Федеративное обучение для IoT и AIoT: применения, проблемы и перспективы

Х. М. Елеев

Аннотация: В статье рассматривается концепция федеративного обучения (FL) – распределенного совместного подхода к искусственному интеллекту (AI), который позволяет обучать AI на распределенных IoT устройствах без необходимости обмена данными. Подходы и методы реализации FL для AIoT устройств были классифицированы по трем типам архитектуры федеративного обучения для организации взаимодействия между участниками обучения: централизованная, децентрализованная и гибридная. Рассмотрены подходы, основанные на различных технологиях, таких как Knowledge Distillation, блокчейн, беспроводные сети типа Mesh, Hybrid-IoT, DHA-FL. Для каждой рассмотренной технологии обозначены основные преимущества, проблемы и вызовы. В заключение сделаны выводы о перспективах развития FL для IoT и AIoT.

Ключевые слова: Интернет вещей (IoT), федеративное обучение (FL), искусственный интеллект вещей (AIoT), блокчейн, архитектура.

Для цитирования. Елеев Х. М. Федеративное обучение для IoT и AIoT: применения, проблемы и перспективы // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2024. Т. 26. № 2. С. 26–33.  DOI: 10.35330/1991-6639-2024-26-2-26-33