Federated Learning: 7 casos de uso y ejemplos

El Federated Learning (FL) permite a los modelos aprender de datos descentralizados manteniendo la información sensible privada y garantizando el cumplimiento de las leyes de localización de datos y privacidad.

Descubra qué es el Federated Learning, cómo funciona, casos de uso comunes con ejemplos reales, desafíos potenciales y sus alternativas.

Casos de uso y ejemplos de Federated Learning

El Federated Learning soporta una amplia gama de sistemas de IA donde la sensibilidad de los datos, la descentralización y la adaptación en tiempo real son críticas. Se aplica cada vez más en la Agentic IA, finanzas, aplicaciones móviles, asistencia sanitaria, transporte autónomo, fabricación inteligente y robótica, permitiendo el entrenamiento colaborativo de modelos:

1. Agentic IA

El Federated Learning permite que cada agente aprenda directamente de sus propias interacciones o entorno. El agente contribuye entonces con actualizaciones del modelo que preservan la privacidad a un proceso de aprendizaje compartido, sin exponer datos brutos.

Este enfoque permite a los agentes mejorar continuamente aprendiendo de la experiencia colectiva, respetando al mismo tiempo la privacidad, la propiedad de los datos y los requisitos normativos.

Como resultado, la Agentic IA puede permanecer personalizada y adaptativa sin dejar de ser consciente de la privacidad, lo que hace que el Federated Learning sea especialmente adecuado para entornos sensibles donde los agentes necesitan operar de forma independiente, pero aún así beneficiarse de los patrones observados a través de usuarios, dispositivos u organizaciones.

Ejemplo real: Marco de detección de intrusiones en IoT que preserva la privacidad

Los sistemas tradicionales de detección de intrusiones centralizados se basan en la agregación de datos sensibles, lo que crea sobrecarga de comunicación, problemas de privacidad y puntos únicos de fallo. Para superar estas limitaciones, el estudio "Integration of Agentic IA with Federated Learning for Privacy-Preserving IoT Intrusion Detection" propone un marco de detección de intrusiones de IoT que preserva la privacidad y que combina la Agentic IA con el Federated Learning (FL).

El FL permite el entrenamiento descentralizado de modelos, mientras que la Agentic IA añade capacidades adaptativas, de autoaprendizaje y de toma de decisiones autónomas para responder a las amenazas en evolución.

El marco utiliza la detección de anomalías local, la agregación segura y la comunicación ligera para equilibrar la precisión y la privacidad, con componentes agentivos que optimizan las defensas en tiempo real.¹

2. Aplicaciones financieras

El Federated Learning permite a las instituciones financieras entrenar modelos de IA de forma colaborativa sin compartir datos brutos, lo que permite a cada organización mantener la información sensible en local mientras contribuye a un modelo compartido más sólido.

Esto es especialmente valioso para la detección de fraudes y delitos financieros, donde las amenazas abarcan múltiples bancos y regiones, pero el intercambio de datos está restringido por regulaciones como el GDPR y la Ley de IA de la UE.

Ejemplo real: El papel del Federated Learning en la mejora de la seguridad financiera

Un artículo reciente examina el Federated Learning (FL) como una solución prometedora para mejorar la seguridad y la privacidad en los sistemas financieros modernos, especialmente a medida que las finanzas digitales y los endpoints habilitados para IoT, como cajeros automáticos y dispositivos TPV, generan grandes volúmenes de datos sensibles.

El artículo clasifica los casos de uso del FL por exposición regulatoria, desde aplicaciones de menor riesgo, como la optimización de carteras, hasta tareas de alto riesgo, como la detección de fraudes en tiempo real, y destaca los éxitos recientes en la prevención del fraude y los marcos integrados con blockchain.

Aunque el FL ofrece claros beneficios en términos de privacidad, cumplimiento y escalabilidad, el artículo también subraya los desafíos actuales, como la heterogeneidad de los datos, los ataques adversarios, la interpretabilidad y la integración regulatoria.²

Ejemplo real: Flower con Banking Circle

La plataforma de Federated Learning de Flower ayuda a las instituciones financieras a entrenar modelos de IA de forma colaborativa con datos descentralizados, mejorando así la privacidad, la seguridad, el cumplimiento normativo y la precisión predictiva para tareas como la detección de fraudes, la evaluación de riesgos y otros análisis.

Banking Circle, un banco de pagos global que procesa una parte significativa de los flujos de eCommerce de Europa, utiliza la IA para gestionar sus operaciones de anti-money laundering (AML) marcando automáticamente las transacciones sospechosas para su revisión.

A medida que se expandía a los EE. UU., las diferencias en los patrones de transacciones y las estrictas restricciones a la transferencia de datos limitaban la eficacia de los modelos entrenados únicamente con datos europeos. Para abordar esto, Banking Circle adoptó la plataforma de Federated Learning de Flower, lo que permitió a la empresa entrenar modelos AML en todas las regiones sin mover datos sensibles a través de las fronteras.

Este enfoque permitió que el modelo estadounidense aprendiera de las perspectivas europeas manteniendo el cumplimiento local, y las mejoras se retroalimentaron al sistema europeo.³

3. Aplicaciones móviles

Las aplicaciones móviles utilizan sistemas de Machine Learning para la personalización, como la predicción de la siguiente palabra, la detección de rostros y el reconocimiento de voz. Sin embargo, el entrenamiento tradicional de IA centraliza los datos del usuario, lo que suscita preocupaciones sobre la privacidad, la seguridad y la gobernanza de los datos. El Federated Learning aborda estos desafíos permitiendo que los modelos se entrenen a través de una red de dispositivos sin transmitir datos brutos del usuario.

Estas son algunas de las ventajas del Federated Learning para aplicaciones móviles:

• IA que preserva la privacidad: Los datos sensibles del usuario permanecen en el dispositivo, reduciendo los riesgos de exposición de datos y mejorando al mismo tiempo la precisión del modelo.
• Modelos personalizados y adaptativos: Las aplicaciones pueden realizar fine-tuning de los modelos de IA basándose en los patrones de uso individuales sin necesidad de constantes actualizaciones en la nube.
• Menor uso de ancho de banda: En lugar de cargar grandes datasets, se comparten las actualizaciones del modelo, lo que hace que el Federated Learning sea eficiente para las redes móviles.
• Seguridad mejorada: Al mantener los datos descentralizados, el Federated Learning mitiga los riesgos asociados con el almacenamiento centralizado de datos y las brechas de seguridad.

Este enfoque se está utilizando en teclados de smartphones para texto predictivo y autocorrección, en asistentes de voz para el reconocimiento de voz, y en la autenticación biométrica para el reconocimiento facial y de huellas dactilares.

Ejemplo real: Google y la mejora de los modelos de voz

Google emplea el Federated Learning para mejorar los sistemas de Machine Learning en el dispositivo, como la detección de "Hey Google" en el Asistente de Google, que permite a los usuarios dar comandos de voz. Este enfoque permite el entrenamiento de modelos de voz directamente en los dispositivos de los usuarios sin transmitir datos de audio a los servidores de Google, preservando así la privacidad del usuario.

El Federated Learning mejora las capacidades de reconocimiento de voz procesando los datos localmente, asegurando que la información de audio personal permanezca en el dispositivo.

4. Asistencia sanitaria

El Federated Learning beneficia a la asistencia sanitaria y a los seguros de salud al permitir un potente entrenamiento de IA manteniendo la privacidad de los datos de los pacientes.

La centralización de datos tradicional, en la que los hospitales e instituciones agrupan los historiales médicos en un único repositorio, plantea importantes preocupaciones sobre la gobernanza de los datos, la seguridad y el cumplimiento de normativas como la HIPAA y el GDPR.

El Federated Learning ayuda a gestionar estos problemas permitiendo el entrenamiento colaborativo de modelos en múltiples instituciones sin necesidad de compartir datos directamente.

Este enfoque ofrece varias ventajas:

• Privacidad y seguridad mejoradas: Los datos sensibles de los pacientes permanecen en su fuente original, reduciendo los riesgos de exposición y las brechas de datos.
• Mayor diversidad de datos: Al entrenar con datasets de diferentes hospitales, centros de investigación y registros médicos electrónicos, el Federated Learning permite a los modelos reconocer enfermedades raras y mejorar la precisión del diagnóstico en diversas poblaciones.
• IA médica escalable: Los modelos de Machine Learning pueden refinarse continuamente con datos del mundo real de múltiples instituciones, lo que conduce a análisis predictivos más fiables y mejores resultados para los pacientes.

Ejemplo real: Plataforma Federada Agentic de Lifebit

Lifebit anunció la Plataforma Federada Agentic, que es el primer Entorno de Investigación Confiable (TRE) totalmente agéntico del mundo. Actualmente en fase beta, la plataforma permite a los investigadores gestionar y analizar de forma segura datos biomédicos sensibles a través de una única interfaz conversacional impulsada por IA.

Según Lifebit, la plataforma simplifica flujos de trabajo de investigación complejos, como la armonización de datos, la creación de cohortes y los análisis bioinformáticos, permitiendo a los usuarios realizar investigaciones de principio a fin a través del lenguaje natural. Soporta tanto herramientas interactivas como por lotes (por ejemplo, R, Jupyter, Nextflow), proporciona solución de problemas y documentación integradas, e incluye capacidades genómicas asistidas por IA como GWAS e identificación de dianas.

La empresa posiciona la plataforma como más segura, auditable y fácil de usar que los TRE tradicionales, con el objetivo de acelerar la investigación manteniendo un estricto cumplimiento de los estándares de gobernanza de datos federados.⁴

Ejemplo real: MELLODDY

El proyecto MELLODDY (Machine Learning Ledger Orchestration for Drug Discovery) es una iniciativa de investigación europea financiada por la Innovative Medicines Initiative (IMI). El proyecto reunió a 10 empresas farmacéuticas, socios académicos y tecnológicos para demostrar cómo el Federated Learning puede acelerar el descubrimiento de fármacos sin compartir datos confidenciales.

En lugar de agrupar datasets propietarios, que las empresas consideran altamente sensibles, MELLODDY desarrolló una plataforma de Machine Learning federado que preserva la privacidad y mantiene los datos de cada empresa detrás de su propio firewall y comparte las actualizaciones del modelo, no los datos brutos, para el aprendizaje colaborativo.

Esta plataforma utiliza tecnologías como la infraestructura de AWS, la orquestación de Kubernetes y un libro mayor privado de blockchain para garantizar un entrenamiento de modelos seguro y trazable entre los socios, protegiendo al mismo tiempo la propiedad de los datos y los derechos de propiedad intelectual.

Al exponer los algoritmos de Machine Learning a una cantidad de datos mucho mayor de la que tiene una sola empresa, MELLODDY ha demostrado un mejor rendimiento predictivo y una mayor aplicabilidad del modelo para predecir la actividad biológica y la toxicología de los candidatos a fármacos.⁵

Ejemplo real: Owkin

Owkin, una empresa de biotecnología, utiliza el Federated Learning para entrenar modelos de IA en múltiples instituciones médicas y de investigación sin centralizar datos sensibles.

En lugar de recopilar todos los datos de los pacientes en un solo lugar, el enfoque de Owkin mantiene los datos donde se almacenan (por ejemplo, en los servidores del hospital) y traslada los algoritmos de Machine Learning a los datos.

Los modelos se entrenan localmente en el dataset de cada socio, y las actualizaciones del modelo se comparten y agregan para construir un modelo global. Esto permite a los investigadores y clínicos beneficiarse de un dataset más diverso del que podría proporcionar una sola institución, mejorando así el rendimiento de los algoritmos predictivos y preservando al mismo tiempo la privacidad de los pacientes y la soberanía de los datos.

Owkin posiciona esta técnica como particularmente poderosa para la IA sanitaria colaborativa (como la predicción de los resultados del tratamiento) y como un medio para escalar la medicina de precisión sin comprometer la privacidad.⁶

Ejemplo real: MedPerf

Un creciente impulso para el Federated Learning en la IA médica ha dado lugar a iniciativas como MedPerf, una plataforma de código abierto desarrollada por una coalición de socios industriales y académicos.

MedPerf se centra en la evaluación federada de modelos de IA, asegurando que funcionen eficazmente en datos médicos diversos del mundo real, manteniendo al mismo tiempo la confidencialidad del paciente. Combinando innovaciones técnicas en Federated Learning con marcos de gobernanza que establecen benchmarks clínicamente relevantes, estas iniciativas pretenden impulsar la adopción de la IA en la asistencia sanitaria sin comprometer la confianza o la seguridad.

Figura 2: Un ejemplo de Federated Learning en la asistencia sanitaria del marco de benchmarking de IA federada MedPerf.⁷

5. Transporte: vehículos autónomos

La visión artificial permite a los coches autónomos detectar obstáculos, mientras que los modelos de aprendizaje adaptativo ayudan a ajustar el comportamiento de conducción en función de condiciones como el tráfico o el terreno accidentado.

Sin embargo, los enfoques tradicionales basados en la nube pueden introducir latencia y plantear riesgos de seguridad, especialmente en escenarios de tráfico de alta densidad donde las decisiones en fracciones de segundo son críticas.

El Federated Learning ofrece una solución al descentralizar el procesamiento de datos y permitir el aprendizaje en tiempo real entre múltiples vehículos. En lugar de depender únicamente de las actualizaciones basadas en la nube, los vehículos autónomos pueden entrenar modelos de forma colaborativa manteniendo los datos localizados. Este enfoque garantiza que los vehículos refinen continuamente su toma de decisiones basándose en las últimas condiciones de la carretera, sin una transferencia excesiva de datos.

Aprovechando el Federated Learning, los coches autónomos pueden lograr tres objetivos clave:

• Conciencia del tráfico y la carretera en tiempo real: Los vehículos pueden procesar y compartir rápidamente información sobre los peligros de la carretera, las zonas de construcción o los cambios climáticos repentinos, garantizando una navegación más segura.
• Toma de decisiones inmediata: La IA a bordo puede reaccionar más rápido a las condiciones dinámicas de conducción, reduciendo la dependencia de servidores remotos y minimizando la latencia en momentos críticos.
• Mejora continua del modelo: A medida que más vehículos contribuyen con sus aprendizajes localizados, los sistemas autónomos evolucionan y mejoran su precisión predictiva.

Al integrar el Federated Learning, los vehículos autónomos pueden mejorar su capacidad de respuesta inmediata al tiempo que crean una inteligencia colectiva que mejora la seguridad y la eficiencia generales de los sistemas de conducción autónoma.

Ejemplo real: NVIDIA FLARE

La plataforma de Federated Learning para Vehículos Autónomos (AV) de NVIDIA, impulsada por NVIDIA FLARE, permite que los modelos de vehículos autónomos se entrenen de forma colaborativa en diferentes países, preservando la privacidad de los datos y cumpliendo con las regulaciones regionales como el GDPR y la PIPL.

En lugar del entrenamiento centralizado, que puede ser costoso y estar restringido por las leyes de transferencia de datos, el Federated Learning permite que los modelos se entrenen localmente con datos específicos de cada país, mejorando el rendimiento del modelo global.

La plataforma se integra con los sistemas de Machine Learning existentes y opera con un servidor central en AWS en Japón, soportando el entrenamiento transfronterizo. Desde su lanzamiento, ha producido más de una docena de modelos AV, con un rendimiento que iguala o supera a los modelos entrenados localmente, y la adopción ha crecido de 2 a 30 científicos de datos en un año.⁸

6. Fabricación inteligente: mantenimiento predictivo

A medida que avanza la Industria 4.0, el mantenimiento predictivo impulsado por la IA ayuda a los fabricantes a reducir el tiempo de inactividad, prolongar la vida útil de los equipos y aumentar la eficiencia. Sin embargo, su implementación se enfrenta a desafíos, como la privacidad de los datos, la seguridad y las restricciones para compartirlos a través de las fronteras.

El Federated Learning aborda estos problemas permitiendo a los fabricantes desarrollar modelos de mantenimiento predictivo sin transferir datos industriales sensibles. En lugar de agregar información de múltiples plantas o clientes en un repositorio central, el Federated Learning permite que cada sitio entrene modelos localmente. Estos modelos contribuyen con información a un sistema predictivo global sin exponer datos propietarios.

Los beneficios clave del Federated Learning para el mantenimiento predictivo incluyen:

• IA que preserva la privacidad: Los datos industriales permanecen en las instalaciones, eliminando las preocupaciones sobre compartir datos operativos sensibles o propietarios con entidades externas.
• Cumplimiento transfronterizo: Muchos fabricantes operan en varios países, cada uno con diferentes regulaciones de protección de datos. El Federated Learning permite el cumplimiento manteniendo los datos localizados y beneficiándose al mismo tiempo de la inteligencia colectiva.
• Adaptabilidad a diversos equipos y condiciones: Los entornos de fabricación varían ampliamente en función de la maquinaria, la carga de trabajo y la configuración operativa. El Federated Learning permite adaptar los modelos predictivos a las condiciones locales, contribuyendo al mismo tiempo a una comprensión más amplia de los patrones de fallo de los equipos.

7. Robótica

El Federated Learning permite a los robots mejorar sus modelos de forma colaborativa manteniendo los datos localizados. Este enfoque descentralizado es particularmente útil para la navegación multi-robot, donde las limitaciones de ancho de banda de comunicación pueden ser un desafío.

En lugar de depender de la transmisión constante de datos a un servidor central, el Federated Learning permite a los robots entrenar con sus experiencias locales y compartir actualizaciones esenciales del modelo, optimizando la eficiencia del aprendizaje sin saturar los recursos de la red.

Estos son los beneficios clave del Federated Learning en la robótica:

• Aprendizaje descentralizado para una mayor autonomía: Los robots pueden refinar sus modelos de percepción y control localmente, reduciendo la dependencia de las actualizaciones en la nube y permitiendo una adaptación más rápida a nuevos entornos.
• Colaboración multi-robot eficiente: Grupos de robots pueden intercambiar experiencias aprendidas sin una transferencia excesiva de datos, lo que hace que el Federated Learning sea ideal para la gestión de flotas, la automatización de almacenes y la robótica de enjambre.
• Privacidad y seguridad mejoradas: Los datos operativos sensibles permanecen dentro de cada sistema robótico, mitigando las preocupaciones sobre la exposición de datos en aplicaciones industriales o militares.
• Escalabilidad en diversos entornos: Los robots que operan en diferentes lugares, como fábricas, hospitales o áreas urbanas, pueden contribuir con información a un modelo global mientras se adaptan a su entorno específico.

Ejemplo real: Federated Reinforcement Learning para la navegación colectiva de enjambres robóticos

Aunque el diseño de controladores basados en Deep Reinforcement Learning (DRL) ha demostrado ser efectivo, su dependencia de un servidor de entrenamiento central plantea desafíos en entornos del mundo real con comunicación inestable o limitada.

Para abordar esto, el artículo Federated Reinforcement Learning for Collective Navigation of Robotic Swarms introdujo FLDDPG, una novedosa estrategia de entrenamiento DRL basada en Federated Learning (FL) adaptada para la robótica de enjambre.

Las evaluaciones comparativas bajo un ancho de banda de comunicación limitado demuestran que FLDDPG ofrece una mejor generalización en diversos entornos y robots reales, mientras que los métodos de referencia tienen dificultades bajo restricciones de ancho de banda.

Los hallazgos sugieren que el Federated Learning mejora la navegación multi-robot en entornos con ancho de banda de comunicación restringido, abordando un desafío clave en las aplicaciones robóticas basadas en aprendizaje del mundo real.⁹

¿Qué es el Federated Learning?

El Federated Learning es un paradigma de Machine Learning colaborativo en el que múltiples participantes entrenan modelos utilizando datos locales y comparten actualizaciones del modelo o información computada, mientras que los datos brutos permanecen en las instalaciones. La mayoría de los sistemas prácticos de FL todavía utilizan un agregador central para orquestar las rondas de entrenamiento.

En lugar de transferir datos de entrenamiento brutos, los participantes envían actualizaciones del modelo o gradientes para su agregación. Sin embargo, compartir actualizaciones por sí solo no garantiza la privacidad sin técnicas adicionales como la agregación segura, la privacidad diferencial o las protecciones criptográficas.

Al mantener los datos de entrenamiento locales y agregar información, el Federated Learning mejora la privacidad de los datos sin dejar de aprovechar los datos distribuidos para mejorar la precisión del modelo.

¿Cómo funciona el Federated Learning?

En el Machine Learning, hay dos pasos: entrenamiento e inference.

Durante el paso de entrenamiento:

1. Los modelos locales de Machine Learning (ML) se entrenan con datasets locales heterogéneos. Por ejemplo, a medida que los usuarios utilizan una aplicación de Machine Learning, detectan errores en las predicciones de la aplicación y los cor巨匠。 Estos crean datasets de entrenamiento locales en el dispositivo de cada usuario.
2. Los parámetros de los modelos se intercambian entre estos centros de datos locales periódicamente. En muchos modelos, estos parámetros se cifran antes del intercambio. Las muestras de datos locales no se comparten. Esto mejora la protección de datos y la ciberseguridad.
3. Se construye un modelo global compartido.
4. Las características del modelo global se comparten con los centros de datos locales para integrar el modelo global en sus modelos locales de ML.

Por ejemplo, La solución Clara de Nvidia incluye Federated Learning. Clara y Nvidia EGX permiten el aprendizaje a través de la recopilación segura de actualizaciones del modelo (pero no de datos de entrenamiento) de diferentes sitios. Esto ayuda a los modelos a establecer un modelo global preservando la privacidad de los datos (véase la figura siguiente).

Figura 1: Un ejemplo de NVIDIA que demuestra cómo funciona el Federated Learning.¹⁰

En el paso de inference, el modelo se almacena en el dispositivo del usuario, por lo que las predicciones se preparan rápidamente utilizando el modelo en el dispositivo del usuario.

Entrenamiento distribuido en el Federated Learning

El Federated Learning y el entrenamiento distribuido son conceptos distintos: el Federated Learning se refiere al entrenamiento colaborativo con datos descentralizados, mientras que el entrenamiento distribuido (computación paralela entre nodos dentro de un participante) es una estrategia de optimización local y no es inherente al FL en sí.

En el Federated Learning, los clientes, como hospitales, dispositivos móviles u organizaciones, entrenan modelos de forma independiente con sus datos locales y comparten las actualizaciones del modelo con un agregador central.

Algunos clientes pueden tener acceso a múltiples GPU, servidores o nodos perimetrales. Estos recursos pueden utilizarse en paralelo para acelerar o escalar el entrenamiento local. Esta configuración crea una jerarquía:

• En el nivel superior, múltiples clientes participan en el Federated Learning.
• A nivel local, cada cliente puede utilizar el entrenamiento distribuido en toda su infraestructura disponible.

El entrenamiento distribuido local puede seguir:

• Paralelismo de datos: Cada trabajador tiene una réplica del modelo y se entrena con un subconjunto de los datos locales.
• Paralelismo de modelos: El modelo se divide entre los trabajadores, lo que es útil para modelos grandes que no caben en la memoria de un solo dispositivo.

Beneficios clave de combinar el entrenamiento distribuido con el Federated Learning

1. Escalabilidad mejorada

Los clientes con grandes datasets o modelos computacionalmente intensivos pueden tener dificultades para completar el entrenamiento de manera eficiente en una sola máquina.

El entrenamiento distribuido permite al cliente utilizar múltiples nodos o dispositivos, mejorando así el rendimiento y soportando cargas de trabajo más grandes.

2. Utilización eficiente de recursos

Las organizaciones suelen tener clústeres locales o recursos informáticos inactivos. El uso del entrenamiento distribuido dentro del Federated Learning les permite utilizar estos recursos plenamente sin centralizar los datos.

3. Entrenamiento local más rápido

La distribución de la computación reduce el tiempo de reloj para las actualizaciones del modelo local. Esto puede acortar cada ronda de Federated Learning y reducir el tiempo total de entrenamiento entre los clientes.

4. Separación de preocupaciones

El entrenamiento federado y el entrenamiento distribuido local operan independientemente uno del otro. El servidor federado no necesita gestionar la programación interna o la coordinación de los recursos del cliente. Este diseño modular simplifica tanto el despliegue como el mantenimiento.

5. Diseño de sistema flexible

Diferentes clientes pueden elegir diferentes configuraciones de entrenamiento local en función de sus entornos informáticos. Algunos pueden utilizar el entrenamiento en un solo nodo, mientras que otros utilizan configuraciones distribuidas. El protocolo federado permanece sin cambios.

Desafíos del Federated Learning

Requisitos de inversión

Los modelos de Federated Learning pueden requerir una comunicación frecuente entre nodos. Esto significa que la capacidad de almacenamiento y el gran ancho de banda se encuentran entre los requisitos del sistema.

Privacidad de datos en el Federated Learning

• La privacidad de datos es un tema importante porque los datos no se almacenan en una sola entidad/servidor en el Federated Learning; múltiples dispositivos los recopilan y analizan. Esto puede aumentar la superficie de ataque.
• Aunque se comunican modelos, no datos brutos, al servidor central, los modelos pueden ser objeto de ingeniería inversa para identificar los datos del cliente.

Limitaciones de rendimiento

• Heterogeneidad de datos: Los modelos de diversos dispositivos se fusionan para construir un mejor modelo en el Federated Learning. Las características específicas del dispositivo pueden limitar la generalización de los modelos de algunos dispositivos y pueden reducir la precisión de la siguiente versión del modelo.
• Fuga de información indirecta: Los investigadores han considerado situaciones en las que uno de los miembros de la federación puede atacar maliciosamente a otros insertando puertas traseras ocultas en el modelo global conjunto.
• El Federated Learning es un procedimiento de Machine Learning relativamente nuevo. Se necesitan nuevos estudios e investigaciones para mejorar su rendimiento.

Centralización

Todavía existe un grado de centralización en el Federated Learning donde un modelo central utiliza la salida de otros dispositivos para construir un nuevo modelo. Los investigadores proponen utilizar el Federated Learning con blockchain (BlockFL) y otros enfoques para construir modelos de Federated Learning de confianza cero.

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¿Cuáles son las alternativas al Federated Learning?

Si bien el Federated Learning ofrece beneficios de privacidad, se han desarrollado varios enfoques y frameworks alternativos para abordar sus limitaciones y adaptarse a diversos escenarios. Estas son algunas alternativas:

Flower

Flower es un framework de código abierto para construir sistemas de IA federada. Proporciona la infraestructura necesaria para entrenar, evaluar y desplegar modelos en clientes descentralizados sin mover datos brutos a un repositorio central.

El framework es una plataforma de desarrollo que ayuda a las organizaciones a implementar el Federated Learning, el análisis y la evaluación en diferentes entornos.

Características clave:

• Soporta el Federated Learning en clientes distribuidos, incluidos dispositivos móviles, sistemas perimetrales, servidores y silos de datos institucionales.
• Funciona con múltiples frameworks de Machine Learning, incluidos PyTorch, TensorFlow, Hugging Face Transformers, scikit-learn, JAX y XGBoost.
• Permite a los desarrolladores personalizar las estrategias de agregación, los protocolos de comunicación y las configuraciones cliente-servidor.
• Se puede utilizar para experimentos de investigación y despliegues de IA federada en el mundo real.

Ventajas:

• Reduce la necesidad de centralizar los datos de entrenamiento sensibles.
• Proporciona flexibilidad para las organizaciones que utilizan diferentes stacks de Machine Learning.
• Admite la experimentación con diferentes estrategias de Federated Learning y configuraciones que preservan la privacidad.
• Ayuda a escalar los sistemas de IA federada a través de clientes y entornos heterogéneos.

Limitaciones:

• Flower no elimina todos los riesgos de privacidad por sí solo; es posible que aún se requieran técnicas adicionales, como la agregación segura o la privacidad diferencial.
• La implementación puede ser compleja para organizaciones sin experiencia en Federated Learning.
• El rendimiento depende de la disponibilidad del cliente, la fiabilidad de la comunicación y la heterogeneidad de los datos.
• Los despliegues a gran escala pueden requerir una cuidadosa planificación y supervisión de la infraestructura.

Flower es adecuado para equipos que desean construir o probar sistemas de Federated Learning sin tener que desarrollar la capa de orquestación completa desde cero. Es especialmente relevante para casos de uso en los que los datos deben permanecer distribuidos en dispositivos, instituciones o regiones y, al mismo tiempo, contribuir a un modelo de IA compartido.¹¹

Machine Learning centralizado o tradicional

En un sistema de Machine Learning centralizado, todos los datos de diferentes fuentes se recopilan y almacenan en una única ubicación, como un servidor en la nube o un centro de datos de la empresa. El modelo se entrena utilizando este dataset combinado.

Características clave:

• El modelo tiene acceso directo a todos los datos disponibles.
• El preprocesamiento de datos y el entrenamiento del modelo se realizan en un servidor central.
• Los clientes o propietarios de los datos transfieren sus datos al sistema central para su análisis.

Ventajas:

• El proceso de entrenamiento es más sencillo de gestionar y supervisar.
• La consistencia de los datos se mantiene fácilmente porque todos los registros están en un solo lugar.
• El rendimiento del modelo puede beneficiarse del acceso completo a todas las variaciones de datos.

Limitaciones:

• Pueden surgir problemas de privacidad y cumplimiento cuando la transferencia de datos está restringida por ley o por la política de la empresa.
• Un único punto de fallo puede paralizar todo el sistema si el servidor experimenta un tiempo de inactividad o una brecha de seguridad.
• La transferencia de grandes datasets puede aumentar el uso del ancho de banda y los costos de procesamiento.

Este enfoque es más adecuado cuando la privacidad no es una preocupación importante y todos los datos pueden centralizarse de forma segura sin conflictos regulatorios.

Secure Multi-Party Computation

La Secure Multi-Party Computation (SMPC) es una técnica criptográfica que permite a múltiples partes calcular una función compartida sin revelar sus datasets individuales. Cada participante cifra sus datos y el cálculo se realiza de manera que se muestra la salida del modelo final.

Características clave:

• Las partes colaboran para entrenar un modelo manteniendo los datos brutos privados.
• Se utilizan comúnmente técnicas criptográficas como el secret sharing y el cifrado homomórfico.
• Ningún participante tiene acceso al dataset completo.

Ventajas:

• Protege los datos sensibles durante todo el proceso de entrenamiento.
• Permite a las organizaciones cooperar en el desarrollo de modelos incluso cuando los datos no se pueden compartir.
• Mejora el cumplimiento de las regulaciones de privacidad, como el GDPR.

Limitaciones:

• Los requisitos computacionales son altos debido a las operaciones criptográficas.
• La comunicación entre las partes puede ser lenta, lo que puede afectar la escalabilidad.
• La complejidad de la implementación aumenta con el número de participantes.

La SMPC es apropiada en situaciones donde existen fuertes requisitos de privacidad y se dispone de una infraestructura de computación segura.

Privacidad diferencial

La privacidad diferencial (DP) garantiza que ningún punto de datos individual en un dataset pueda ser distinguido o inferido después del análisis. Lo logra introduciendo aleatoriedad controlada, a menudo en forma de ruido, en los datos de entrenamiento o en las actualizaciones del modelo.

Características clave:

• La privacidad se cuantifica matemáticamente utilizando un parámetro llamado épsilon (ε).
• El método protege las contribuciones de datos de los individuos incluso cuando se comparte el dataset general.
• Se puede aplicar tanto a sistemas centralizados como distribuidos.

Ventajas:

• Ofrece un nivel medible de protección de la privacidad.
• Se puede combinar con otras técnicas de aprendizaje, como el Federated Learning.
• Limita el riesgo de reidentificación de datos.

Limitaciones:

• El ruido excesivo puede reducir la precisión del modelo.
• La selección del presupuesto de privacidad adecuado (ε) requiere un ajuste cuidadoso.
• Por sí sola, no aborda la coordinación o computación distribuidas.

La privacidad diferencial es adecuada para organizaciones que necesitan un equilibrio entre la utilidad de los datos y la protección de la privacidad.

Gossip learning o aprendizaje peer-to-peer

El Gossip learning, también conocido como aprendizaje peer-to-peer, elimina la necesidad de un servidor central. Cada nodo o cliente entrena un modelo local y comparte las actualizaciones directamente con los nodos vecinos. Estas actualizaciones se difunden a través de la red y los modelos convergen.

Características clave:

• Los nodos se comunican localmente con sus pares en lugar de con un agregador central.
• Los parámetros o gradientes del modelo se intercambian de forma descentralizada.
• El aprendizaje se produce de forma asíncrona a través de la red.

Ventajas:

• No hay un único punto de fallo, ya que no existe un coordinador central.
• Puede funcionar eficazmente en redes dinámicas, como entornos de IoT o perimetrales.
• Reduce la dependencia de una entidad central de confianza.

Limitaciones:

• La sobrecarga de comunicación puede aumentar debido a los intercambios aleatorios entre pares.
• La convergencia puede ser más lenta en comparación con la agregación centralizada.
• La supervisión y el control son más difíciles en sistemas totalmente descentralizados.

Este enfoque es eficaz para sistemas distribuidos en los que no se puede mantener o confiar en un servidor central.

Split learning

El Split learning divide un modelo de Machine Learning en dos o más segmentos. El primer segmento se entrena en el dispositivo cliente utilizando datos locales, y su salida (activaciones) se envía a un servidor, que completa el entrenamiento restante.

Características clave:

• El modelo se divide entre los clientes y un servidor central.
• Los clientes nunca comparten datos brutos; se transmiten salidas intermedias.
• El sistema requiere coordinación entre el cliente y el servidor durante el entrenamiento.

Ventajas:

• Reduce las demandas computacionales de los clientes al entrenar parte del modelo.
• Proporciona un grado de privacidad de los datos, ya que los datos brutos permanecen locales.
• Se puede integrar con la infraestructura de nube existente.

Limitaciones:

• Las activaciones intermedias pueden revelar cierta información de los datos si son interceptadas.
• Requiere una comunicación estable entre el cliente y el servidor.
• La complejidad de la implementación aumenta para modelos profundos o con múltiples capas.

El Split learning es adecuado para entornos con recursos de cliente limitados o cuando las restricciones de privacidad impiden el intercambio completo de datos.

Transfer learning y model distillation

El Transfer learning y la model distillation permiten la colaboración sin compartir datos directamente. Cada organización o dispositivo entrena su propio modelo localmente, y luego un modelo central aprende de las salidas o predicciones de estos modelos individuales en lugar de sus parámetros internos.

Características clave:

• El conocimiento se transfiere a través de predicciones, no a través de los pesos completos del modelo.
• El modelo global se refina utilizando la experiencia colectiva de todos los participantes.
• Los modelos locales permanecen independientes y pueden seguir especializándose.

Ventajas:

• Reduce el volumen de comunicación al compartir información destilada.
• Permite flexibilidad en las arquitecturas de los modelos entre los participantes.
• Puede lograr un rendimiento razonable incluso con fuentes de datos heterogéneas.

Limitaciones:

• Se produce cierta pérdida de información durante el proceso de destilación.
• La calidad del modelo global depende de la precisión de los modelos locales.
• Carece de la sincronización coordinada del Federated Learning.

Este método es práctico cuando los datos del cliente son muy diversos o cuando los clientes utilizan diferentes tipos de modelos.

Arquitecturas híbridas o combinadas

Los sistemas híbridos fusionan elementos de varios métodos de preservación de la privacidad para abordar desafíos específicos. Algunos ejemplos incluyen el Federated Learning combinado con privacidad diferencial, Secure Multi-Party Computation, o arquitecturas jerárquicas en las que los agregadores regionales se comunican con un servidor central.

Características clave:

• Las diferentes capas o módulos del sistema utilizan diferentes técnicas de privacidad.
• Puede incluir agregación regional o por niveles para la escalabilidad.
• A menudo se adaptan para cumplir con los requisitos normativos y de rendimiento.

Ventajas:

• Ofrece flexibilidad para equilibrar la privacidad, la precisión y el costo computacional.
• Puede manejar fuentes de datos a gran escala o distribuidas geográficamente.
• Permite a las organizaciones personalizar las arquitecturas para restricciones específicas.

Limitaciones:

• La implementación es compleja debido a las interacciones entre múltiples componentes.
• El mantenimiento y la depuración del sistema requieren experiencia avanzada.
• Los protocolos de comunicación pueden volverse intrincados y requerir muchos recursos.

Los enfoques híbridos son prácticos para grandes organizaciones que necesitan gestionar múltiples datasets bajo diferentes condiciones legales y técnicas.

Cita esta investigación

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}

Enlaces de referencia

1.

ResearchGate - Temporarily Unavailable

2.

https://arxiv.org/pdf/2510.14991

3.

Federated AI in Finance

4.

Lifebit Launches the World’s First Agentic Federated

Lifebit

5.

MELLODDY | IHI Innovative Health Initiative

6.

What is federated learning? | Owkin

Owkin

7.

Announcing MedPerf Open Benchmarking Platform for Medical AI - MLCommons

8.

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Cem Dilmegani

Analista principal

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Cem ha sido el analista principal de AIMultiple desde 2017. AIMultiple informa a cientos de miles de empresas (según similarWeb), incluyendo el 55% de las empresas Fortune 500 cada mes. El trabajo de Cem ha sido citado por importantes publicaciones globales como Business Insider, Forbes, Washington Post, firmas globales como Deloitte, HPE y ONG como el Foro Económico Mundial y organizaciones supranacionales como la Comisión Europea. Puede consultar más empresas y recursos de renombre que citan a AIMultiple. A lo largo de su carrera, Cem se desempeñó como consultor, comprador y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización. Lideró la estrategia y adquisición de tecnología de una empresa de telecomunicaciones, reportando directamente al CEO. Asimismo, lideró el crecimiento comercial de la empresa de tecnología avanzada Hypatos, que alcanzó ingresos recurrentes anuales de siete cifras y una valoración de nueve cifras partiendo de cero en tan solo dos años. El trabajo de Cem en Hypatos fue reseñado por importantes publicaciones tecnológicas como TechCrunch y Business Insider. Cem participa regularmente como ponente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó en ingeniería informática por la Universidad de Bogazici y posee un MBA de la Columbia Business School.

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Investigado por

Sıla Ermut

Analista de la industria

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Sıla Ermut es una analista de la industria en AIMultiple centrada en el marketing por correo electrónico y los vídeos de ventas. Anteriormente trabajó como reclutadora en empresas de gestión de proyectos y consultoría. Sıla tiene un máster en Psicología Social y una licenciatura en Relaciones Internacionales.

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