Aprendizaje Federado: Una guía completa de la IA colaborativa

El aprendizaje federado ofrece una forma de desarrollar modelos de IA de forma colaborativa a través de conjuntos de datos distribuidos sin comprometer la privacidad de los datos. Es una solución a los retos que plantean la seguridad de los datos, el cumplimiento de la normativa y la localización de los datos. Con el aprendizaje federado, las organizaciones están maximizando el potencial de los grandes datos, al tiempo que navegan por las normativas de privacidad. 

En esta guía, exploramos los principios básicos del aprendizaje federado, sus implementaciones y sus aplicaciones potenciales en todos los sectores. Desde la sanidad y las finanzas hasta las aplicaciones móviles y el Internet de las Cosas, examinaremos cómo este enfoque colaborativo de la IA está equilibrando el rendimiento del modelo y la protección de datos. Si eres totalmente nuevo en este campo, sigue nuestro curso Comprender el Aprendizaje Automático sin necesidad de codificación.

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¿Qué es el aprendizaje federado? 

El aprendizaje federado es un paradigma de aprendizaje automático de vanguardia que facilita el entrenamiento de modelos de IA a través de una red de dispositivos o servidores descentralizados. Este enfoque permite que cada nodo contribuya al proceso de aprendizaje del modelo utilizando sus datos locales, sin necesidad de intercambiar o centralizar estas muestras de datos. Este método permite el aprendizaje colaborativo al tiempo que mantiene los datos brutos en su origen, abordando los problemas de privacidad y seguridad.

Ventajas del aprendizaje federado

El aprendizaje federado difiere de los enfoques tradicionales de aprendizaje automático centralizado. En los métodos convencionales, todos los datos de entrenamiento se agregan en una ubicación central para el entrenamiento del modelo. En cambio, el aprendizaje federado lleva el modelo a los datos, no al revés. Esta naturaleza descentralizada ofrece varias ventajas clave:

1. Privacidad mejorada: Los datos en bruto nunca salen de su ubicación original, lo que reduce significativamente el riesgo de violación de datos o de acceso no autorizado.
2. Seguridad mejorada: Al mantener los datos localizados, el aprendizaje federado minimiza la superficie de ataque para posibles piratas informáticos.
3. Cumplimiento de la normativa: Este enfoque ayuda a las organizaciones a cumplir las normativas de protección de datos como el GDPR, que restringen el movimiento de datos a través de las fronteras.
4. Transferencia de datos reducida: Minimizar la necesidad de mover grandes conjuntos de datos ahorra ancho de banda y reduce la latencia en el entrenamiento del modelo.

Aprendizaje federado vs. federación de datos

Aunque el aprendizaje federado se centra en el entrenamiento distribuido de modelos, comparte algunas similitudes conceptuales con la federación de datos, otro enfoque para manejar datos distribuidos. Ambas técnicas pretenden obtener información de fuentes de datos descentralizadas sin centralizar los datos en bruto.

Básicamente, mientras que el aprendizaje federado se centra en entrenar modelos de aprendizaje automático de forma colaborativa entre dispositivos sin compartir datos brutos y luego agregar el resultado de cada modelo, la federación de datos proporciona acceso centralizado a los datos distribuidos. Para comprender el contexto más amplio del manejo de datos distribuidos, puede resultarte útil leer nuestro post ¿Qué es una federación de datos?

¿Cómo funciona el aprendizaje federado?

El aprendizaje federado funciona mediante una serie de pasos coordinados que permiten el entrenamiento colaborativo de modelos preservando la privacidad de los datos. Este proceso puede dividirse en tres etapas clave: inicialización, entrenamientolocal, y agregación de actualizaciones. Exploremos cada etapa en detalle:

Fase de inicialización

El proceso de aprendizaje federado comienza con la fase de inicialización:

1. Un servidor central desarrolla un modelo global inicial. Este modelo sirve de punto de partida para el proceso de aprendizaje federado.
2. El servidor distribuye este modelo global a un grupo seleccionado de dispositivos cliente o servidores participantes. Estos clientes pueden ser smartphones, dispositivos IoT o servidores locales de distintas organizaciones.
3. Junto con el modelo, el servidor envía instrucciones para el entrenamiento, incluidos los hiperparámetros, el número de épocas locales a realizar y cualquier otro detalle de configuración relevante.
4. Los clientes reciben el modelo global y se preparan para entrenarlo con sus datos locales.

Formación local

Una vez que los clientes reciben el modelo global, comienza la fase de entrenamiento local:

1. Cada dispositivo cliente entrena el modelo utilizando sólo sus datos locales. Este es un aspecto característico del aprendizaje federado: los datos en bruto nunca salen del dispositivo.
2. El proceso de entrenamiento en cada dispositivo es similar al aprendizaje automático tradicional, que puede implicar pases hacia delante, cálculo de pérdidas y retropropagación para actualizar los parámetros del modelo.
3. Los clientes realizan un número especificado de épocas o iteraciones de entrenamiento, según lo definido en la fase de inicialización.
4. Tras completar el entrenamiento local, cada cliente calcula la diferencia entre los parámetros actualizados del modelo y los parámetros originales del modelo global. Esta diferencia representa la actualización local.

Agregación de actualizaciones

La etapa final consiste en agregar las actualizaciones locales para mejorar el modelo global:

1. Los clientes envían al servidor central los parámetros actualizados de su modelo. Es importante destacar que sólo transmite las actualizaciones del modelo, no los datos brutos ni los modelos locales totalmente entrenados.
2. El servidor central recibe actualizaciones de varios clientes y las agrega para crear un nuevo modelo global. Esta agregación suele hacerse mediante un proceso llamado promedio federado, en el que el servidor calcula una media ponderada de todas las actualizaciones de los clientes.
3. Para mejorar aún más la privacidad, en este paso se pueden aplicar técnicas como la agregación segura o la privacidad diferencial. Estos métodos añaden una capa adicional de protección, haciendo prácticamente imposible la ingeniería inversa de las contribuciones individuales a partir de la actualización agregada.
4. El servidor actualiza el modelo global con los cambios agregados, creando una versión mejorada que ha aprendido de diversas fuentes de datos sin acceder directamente a ningún dato local.
5. Este nuevo modelo global se distribuye de nuevo a los clientes, y el proceso se repite desde la fase de inicialización para la siguiente ronda de entrenamiento.

Mediante estas rondas iterativas de entrenamiento local y agregación global, el modelo de aprendizaje federado mejora progresivamente.

Tipos de aprendizaje federado

El aprendizaje federado engloba varios enfoques, cada uno diseñado para abordar escenarios y retos específicos en el aprendizaje automático distribuido. Aunque el principio básico de entrenar modelos con datos descentralizados permanece constante, la aplicación puede variar. Exploremos cuatro tipos principales de aprendizaje federado:

Aprendizaje federado centralizado

El aprendizaje federado centralizado, también conocido como aprendizaje federado basado en servidores, es el enfoque más común. El método que hemos presentado anteriormente es característico del aprendizaje federado centralizado. En el aprendizaje federado centralizado, un servidor central coordina todo el proceso de aprendizaje. A continuación, el servidor inicia el entrenamiento distribuyendo el modelo global a los clientes, que entrenan el modelo localmente y envían las actualizaciones al servidor. Por último, el servidor agrega estas actualizaciones para mejorar el modelo global.

Este enfoque es ideal para situaciones en las que una entidad central de confianza puede gestionar el proceso, como una empresa tecnológica que mejora sus servicios en los dispositivos de los usuarios o un consorcio sanitario que coordina la investigación en varios hospitales.

Aprendizaje federado descentralizado

El aprendizaje federado descentralizado elimina la necesidad de un servidor central. En el aprendizaje federado descentralizado, los clientes se comunican directamente entre sí en una red entre iguales, y cada cliente actúa como aprendiz y como agregador. Los modelos o actualizaciones se comparten entre los clientes, a menudo utilizando blockchain u otras tecnologías de libro mayor distribuido, y el modelo global surge de las interacciones colectivas de todos los clientes.

Este enfoque es especialmente útil en situaciones en las que no existe una única autoridad central de confianza o cuando se requiere una mayor privacidad y resistencia a los puntos únicos de fallo.

Aprendizaje federado heterogéneo

El aprendizaje federado heterogéneo aborda los retos del entrenamiento a través de diversos dispositivos y distribuciones de datos, ya que da cabida a dispositivos con distintas capacidades y recursos informáticos. Lo hace empleando algoritmos adaptativos para gestionar las distintas calidades y cantidades de datos de los clientes.

Este tipo es útil en aplicaciones del mundo real en las que los datos y los dispositivos son intrínsecamente diversos, como en las redes IoT o cuando se entrenan modelos en distintas organizaciones.

Aprendizaje federado intersilo

El aprendizaje federado entre silos se centra en la colaboración entre diferentes organizaciones o silos de datos, Implica a un pequeño número de participantes fiables, a menudo organizaciones más que dispositivos individuales. Los participantes suelen tener conjuntos de datos más grandes y conexiones más estables en comparación con los entornos multidispositivo. Puede implicar complejos acuerdos legales y organizativos para el intercambio de datos y la propiedad de los modelos. Suele utilizarse en escenarios como la investigación colaborativa entre instituciones o los sistemas de detección de fraudes interbancarios.

Este enfoque permite a las organizaciones beneficiarse de la inteligencia colectiva, manteniendo al mismo tiempo el control sobre sus datos sensibles.

Aplicaciones del aprendizaje federado

El aprendizaje federado está cambiando la forma en que las industrias abordan el aprendizaje automático, especialmente en escenarios en los que la privacidad y la seguridad de los datos son primordiales. Al permitir el aprendizaje colaborativo sin centralizar los datos sensibles, el aprendizaje federado está encontrando aplicaciones en distintos sectores. 

Sanidad

El aprendizaje federado está transformando la investigación médica y la atención al paciente al permitir que los hospitales y las instituciones de investigación colaboren sin comprometer la privacidad del paciente:

• Investigación sobre el cáncer: El proyecto MELLODDY, en el que participan diez empresas farmacéuticas, utiliza el aprendizaje federado para mejorar el descubrimiento de fármacos para tratamientos contra el cáncer sin compartir datos privados.
• Predictive Healthcare: Los hospitales pueden entrenar en colaboración modelos para predecir los resultados de los pacientes, los riesgos de readmisión o los diagnósticos de enfermedades raras utilizando datos de múltiples instituciones.
• Imágenes médicas: El aprendizaje federado permite desarrollar modelos de IA más sólidos para interpretar radiografías, resonancias magnéticas y tomografías computarizadas, aprendiendo de diversos conjuntos de datos de distintos proveedores sanitarios.
• Respuesta ante una pandemia: Durante la pandemia COVID-19, el aprendizaje federado facilitó la rápida colaboración entre hospitales de todo el mundo para desarrollar modelos de predicción de los resultados de los pacientes y la asignación de recursos.

Finanzas

Las instituciones financieras están aprovechando el aprendizaje federado para mejorar sus servicios, manteniendo al mismo tiempo una estricta privacidad de los datos y el cumplimiento de la normativa:

• Detección de fraudes: Los bancos colaboran para entrenar modelos de detección del fraude más eficaces sin compartir datos sensibles de las transacciones, como demuestran proyectos como el dirigido por WeBank en China.
• Puntuación crediticia: Los prestamistas pueden desarrollar modelos de evaluación del riesgo crediticio más precisos aprendiendo de diversas bases de clientes de múltiples instituciones sin centralizar los datos financieros personales.
• Prevención del blanqueo de capitales (AML): Las instituciones financieras utilizan el aprendizaje federado para mejorar los sistemas de detección de AML mediante el entrenamiento colaborativo en patrones de varios bancos sin exponer los detalles de las transacciones individuales.
• Servicios financieros personalizados: Los bancos pueden ofrecer recomendaciones de productos y consejos de inversión basados en modelos entrenados en diversas bases de clientes, manteniendo la privacidad de los datos individuales de los clientes.

IoT y dispositivos móviles

El aprendizaje federado está aumentando las capacidades de los dispositivos periféricos, mejorando la experiencia del usuario y preservando la privacidad:

• Predicción del teclado del smartphone: Gboard de Google utiliza el aprendizaje federado para mejorar la predicción de la siguiente palabra y las funciones de autocorrección sin enviar los datos de escritura individuales a servidores centrales.
• Dispositivos domésticos inteligentes: El aprendizaje federado permite a los dispositivos IoT aprender de los comportamientos colectivos de los usuarios para optimizar el uso de la energía, las funciones de seguridad y la automatización sin compartir los datos individuales de cada hogar.
• Vehículos autónomos: Los fabricantes de automóviles están explorando el aprendizaje federado para mejorar los sistemas de conducción autónoma aprendiendo de diversos escenarios de conducción a través de múltiples vehículos sin centralizar los datos sensibles de localización y conducción.
• Dispositivos sanitarios portátiles: Los rastreadores de fitness y los smartwatches utilizan el aprendizaje federado para mejorar los algoritmos de control de la salud, aprendiendo de los diversos datos del usuario sin comprometer la información sanitaria individual.

Estas aplicaciones demuestran cómo el aprendizaje federado no es sólo un concepto teórico, sino una solución práctica que aborda retos del mundo real en todos los sectores.

Consideraciones avanzadas sobre privacidad y seguridad en el aprendizaje federado

Aunque el aprendizaje federado mejora intrínsecamente la privacidad al mantener localizados los datos brutos, se emplean técnicas adicionales para reforzar aún más la protección de los datos. Estos métodos garantizan que incluso las actualizaciones del modelo compartidas durante el proceso de aprendizaje no revelen inadvertidamente información sensible.

Privacidad diferencial

La privacidad diferencial es un marco matemático que añade ruido controlado a los datos o a las actualizaciones de los modelos, haciendo prácticamente imposible la ingeniería inversa de puntos de datos individuales:

• Adición de ruido: Se añade ruido aleatorio a las actualizaciones del modelo antes de enviarlas al servidor central. Este ruido oscurece las contribuciones individuales al tiempo que preserva los patrones estadísticos generales.
• Presupuesto de privacidad (ε): Un presupuesto de privacidad, denotado por ε (épsilon), cuantifica la máxima pérdida de privacidad permitida en el sistema: cuanto menor sea ε, más ruido se introduce, lo que proporciona mayores garantías de privacidad pero reduce potencialmente la precisión del modelo.
• Recorte adaptativo: Para equilibrar la privacidad y la utilidad, se utilizan técnicas de recorte adaptativo para determinar la cantidad óptima de ruido que hay que añadir en función de la sensibilidad de los datos.
• Local vs. Privacidad diferencial global: En la privacidad diferencial local, el ruido se añade en los dispositivos cliente, mientras que en la privacidad diferencial global, se añade durante el proceso de agregación en el servidor.

Agregación segura

La agregación segura es una técnica criptográfica que permite al servidor calcular la suma de las actualizaciones del modelo de varios clientes sin ver las actualizaciones individuales:

• Enmascaramiento por parejas: Los clientes generan máscaras aleatorias que se anulan cuando se suman en todos los participantes. Estas máscaras se aplican a las actualizaciones del modelo antes de compartirlas.
• Cifrado de umbral: El proceso de agregación se divide entre varios servidores, lo que requiere que un número umbral de servidores colabore para descifrar el resultado final.
• Manejo de abandonos: Los protocolos de agregación segura están diseñados para gestionar las caídas de clientes, garantizando que el proceso pueda completarse aunque algunos clientes dejen de estar disponibles.
• Eficiencia computacional: Los avances recientes han reducido significativamente la sobrecarga computacional de la agregación segura, haciéndola práctica para los sistemas de aprendizaje federados a gran escala.

Cifrado homomórfico

La encriptación homomórfica es una técnica avanzada que permite realizar cálculos sobre datos encriptados: La encriptación homomórfica permite al servidor realizar operaciones sobre las actualizaciones encriptadas del modelo sin desencriptarlas nunca, lo que proporciona una capa adicional de seguridad y preservación de la privacidad.

Retos del aprendizaje federado

Aunque el aprendizaje federado ofrece ventajas, también se enfrenta a varios retos. Exploremos los principales retos y algunas posibles soluciones. 

Costes de comunicación

Los sistemas de aprendizaje federados suelen implicar intercambios frecuentes entre el servidor central y numerosos dispositivos cliente, lo que conlleva una importante sobrecarga de comunicación. 

Desafíos:

• Restricciones de ancho de banda: Transmitir las actualizaciones del modelo, especialmente en el caso de redes neuronales grandes, puede consumir un ancho de banda considerable.
• Problemas de escalabilidad: A medida que aumenta el número de dispositivos participantes, los costes de comunicación pueden crecer exponencialmente.

Soluciones e investigación en curso:

• Compresión Gradiente: Técnicas como la cuantización y la sparsificación reducen el tamaño de las actualizaciones del modelo.
• SGD local: El descenso de gradiente estocástico es un algoritmo de optimización utilizado por los clientes en el aprendizaje federado para entrenar modelos sobre datos locales. SGD local se refiere a realizar varias iteraciones de SGD localmente antes de comunicarse con el servidor central.

Heterogeneidad de los dispositivos

El aprendizaje federado suele implicar una gama diversa de dispositivos con distintas capacidades informáticas y de almacenamiento. 

Desafíos:

• Disparidad computacional: Algunos dispositivos pueden tener dificultades para realizar tareas complejas de entrenamiento de modelos.
• Restricciones energéticas: Los dispositivos alimentados por batería deben equilibrar el entrenamiento del modelo con la conservación de la energía.

Soluciones e investigación en curso:

• Entrenamiento local adaptativo: Ajustar la complejidad de los cálculos locales en función de las capacidades del dispositivo.
• Modelo Compresión: Técnicas como la poda y la destilación de conocimientos para crear modelos más pequeños y eficientes.

Riesgos para la seguridad de los datos

Aunque el aprendizaje federado mejora la privacidad, introduce nuevos problemas de seguridad. 

Desafíos:

• Modelo de envenenamiento: Los actores maliciosos podrían intentar inyectar datos erróneos o actualizaciones del modelo para comprometer el modelo global.
• Ataques de inferencia: Podrían utilizarse técnicas sofisticadas para inferir información sobre los datos de entrenamiento a partir de las actualizaciones del modelo.

Soluciones e investigación en curso:

• Agregación robusta: Técnicas como la agregación basada en la mediana y Algoritmos Byzantine-Resilient para detectar y mitigar las actualizaciones maliciosas.
• Privacidad diferencial: Añadir ruido controlado a las actualizaciones del modelo para evitar ataques de inferencia.

A pesar de estos retos, el campo está evolucionando rápidamente, y los investigadores y profesionales trabajan activamente en soluciones innovadoras. Estos esfuerzos en curso no sólo abordan las limitaciones actuales, sino que también abren nuevas posibilidades.

Conclusión

El aprendizaje federado representa un avance significativo en el campo del aprendizaje automático, ya que ofrece un enfoque de preservación de la privacidad para el desarrollo colaborativo de la IA. Permitir el entrenamiento de modelos en datos descentralizados aborda las preocupaciones en torno a la privacidad y la seguridad de los datos, sin dejar de aprovechar la potencia de diversos conjuntos de datos. 

A pesar de los retos que plantean los costes de comunicación, la heterogeneidad de los dispositivos y los posibles riesgos de seguridad, la investigación en curso y los avances tecnológicos siguen mejorando la eficacia de los sistemas de aprendizaje federados. A medida que la normativa sobre privacidad se hace más estricta y aumenta el valor de la privacidad de los datos, es probable que el aprendizaje federado desempeñe un papel cada vez más importante en el futuro de la IA y el aprendizaje automático.

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Al trabajar con estas habilidades fundamentales de aprendizaje automático, estarás bien preparado para explorar y contribuir a campos emergentes como el aprendizaje federado, posicionándote a la vanguardia del desarrollo de la IA que preserva la privacidad.