Ce este asta?
Învățarea Federativă (Federated Learning, FL) este o tehnică de învățare automată care permite antrenarea unui model de inteligență artificială pe un set de date descentralizat, păstrând în același timp datele personale pe dispozitivele utilizatorilor.
Mai simplu spus, în loc să colecteze toate datele sensibile ale utilizatorilor într-un singur nor centralizat (așa cum fac Google sau Apple), FL trimite modelul de învățare la date, nu invers.
Cum funcționează?
Procesul FL include următoarele etape:
Distribuția Modelului: Modelul central (de exemplu, o rețea neuronală) este trimis pe dispozitivele multor utilizatori (smartphone-uri, computere).
Învățare Locală: Fiecare dispozitiv antrenează local acest model pe datele sale proprii, private. Aceste date nu părăsesc niciodată dispozitivul.
Agregarea Actualizărilor: Dispozitivul trimite doar actualizările (greutăți/parametrii) modelului — nu datele brute — înapoi la serverul central (sau blockchain).
Crearea Modelului Final: Serverul central agregă (mediează) toate aceste actualizări locale, creând un singur model înalt precis și antrenat descentralizat.
Cum este legat FL de Web3?
Blockchain-ul și token-urile sunt instrumente ideale pentru organizarea și stimularea învățării federative:
Stimulare (Tokenomics): Utilizatorii primesc token-uri ca recompensă pentru furnizarea puterii lor de calcul și a datelor private pentru antrenarea modelului. Aceasta creează o economie de date tokenizată.
Verificare: Blockchain-ul poate fi folosit pentru a înregistra transparent și imuabil procesul de învățare și pentru a verifica că participanții au oferit actualizări în mod cinstit (prevenirea fraudelor).
Decentralizare: FL, împreună cu calculul descentralizat (pe care l-am discutat deja), permite crearea de modele AI care nu aparțin nimănui și care nu pot fi controlate sau cenzurate de nimeni.
Învățarea federativă este esențială pentru crearea unui viitor în care AI-ul se poate dezvolta fără a compromite dreptul fundamental al utilizatorilor la confidențialitatea datelor.
Vrei să știi mai multe? Abonează-te, pentru că va fi și mai interesant pe drumul nostru comun către cunoștințe în lumea Web3!
