mencionado acima, a principal diferença entre o aprendizado federado e o aprendizado de máquina tradicional e centralizado está no local onde os dados residem durante o processo de treinamento.

• Aprendizado de máquina tradicional (centralizado): os dados são coletados de várias fontes e reunidos em um só lugar, como um servidor de nuvem ou data center. O modelo de machine learning é treinado diretamente nesse conjunto de dados consolidado. Esse método pode oferecer vantagens como acesso direto aos dados e desenvolvimento mais simples, mas também pode criar riscos significativos de privacidade e possíveis vulnerabilidades se o repositório central de dados for comprometido.
• Aprendizado federado (descentralizado): em vez de mover os dados, o modelo de machine learning é enviado aos dados, e os participantes (clientes) treinam o modelo nos dados locais. Apenas as atualizações do modelo, como pesos ou gradientes aprendidos, são enviadas de volta a um servidor central para agregação. Esse processo permite que o modelo global aprenda com diversos conjuntos de dados sem nunca acessar as informações brutas e sensíveis de nenhum participante.

Embora o machine learning centralizado seja bem estabelecido e geralmente mais fácil de implementar, o aprendizado federado está ganhando força porque pode abordar inerentemente preocupações com a privacidade dos dados, reduzir os requisitos de largura de banda e permitir o treinamento de modelos em dados que, de outra forma, seriam inacessíveis devido a regulamentações ou acordos de confidencialidade. 

O aprendizado federado se adapta a várias necessidades. As principais diferenças geralmente decorrem da forma como os dados são distribuídos ou como os participantes se envolvem na colaboração. Confira os tipos mais comuns:

O aprendizado federado funciona por meio de um processo iterativo que envolve um coordenador central (normalmente um servidor) e vários clientes participantes (dispositivos ou organizações). O fluxo de trabalho geral pode ser dividido nestas etapas principais:

O processo começa com um servidor central que inicializa um modelo global de machine learning. Esse modelo serve como ponto de partida para o treinamento colaborativo. Em seguida, o servidor distribui esse modelo global para um subconjunto selecionado de dispositivos clientes participantes.

Cada dispositivo cliente selecionado recebe o modelo global. Usando os próprios dados locais, o cliente treina o modelo, atualizando os parâmetros com base nos padrões e informações presentes no conjunto de dados local. É importante ressaltar que os dados brutos permanecem no dispositivo do cliente durante toda essa etapa e nunca são enviados ao servidor.

Após o treinamento local, cada cliente envia os parâmetros atualizados do modelo (por exemplo, gradientes ou pesos) de volta ao servidor central. Essas atualizações representam o que o modelo aprendeu com os dados locais, mas não expõem os dados em si.

O servidor central recebe as atualizações do modelo de vários clientes. Em seguida, ele agrega essas atualizações, geralmente fazendo a média delas (um método comum é a média federada, ou FedAvg), para criar uma nova versão aprimorada do modelo global. Esse modelo agregado se beneficia do aprendizado coletivo de todos os clientes participantes. 

Em seguida, o servidor distribui esse modelo global recém-atualizado de volta a um novo conjunto de clientes (ou aos mesmos) para outra rodada de treinamento local. Esse ciclo se repete várias vezes, refinando progressivamente o modelo global a cada iteração até que ele atinja o nível desejado de precisão ou convergência.

Um sistema típico de aprendizado federado é composto por vários elementos interconectados:

São os dispositivos ou organizações individuais que armazenam os dados e realizam o treinamento de modelo local. Os clientes podem variar de smartphones e dispositivos IoT a hospitais ou instituições financeiras. Eles são responsáveis por executar o modelo localmente e gerar atualizações de parâmetros.

O servidor central atua como orquestrador do processo de aprendizado federado. Ele inicializa e distribui o modelo global, coleta atualizações de modelo dos clientes, agrega essas atualizações para refinar o modelo global e redistribui o modelo atualizado. Ele não acessa diretamente os dados brutos dos clientes.

Isso define como os clientes e o servidor trocam informações, principalmente os parâmetros e atualizações do modelo. Protocolos de comunicação eficientes e seguros são cruciais, especialmente devido ao potencial de um grande número de clientes e condições de rede variáveis. 

Esse é o método usado pelo servidor central para combinar as atualizações do modelo recebidas de vários clientes. Algoritmos como a média federada são comumente usados para calcular a média dos pesos ou gradientes, criando um modelo global único e aprimorado.

Apesar das vantagens, o aprendizado federado também apresenta alguns desafios potenciais exclusivos que precisam ser considerados com atenção:

• Heterogeneidade de dados e dispositivos: os clientes em uma rede de aprendizado federado podem variar significativamente em termos de distribuição de dados (dados não independentes e identicamente distribuídos ou não IID) e recursos computacionais (hardware do dispositivo, conectividade de rede). Essa diversidade pode afetar a convergência do modelo e o desempenho geral.
• Sobrecarga de comunicação: embora reduzida em comparação com a transferência de dados centralizada, o aprendizado federado ainda exige comunicação frequente entre os clientes e o servidor. Gerenciar essa comunicação de forma eficiente, principalmente com um grande número de clientes ou redes não confiáveis, ainda pode ser um desafio técnico. 
• Vulnerabilidades de segurança e privacidade: embora tenha sido projetado para a privacidade, o aprendizado federado não está imune a todas as ameaças de segurança. As atualizações do modelo em si podem vazar informações sobre os dados locais por meio de técnicas avançadas, como ataques de inferência ou envenenamento de dados. Medidas de segurança robustas, como privacidade diferencial e agregação segura, são frequentemente empregadas para mitigar esses riscos, embora possam introduzir compensações com precisão ou custo computacional.
• Desvio do modelo: com o tempo, a distribuição de dados nos dispositivos de clientes individuais pode mudar, levando ao "desvio do modelo", em que os modelos locais divergem do modelo global. Para resolver isso, são necessários mecanismos de adaptação contínua ou abordagens de aprendizado federado personalizado. 

O aprendizado federado permite que os usuários criem aplicativos sofisticados que preservam a privacidade em vários domínios. Alguns casos de uso em potencial para o aprendizado federado incluem:

Os usuários podem aproveitar o aprendizado federado para criar aplicativos móveis que aprendem com os dados do usuário sem comprometer a privacidade. Isso é essencial para recursos como texto preditivo em teclados (por exemplo, Gboard), sugestões de próxima palavra, recomendações personalizadas e reconhecimento de voz no dispositivo. Ao treinar modelos diretamente nos dispositivos dos usuários, os desenvolvedores podem melhorar a funcionalidade do app e a experiência do usuário se adaptando aos padrões de interação individuais, tudo isso garantindo que os dados pessoais sensíveis permaneçam locais e protegidos, em conformidade com regulamentações como GDPR e HIPAA. 

O aprendizado federado permite que os usuários criem sistemas de IA colaborativos para empresas em que os dados são isolados em diferentes organizações. Isso é muito útil em setores como saúde e finanças, em que o compartilhamento de dados pessoais é restrito devido a regulamentações de privacidade ou preocupações com a propriedade intelectual. Os usuários podem criar plataformas que permitem que várias instituições (por exemplo, hospitais para pesquisa médica, bancos para detecção de fraudes) treinem modelos compartilhados com os dados combinados sem expor informações brutas. Isso ajuda a promover a colaboração, melhora a acurácia do modelo com conjuntos de dados diversos e ajuda a atender a requisitos de compliance rigorosos.

Para quem trabalha com dispositivos da Internet das Coisas (IoT) e da IoT industrial (IIoT), o aprendizado federado oferece uma maneira poderosa de incorporar inteligência na borda. Isso permite a criação de aplicativos como manutenção preditiva para equipamentos industriais, detecção de anomalias em redes de sensores ou otimização do uso de recursos em cidades inteligentes. Os modelos podem ser treinados com dados gerados por sensores e máquinas distribuídos diretamente nos dispositivos de borda. Essa abordagem reduz a sobrecarga de comunicação, permite insights em tempo real e mantém dados operacionais sensíveis dentro de limites seguros de fábrica ou dispositivo, o que é essencial para manter informações reservadas.

Os usuários podem usar o aprendizado federado para ajudar a criar plataformas robustas de análise de dados para empresas que precisam extrair insights de conjuntos de dados distribuídos e sensíveis. Ele ajuda a garantir que os modelos analíticos possam ser treinados e executados sem centralizar os dados, o que ajuda muito no compliance com regulamentações como GDPR, CCPA e HIPAA. Isso permite que as organizações ganhem inteligência de negócios valiosa, identifiquem tendências ou criem modelos preditivos em seus vários departamentos ou entidades, mantendo protocolos rigorosos de governança e segurança de dados.

O aprendizado federado pode ser aplicado para criar soluções de cibersegurança mais resilientes e eficazes. Os modelos podem ser treinados em vários endpoints (por exemplo, computadores, servidores, dispositivos móveis) para detectar malware, identificar intrusões de rede ou sinalizar atividades suspeitas sem exfiltrar dados sensíveis de sistemas individuais. Essa abordagem de treinamento descentralizada pode levar a recursos de detecção de ameaças mais abrangentes, aprendendo com uma variedade maior de comportamentos de rede e eventos de segurança locais, respeitando a privacidade de usuários ou sistemas individuais. 

Para facilitar o uso do aprendizado federado, surgiram vários frameworks comerciais e de código aberto. Essas ferramentas oferecem aos desenvolvedores o que eles precisam para lidar com o treinamento em diferentes dispositivos, como eles se comunicam e como manter os dados privados.

• TensorFlow Federated (TFF): desenvolvido pelo Google, o TFF é um framework de código aberto para machine learning e outros cálculos em dados descentralizados. Ele se integra perfeitamente ao TensorFlow e é excelente para simular o treinamento federado e criar novos algoritmos de aprendizado federado. 
• PySyft: parte do ecossistema OpenMined, o PySyft é uma biblioteca Python focada em IA que preserva a privacidade. Ele permite o aprendizado federado e funciona com frameworks de aprendizado profundo conhecidos, como PyTorch e TensorFlow, oferecendo suporte a técnicas como privacidade diferencial e computação multipartidária segura (SMPC).
• Flower: o Flower é um framework independente e altamente personalizável para aprendizado federado. Ele funciona com qualquer biblioteca de machine learning, incluindo PyTorch, TensorFlow e scikit-learn, o que o torna versátil para equipes com diversas pilhas de ML. 
• NVIDIA FLARE: esse framework foi criado para imagens médicas e genômica, permitindo o desenvolvimento colaborativo de IA na área da saúde. Ele também é usado em aplicativos como veículos autônomos.
• FATE (Federated AI Technology Enabler): desenvolvido pelo WeBank, o FATE é uma plataforma focada em empresas que oferece suporte ao aprendizado federado com técnicas avançadas de privacidade, como criptografia homomórfica. Ele oferece uma interface baseada na Web para gerenciar fluxos de trabalho. 
• Substra: desenvolvido inicialmente para um projeto de pesquisa médica com vários parceiros, o Substra agora é hospedado pela Linux Foundation. Ele é particularmente forte na área médica, enfatizando a propriedade, a privacidade e a rastreabilidade dos dados. 

O campo do aprendizado federado está evoluindo rapidamente. As pesquisas atuais se concentram em abordar os desafios, como melhorar a robustez da heterogeneidade de dados e sistemas, desenvolver técnicas mais sofisticadas de preservação da privacidade, criar protocolos de comunicação mais eficientes e permitir experiências de aprendizado federado verdadeiramente personalizadas. À medida que a IA se torna mais integrada a domínios sensíveis, o aprendizado federado está prestes a desempenhar um papel ainda mais crítico na ativação de inteligência segura, privada e colaborativa. Embora um servidor central atualmente coordene muitos sistemas de aprendizado federado, é provável que desenvolvimentos futuros explorem abordagens de aprendizado federado mais verdadeiramente descentralizadas ou ponto a ponto, aprimorando a robustez, a escalonabilidade e eliminando pontos únicos de falha.