Aprendizagem federada: Um guia completo para IA colaborativa

A aprendizagem federada oferece uma maneira de desenvolver modelos de IA de forma colaborativa em conjuntos de dados distribuídos sem comprometer a privacidade dos dados. É uma solução para os desafios que envolvem segurança de dados, conformidade normativa e localização de dados. Com a aprendizagem federada, as organizações estão maximizando o potencial do big data e, ao mesmo tempo, navegando pelas normas de privacidade. 

Neste guia, exploramos os princípios fundamentais da aprendizagem federada, suas implementações e suas possíveis aplicações em todos os setores. De saúde e finanças a aplicativos móveis e à Internet das Coisas, examinaremos como essa abordagem de IA colaborativa está equilibrando o desempenho do modelo e a proteção de dados. Se você é totalmente novo na área, faça nosso curso Understanding Machine Learning (Entendendo o aprendizado de máquina ) sem codificação envolvida.

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O que é aprendizagem federada? 

O aprendizado federado é um paradigma de aprendizado de máquina de ponta que facilita o treinamento de modelos de IA em uma rede de dispositivos ou servidores descentralizados. Essa abordagem permite que cada nó contribua para o processo de aprendizagem do modelo usando seus dados locais sem a necessidade de trocar ou centralizar essas amostras de dados. Esse método permite o aprendizado colaborativo e, ao mesmo tempo, mantém os dados brutos em sua fonte, abordando questões de privacidade e segurança.

Benefícios do aprendizado federado

O aprendizado federado é diferente das abordagens tradicionais de aprendizado de máquina centralizado. Nos métodos convencionais, todos os dados de treinamento são agregados em um local central para o treinamento do modelo. Por outro lado, a aprendizagem federada traz o modelo para os dados, e não o contrário. Essa natureza descentralizada oferece várias vantagens importantes:

1. Privacidade aprimorada: Os dados brutos nunca saem de seu local original, reduzindo significativamente o risco de violações de dados ou de acesso não autorizado.
2. Segurança aprimorada: Ao manter os dados localizados, a aprendizagem federada minimiza a superfície de ataque para possíveis hackers.
3. Conformidade regulatória: Essa abordagem ajuda as organizações a aderir às normas de proteção de dados, como o GDPR, que restringe a movimentação de dados entre fronteiras.
4. Transferência de dados reduzida: Minimizar a necessidade de mover grandes conjuntos de dados economiza largura de banda e reduz a latência no treinamento do modelo.

Aprendizagem federada vs. federação de dados

Embora a aprendizagem federada se concentre no treinamento de modelos distribuídos, ela compartilha algumas semelhanças conceituais com a federação de dados, outra abordagem para lidar com dados distribuídos. Ambas as técnicas visam obter insights de fontes de dados descentralizadas sem centralizar os dados brutos.

Basicamente, enquanto a aprendizagem federada se concentra no treinamento de modelos de aprendizagem de máquina de forma colaborativa entre dispositivos sem compartilhar dados brutos e, em seguida, agregar a saída para cada modelo, a federação de dados fornece acesso centralizado a dados distribuídos. Para entender o contexto mais amplo do manuseio de dados distribuídos, você pode achar útil ler nossa postagem, O que é uma federação de dados?

Como funciona a aprendizagem federada?

A aprendizagem federada opera por meio de uma série de etapas coordenadas que permitem o treinamento de modelos colaborativos e, ao mesmo tempo, preservam a privacidade dos dados. Esse processo pode ser dividido em três etapas principais: inicialização, treinamentolocal e agregaçãode atualizações. Vamos explorar cada estágio em detalhes:

Fase de inicialização

O processo de aprendizagem federada começa com a fase de inicialização:

1. Um servidor central desenvolve um modelo global inicial. Esse modelo serve como ponto de partida para o processo de aprendizado federado.
2. O servidor distribui esse modelo global para um grupo selecionado de dispositivos clientes ou servidores participantes. Esses clientes podem ser smartphones, dispositivos de IoT ou servidores locais em diferentes organizações.
3. Junto com o modelo, o servidor envia instruções para treinamento, incluindo hiperparâmetros, o número de épocas locais a serem executadas e quaisquer outros detalhes de configuração relevantes.
4. Os clientes recebem o modelo global e se preparam para treiná-lo em seus dados locais.

Treinamento local

Quando os clientes recebem o modelo global, a fase de treinamento local é iniciada:

1. Cada dispositivo cliente treina o modelo usando apenas seus dados locais. Esse é um aspecto característico da aprendizagem federada - os dados brutos nunca saem do dispositivo.
2. O processo de treinamento em cada dispositivo é semelhante ao aprendizado de máquina tradicional, que pode envolver passagens para frente, cálculo de perda e retropropagação para atualizar os parâmetros do modelo.
3. Os clientes executam um número especificado de épocas ou iterações de treinamento, conforme definido na fase de inicialização.
4. Após concluir o treinamento local, cada cliente calcula a diferença entre os parâmetros do modelo atualizado e os parâmetros do modelo global original. Essa diferença representa a atualização local.

Agregação de atualizações

O estágio final envolve a agregação das atualizações locais para aprimorar o modelo global:

1. Os clientes enviam seus parâmetros de modelo atualizados de volta ao servidor central. É importante ressaltar que apenas as atualizações do modelo são transmitidas, e não os dados brutos ou os modelos locais totalmente treinados.
2. O servidor central recebe atualizações de vários clientes e as agrega para criar um novo modelo global. Normalmente, essa agregação é feita por meio de um processo chamado de média federada, em que o servidor calcula uma média ponderada de todas as atualizações do cliente.
3. Para aumentar ainda mais a privacidade, técnicas como agregação segura ou privacidade diferencial podem ser aplicadas durante essa etapa. Esses métodos adicionam uma camada extra de proteção, tornando praticamente impossível fazer engenharia reversa de contribuições individuais a partir da atualização agregada.
4. O servidor atualiza o modelo global com as alterações agregadas, criando uma versão aprimorada que aprendeu com diversas fontes de dados sem acessar diretamente nenhum dado local.
5. Esse novo modelo global é então distribuído de volta aos clientes, e o processo se repete a partir da fase de inicialização para a próxima rodada de treinamento.

Por meio dessas rodadas iterativas de treinamento local e agregação global, o modelo de aprendizagem federado melhora progressivamente.

Tipos de aprendizagem federada

A aprendizagem federada engloba várias abordagens, cada uma projetada para tratar de cenários e desafios específicos na aprendizagem de máquina distribuída. Embora o princípio básico dos modelos de treinamento em dados descentralizados permaneça constante, a implementação pode variar. Vamos explorar quatro tipos principais de aprendizagem federada:

Aprendizagem centralizada e federada

A aprendizagem federada centralizada, também conhecida como aprendizagem federada baseada em servidor, é a abordagem mais comum. O método que apresentamos acima era característico do aprendizado federado centralizado. No aprendizado federado centralizado, um servidor central coordena todo o processo de aprendizado. Em seguida, o servidor inicia o treinamento distribuindo o modelo global aos clientes, que treinam o modelo localmente e enviam as atualizações de volta ao servidor. Por fim, o servidor agrega essas atualizações para aprimorar o modelo global.

Essa abordagem é ideal para cenários em que uma entidade central confiável pode gerenciar o processo, como uma empresa de tecnologia que aprimora seus serviços em dispositivos de usuários ou um consórcio de saúde que coordena pesquisas em vários hospitais.

Aprendizagem descentralizada e federada

O aprendizado federado descentralizado elimina a necessidade de um servidor central. Na aprendizagem federada descentralizada, os clientes se comunicam diretamente uns com os outros em uma rede ponto a ponto, e cada cliente atua como aluno e agregador. Os modelos ou atualizações são compartilhados entre os clientes, geralmente usando blockchain ou outras tecnologias de registro distribuído, e o modelo global emerge das interações coletivas de todos os clientes.

Essa abordagem é particularmente útil em cenários em que não existe uma única autoridade central confiável ou quando é necessário aumentar a privacidade e a resistência a pontos únicos de falha.

Aprendizado federado heterogêneo

O aprendizado federado heterogêneo aborda os desafios do treinamento em diversos dispositivos e distribuições de dados porque acomoda dispositivos com recursos e capacidades computacionais variados. Ele faz isso empregando algoritmos adaptativos para lidar com diferentes qualidades e quantidades de dados entre os clientes.

Esse tipo é útil em aplicativos do mundo real em que os dados e os dispositivos são inerentemente diversos, como em redes de IoT ou no treinamento de modelos em diferentes organizações.

Aprendizagem federada entre silos

A aprendizagem federada entre silos concentra-se na colaboração entre diferentes organizações ou silos de dados. Ela envolve um pequeno número de participantes confiáveis, geralmente organizações em vez de dispositivos individuais. Normalmente, os participantes têm conjuntos de dados maiores e conexões mais estáveis em comparação com as configurações entre dispositivos. Isso pode envolver acordos legais e organizacionais complexos para compartilhamento de dados e propriedade de modelos. Ele é usado com frequência em cenários como pesquisa colaborativa entre instituições ou sistemas de detecção de fraudes entre bancos.

Essa abordagem permite que as organizações se beneficiem da inteligência coletiva e, ao mesmo tempo, mantenham o controle sobre seus dados confidenciais.

Aplicativos de aprendizagem federada

A aprendizagem federada está mudando a forma como os setores abordam a aprendizagem automática, especialmente em cenários em que a privacidade e a segurança dos dados são fundamentais. Ao permitir a aprendizagem colaborativa sem centralizar dados confidenciais, a aprendizagem federada está encontrando aplicações em diferentes setores. 

Cuidados com a saúde

A aprendizagem federada está transformando a pesquisa médica e o atendimento ao paciente, permitindo que hospitais e instituições de pesquisa colaborem sem comprometer a privacidade do paciente:

• Pesquisa sobre o câncer: O projeto MELLODDY, que envolve dez empresas farmacêuticas, usa o aprendizado federado para aprimorar a descoberta de medicamentos para tratamentos de câncer sem compartilhar dados proprietários.
• Cuidados de saúde preditivos: Os hospitais podem treinar modelos de forma colaborativa para prever os resultados dos pacientes, os riscos de readmissão ou os diagnósticos de doenças raras usando dados de várias instituições.
• Imagens médicas: A aprendizagem federada permite o desenvolvimento de modelos de IA mais robustos para interpretar radiografias, ressonâncias magnéticas e tomografias computadorizadas, aprendendo com diversos conjuntos de dados de diferentes provedores de serviços de saúde.
• Resposta à pandemia: Durante a pandemia da COVID-19, a aprendizagem federada facilitou a colaboração rápida entre hospitais de todo o mundo para desenvolver modelos de previsão de resultados de pacientes e alocação de recursos.

Finanças

As instituições financeiras estão aproveitando a aprendizagem federada para aprimorar seus serviços e, ao mesmo tempo, manter a privacidade rigorosa dos dados e a conformidade regulamentar:

• Detecção de fraudes: Os bancos colaboram para treinar modelos de detecção de fraude mais eficazes sem compartilhar dados de transações confidenciais, conforme demonstrado por projetos como o liderado pelo WeBank na China.
• Pontuação de crédito: Os credores podem desenvolver modelos de avaliação de risco de crédito mais precisos, aprendendo com as diversas bases de clientes em várias instituições, sem centralizar os dados financeiros pessoais.
• Combate à lavagem de dinheiro (AML): As instituições financeiras usam o aprendizado federado para aprimorar os sistemas de detecção de AML, treinando de forma colaborativa os padrões de vários bancos sem expor detalhes de transações individuais.
• Serviços financeiros personalizados: Os bancos podem oferecer recomendações de produtos e consultoria de investimentos com base em modelos treinados em diversas bases de clientes, mantendo a privacidade dos dados individuais dos clientes.

IoT e dispositivos móveis

A aprendizagem federada está aprimorando os recursos dos dispositivos de ponta, melhorando a experiência do usuário e preservando a privacidade:

• Previsão de teclados para smartphones: O Gboard do Google usa o aprendizado federado para aprimorar a previsão da próxima palavra e os recursos de autocorreção sem enviar dados individuais de digitação para servidores centrais.
• Dispositivos domésticos inteligentes: A aprendizagem federada permite que os dispositivos de IoT aprendam com os comportamentos coletivos dos usuários para otimizar o uso de energia, os recursos de segurança e a automação sem compartilhar dados domésticos individuais.
• Veículos autônomos: Os fabricantes de automóveis estão explorando a aprendizagem federada para aprimorar os sistemas de direção autônoma, aprendendo com diversos cenários de direção em vários veículos sem centralizar dados confidenciais de localização e direção.
• Dispositivos de saúde vestíveis: Os rastreadores de condicionamento físico e os smartwatches usam a aprendizagem federada para aprimorar os algoritmos de monitoramento da saúde, aprendendo com diversos dados do usuário sem comprometer as informações de saúde individuais.

Esses aplicativos demonstram como a aprendizagem federada não é apenas um conceito teórico, mas uma solução prática que aborda desafios do mundo real em todos os setores.

Considerações avançadas sobre privacidade e segurança no aprendizado federado

Embora a aprendizagem federada aumente inerentemente a privacidade ao manter os dados brutos localizados, técnicas adicionais são empregadas para fortalecer ainda mais a proteção de dados. Esses métodos garantem que mesmo as atualizações do modelo compartilhadas durante o processo de aprendizagem não revelem inadvertidamente informações confidenciais.

Privacidade diferencial

A privacidade diferencial é uma estrutura matemática que adiciona ruído controlado aos dados ou às atualizações do modelo, tornando praticamente impossível a engenharia reversa de pontos de dados individuais:

• Adição de ruído: O ruído aleatório é adicionado às atualizações do modelo antes de serem enviadas ao servidor central. Esse ruído obscurece as contribuições individuais e, ao mesmo tempo, preserva os padrões estatísticos gerais.
• Orçamento de privacidade (ε): Um orçamento de privacidade, denotado por ε (epsilon), quantifica a perda de privacidade máxima permitida no sistema - quanto menor o ε, mais ruído é introduzido, fornecendo garantias de privacidade mais fortes, mas possivelmente reduzindo a precisão do modelo.
• Adaptive Clipping: Para equilibrar privacidade e utilidade, técnicas de recorte adaptáveis são usadas para determinar a quantidade ideal de ruído a ser adicionada com base na sensibilidade dos dados.
• Local vs. Local. Privacidade diferencial global: Na privacidade diferencial local, o ruído é adicionado nos dispositivos clientes, enquanto na privacidade diferencial global, ele é adicionado durante o processo de agregação no servidor.

Agregação segura

A agregação segura é uma técnica criptográfica que permite que o servidor calcule a soma das atualizações de modelos de vários clientes sem ver as atualizações individuais:

• Pairwise Masking: Os clientes geram máscaras aleatórias que se cancelam quando somadas em todos os participantes. Essas máscaras são aplicadas às atualizações do modelo antes do compartilhamento.
• Criptografia de limiar: O processo de agregação é dividido entre vários servidores, exigindo que um número limite de servidores colabore para descriptografar o resultado final.
• Manuseio de gotas: Os protocolos de agregação segura são projetados para lidar com a perda de clientes, garantindo que o processo possa ser concluído mesmo que alguns clientes fiquem indisponíveis.
• Eficiência computacional: Os avanços recentes reduziram significativamente a sobrecarga computacional da agregação segura, tornando-a prática para sistemas de aprendizagem federados em grande escala.

Criptografia homomórfica

A criptografia homomórfica é uma técnica avançada que permite cálculos em dados criptografados: A criptografia homomórfica permite que o servidor execute operações em atualizações de modelos criptografados sem nunca descriptografá-los, fornecendo uma camada adicional de segurança e preservação da privacidade.

Desafios da aprendizagem federada

Embora a aprendizagem federada ofereça vantagens, ela também enfrenta vários desafios. Vamos explorar os principais desafios e algumas possíveis soluções. 

Custos de comunicação

Os sistemas de aprendizagem federados geralmente envolvem trocas frequentes entre o servidor central e vários dispositivos clientes, o que resulta em uma sobrecarga de comunicação significativa. 

Desafios:

• Restrições de largura de banda: A transmissão de atualizações de modelos, especialmente para grandes redes neurais, pode consumir uma largura de banda considerável.
• Preocupações com a escalabilidade: À medida que o número de dispositivos participantes aumenta, os custos de comunicação podem crescer exponencialmente.

Soluções e pesquisas em andamento:

• Compressão de gradiente: Técnicas como quantização e esparsificação reduzem o tamanho das atualizações do modelo.
• SGD local: A descida de gradiente estocástica é um algoritmo de otimização usado por clientes na aprendizagem federada para treinar modelos em dados locais. O SGD local refere-se à execução de várias iterações de SGD localmente antes de se comunicar com o servidor central.

Heterogeneidade do dispositivo

A aprendizagem federada geralmente envolve uma gama diversificada de dispositivos com diferentes recursos computacionais e de armazenamento. 

Desafios:

• Disparidade computacional: Alguns dispositivos podem ter dificuldades para executar tarefas complexas de treinamento de modelos.
• Restrições de energia: Os dispositivos alimentados por bateria precisam equilibrar o treinamento de modelos com a conservação de energia.

Soluções e pesquisas em andamento:

• Treinamento local adaptável: Ajustar a complexidade dos cálculos locais com base nos recursos do dispositivo.
• Modelo de compressão: Técnicas como poda e destilação de conhecimento para criar modelos menores e eficientes.

Riscos de segurança de dados

Embora a aprendizagem federada melhore a privacidade, ela introduz novos problemas de segurança. 

Desafios:

• Envenenamento por modelo: Agentes mal-intencionados podem tentar injetar dados incorretos ou atualizações de modelos para comprometer o modelo global.
• Ataques de inferência: Técnicas sofisticadas podem ser usadas para inferir informações sobre dados de treinamento a partir de atualizações de modelos.

Soluções e pesquisas em andamento:

• Agregação robusta: Técnicas como agregação baseada em mediana e Algoritmos resistentes à bizantina para detectar e atenuar atualizações mal-intencionadas.
• Privacidade diferencial: Adicionando ruído controlado às atualizações do modelo para evitar ataques de inferência.

Apesar desses desafios, o campo está evoluindo rapidamente, com pesquisadores e profissionais trabalhando ativamente em soluções inovadoras. Esses esforços contínuos não estão apenas abordando as limitações atuais, mas também abrindo novas possibilidades.

Conclusão

A aprendizagem federada representa um avanço significativo no campo da aprendizagem automática, oferecendo uma abordagem de preservação da privacidade para o desenvolvimento colaborativo de IA. Permitir o treinamento de modelos em dados descentralizados aborda as preocupações com a privacidade e a segurança dos dados e, ao mesmo tempo, aproveita o poder de diversos conjuntos de dados. 

Apesar dos desafios dos custos de comunicação, da heterogeneidade dos dispositivos e dos possíveis riscos de segurança, as pesquisas em andamento e os avanços tecnológicos continuam a melhorar a eficiência dos sistemas de aprendizagem federados. À medida que as normas de privacidade se tornam mais rigorosas e o valor da privacidade dos dados aumenta, é provável que a aprendizagem federada desempenhe um papel cada vez mais importante no futuro da IA e da aprendizagem automática.

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Ao trabalhar com essas habilidades fundamentais de aprendizado de máquina, você estará bem preparado para explorar e contribuir para campos emergentes, como o aprendizado federado, posicionando-se na vanguarda do desenvolvimento de IA que preserva a privacidade.