Federated learning, czyli uczenie federacyjne, to innowacyjna metoda trenowania modeli sztucznej inteligencji, która zyskuje na znaczeniu w kontekście rosnących wymagań dotyczących prywatności danych, efektywności energetycznej i obliczeń na krawędzi sieci. Ta technologia, opracowana pierwotnie przez Google już w 2016 roku, stanowi odpowiedź na ograniczenia klasycznego podejścia do uczenia maszynowego, polegającego na scentralizowanym gromadzeniu danych. Uczenie federacyjne umożliwia trenowanie modeli bez przesyłania nieprzetworzonych danych do chmury – zamiast tego to model 'podróżuje’ do urządzenia użytkownika, gdzie lokalnie uczy się na danych, a następnie przesyła zaktualizowane parametry z powrotem do punktu centralnego.
Dzięki tej architekturze możliwe jest trenowanie modeli na urządzeniach końcowych, takich jak smartfony, komputery przemysłowe czy roboty, co rozwiązuje problemy związane z niestabilnym połączeniem sieciowym, ograniczonymi zasobami urządzeń i kwestiami legislacyjnymi dotyczącymi suwerenności danych. Uczenie federacyjne nie tylko wspiera ochronę prywatności użytkownika, ale również ogranicza potrzebę transferu danych, co znacząco obniża zużycie energii w porównaniu do tradycyjnych centrów danych.
Proces uczenia federacyjnego opiera się na iteracyjnym podejściu — urządzenia lokalne pobierają wstępny model, uczą się na własnych danych, po czym przesyłają zanonimizowane i często zaszyfrowane aktualizacje modelu. Te aktualizacje są następnie agregowane na serwerze centralnym, który tworzy uśredniony model, rozesłany znów do uczestników procesu. Cykliczne powtarzanie tego procesu prowadzi do stopniowego doskonalenia modelu przy zachowaniu pełnej kontroli nad prywatnością danych.
Warto jednak podkreślić, że pomimo braku przesyłania surowych danych, istnieje ryzyko wycieku informacji poprzez wnioskowanie z parametrów modelu. Dlatego federacyjne uczenie jest często wspierane rozwiązaniami dodatkowymi, takimi jak prywatność różnicowa (differential privacy) czy bezpieczna agregacja. Te techniki wprowadzają do procesu elementy matematycznej losowości, które utrudniają odczyt danych źródłowych przy jednoczesnym zachowaniu wysokiej skuteczności modelu.
Uczenie federacyjne znalazło zastosowanie w wielu dziedzinach — od przemysłu po urządzenia konsumenckie. Przykładowo, Apple wykorzystuje tę technologię w aplikacji Zdjęcia oraz w funkcji inteligentnego wyboru aplikacji przez Siri. Z drugiej strony, Google z powodzeniem stosuje uczenie federacyjne w Gboard — swojej aplikacji klawiatury, gdzie wspomaga przewidywanie słów, autokorektę oraz sugerowanie emotikonów. Co istotne, eksperymenty pokazują, że trenowanie modeli tym sposobem nie powoduje istotnej redukcji ich jakości, a jednocześnie obniża ryzyko związane z przetwarzaniem danych użytkownika.
System ten jest także wysoce obiecujący w branży medycznej. Google używa uczenia federacyjnego w aplikacji Health Studies, natomiast firmy zewnętrzne, takie jak RapidAI, stosują podobne podejścia do analizy obrazów medycznych na urządzeniach przyłóżkowych. Taki model analizy danych przy jednoczesnym zachowaniu poufności znakomicie wpisuje się w restrykcyjne normy ochrony prywatności w sektorze zdrowia.
Nie sposób również pominąć aspektu środowiskowego. Eksperci z Uniwersytetu Cambridge oraz partnerzy z innych ośrodków akademickich przeprowadzili badania wskazujące, że uczenie federacyjne może być bardziej ekologiczne niż tradycyjne podejścia scentralizowane. Ponieważ proces odbywa się na urządzeniach końcowych, nie występuje potrzeba energochłodnych systemów chłodzących i przesyłania ogromnych ilości danych do centrów obliczeniowych. W niektórych scenariuszach eksperymentalnych zauważono znaczną redukcję emisji CO2 w porównaniu do podejść klasycznych, zwłaszcza przy odpowiednim rozlokowaniu zasobów i zastosowaniu metod świadomego zarządzania obciążeniem (np. demand shifting).
Federacyjne uczenie może także odegrać kluczową rolę przy rosnących problemach z dostępnością infrastruktury GPU. Duże modele, takie jak Llama czy GPT-4, wymagają olbrzymich nakładów obliczeniowych w jednym miejscu. Uczenie federacyjne umożliwia rozproszenie treningu w wielu lokalizacjach, co znacząco podnosi efektywność i pozwala większej liczbie organizacji trenować złożone modele bez inwestowania we własne centra danych.
Dodatkową korzyścią jest potencjał do współpracy międzyorganizacyjnej. Aktualnie firma A i firma B mogą trenować niemal identyczne modele osobno, co generuje zbędne koszty i obciążenie środowiskowe. Federacyjne podejście tworzy infrastrukturę, w której możliwe jest dzielenie wysiłków trenowania modeli przy jednoczesnym zachowaniu prywatności danych i niezależności konkurencyjnej. W Europie przyspieszają inicjatywy wspierające tę koncepcję, jak niemiecki program Composite Learning, czy unijny projekt 8ra, wspierający tworzenie federacyjnych chmur obliczeniowych.
Podsumowując, uczenie federacyjne to technologia przyszłości, oferująca konkretną wartość – zarówno dla użytkowników końcowych, którym zależy na prywatności swoich danych, jak i dla firm dążących do efektywności operacyjnej, elastyczności infrastrukturalnej i zrównoważonego rozwoju. Tym bardziej warto obserwować rozwój tego pola oraz wdrażanie tej technologii w coraz to nowych produktach konsumenckich i przemysłowych.
