O aprendizado federado tem se mostrado uma solução eficiente para treinamento de modelos em redes distribuídas, como é o caso de dispositivos móveis e IoT, onde o processamento é realizado localmente, preservando a privacidade dos dados. No entanto, o processo de otimização em sistemas com muitos dispositivos pode se tornar um desafio devido às limitações de comunicação e à necessidade de minimizar a troca de informações entre o servidor central e os dispositivos de borda.

Até agora, os algoritmos de otimização para aprendizado federado geralmente dependem de informações de gradientes ou Hessianos para atualizar o modelo global. Esses algoritmos, como o FedAvg e o FedNova, oferecem uma maneira de balancear a troca de informações com o desempenho do modelo, garantindo que a convergência seja atingida de forma eficiente. No entanto, em muitas situações práticas, não é possível ou viável calcular os gradientes diretamente. Isso acontece em cenários como ajustes de hiperparâmetros em aprendizado federado, ataques distribuídos em redes neurais profundas ou quando a seleção de sensores online exige inversões de matrizes complexas.

Em tais casos, o uso de métodos baseados em zeroth-order optimization (ou otimização de ordem zero) pode ser vantajoso. Esses métodos não requerem o cálculo direto dos gradientes, mas, em vez disso, dependem da avaliação de funções em pontos diferentes para aproximar as derivadas e realizar as atualizações. Essa abordagem é fundamental quando as expressões analíticas de perda não estão disponíveis, ou quando a computação dos gradientes é muito dispendiosa.

O algoritmo FedZO surge como uma solução interessante nesse contexto. O FedZO foi projetado especificamente para ambientes de aprendizado federado onde a informação sobre os gradientes é escassa ou inacessível. Ele realiza otimizações utilizando apenas as informações da função de perda avaliada em diferentes pontos. Isso o torna ideal para situações como a otimização de parâmetros em dispositivos com poucos recursos de computação ou para cenários onde os dados são distribuídos e não podem ser compartilhados entre os dispositivos.

O modelo de aprendizado federado com a participação de dispositivos móveis e de borda envolve uma série de desafios, especialmente em sistemas com muitos dispositivos. A comunicação entre dispositivos e o servidor central pode se tornar um gargalo, especialmente quando a troca de informações exige grande largura de banda ou a atualização de modelos envolve o cálculo de gradientes de alta dimensão. O algoritmo FedZO oferece uma solução ao permitir a participação parcial de dispositivos, o que ajuda a reduzir o custo de comunicação, mantendo uma boa taxa de convergência.

A estratégia do FedZO é otimizar as funções locais sem a necessidade de gradientes explícitos, fazendo uso de estimativas estocásticas que aproximam essas derivadas de forma eficiente. O principal benefício desse tipo de algoritmo está na sua capacidade de lidar com a falta de gradientes ou a complexidade computacional que muitas vezes impede o uso de métodos tradicionais.

Ademais, a análise da convergência do FedZO revela que, mesmo com a participação parcial de dispositivos e sem o uso direto de gradientes, a eficiência do algoritmo não é comprometida. A convergência é garantida, desde que um número suficiente de iterações locais seja realizado, e a taxa de convergência pode ser ajustada de acordo com a configuração do sistema.

Porém, é importante destacar que, mesmo com esses avanços, a otimização sem gradientes não resolve todos os problemas. A escolha do número adequado de dispositivos e a determinação das melhores estratégias de agregação para o aprendizado federado continuam sendo questões cruciais para garantir a eficiência e a eficácia de sistemas de aprendizado federado em grande escala. Além disso, a dinâmica do sistema — como a taxa de atualização local em cada dispositivo e o tempo de comunicação — deve ser cuidadosamente equilibrada para não comprometer o desempenho global.

Em resumo, o aprendizado federado sem gradientes, como o que é abordado pelo FedZO, oferece uma alternativa promissora para otimização em redes distribuídas, onde a privacidade e a eficiência são prioridades. A solução apresentada reduz significativamente os custos de comunicação e de cálculo, possibilitando que mais dispositivos participem ativamente do processo de otimização, o que é um avanço considerável frente aos métodos tradicionais que dependem de cálculos de gradientes e Hessianos.

É necessário compreender que, embora o FedZO e outras técnicas de otimização de ordem zero sejam uma grande inovação, elas não são uma solução mágica para todos os problemas. A compreensão do funcionamento dos algoritmos, das limitações de cada abordagem e das exigências do sistema como um todo são essenciais para aplicar essas técnicas de maneira eficaz. A otimização sem gradientes, ao eliminar a necessidade de cálculos de derivadas complexas, oferece uma nova perspectiva, mas deve ser encarada com cautela, considerando sempre as características específicas do ambiente de aplicação.

Como o Blockchain Pode Transformar o Aprendizado Federado em Redes sem Fio

A proteção da privacidade é uma das maiores preocupações no aprendizado federado de borda (FEEL, na sigla em inglês). No entanto, mesmo com esses avanços, surgem vulnerabilidades causadas por entidades maliciosas, como ataques adversariais e envenenamento de modelos, como evidenciado por So et al. Essas ameaças revelam que o FEEL, apesar de eficiente, ainda está suscetível a falhas de servidores, pontos únicos de falha ou até manipulação do modelo global, o que comprometeria todo o processo de treinamento. O uso do blockchain pode oferecer uma solução robusta para essas fragilidades, criando um modelo descentralizado de FEEL (B-FEEL), o qual não depende de um único servidor e é protegido por protocolos de consenso seguros, como o Proof of Work (PoW), Proof of Stake (PoS), Raft e Practical Byzantine Fault Tolerance (PBFT).

A principal vantagem do B-FEEL reside na distribuição das funções de agregação do modelo global por múltiplos servidores, o que aumenta a resiliência do sistema contra falhas de servidores ou dispositivos comprometidos. O blockchain assegura a integridade dos modelos globais ao permitir uma verificação descentralizada através de consenso, proporcionando uma forma segura de agregar dados sem risco de manipulação ou falhas críticas em servidores específicos. Isso não só torna o FEEL mais confiável, mas também promove uma maior transparência em todo o processo de treinamento.

Entretanto, um desafio substancial em sistemas FEEL, particularmente em redes sem fio, é a latência. Em um cenário em que dispositivos de borda transmitem seus modelos locais enquanto um servidor de borda distribui o modelo global compartilhado por meio de links sem fio, a latência de comunicação se torna um fator crítico. Ela envolve tanto a latência computacional – que abrange treinamento local, agregação do modelo global e validação de blocos – quanto a latência de comunicação, que se refere às transmissões de dados para atualização de modelos e ao protocolo de consenso blockchain. Diversos fatores influenciam essas latências, como a capacidade de computação, o tamanho dos conjuntos de dados e modelos, as técnicas de comunicação sem fio, a largura de banda e o orçamento de energia.

A latência se torna ainda mais complexa em sistemas B-FEEL sem fio devido a rodadas adicionais de validação cruzada entre servidores de borda para garantir o consenso do blockchain. Para mitigar esses efeitos, a otimização da alocação de recursos de rede, como largura de banda e potência, torna-se essencial. Isso pode ser feito utilizando abordagens baseadas em aprendizado profundo por reforço (DRL), que mapeiam de forma direta as informações atuais da rede para decisões ótimas de alocação de recursos. Essa técnica permite não apenas uma redução significativa na complexidade do processo decisional, mas também uma alocação adaptativa e eficiente dos recursos ao longo do tempo.

O modelo de um sistema B-FEEL é caracterizado por uma arquitetura de servidores de borda e dispositivos de borda, onde os servidores de borda desempenham o papel de realizar tarefas de computação e armazenagem para agregação de modelos e protocolos de consenso. Os dispositivos de borda, por sua vez, realizam o treinamento local de modelos e upload para os servidores principais para validação e agregação. A comunicação entre os servidores ocorre através de canais sem fio, o que adiciona a camada de complexidade que influencia diretamente o tempo de resposta do sistema.

A utilização de blockchain em sistemas FEEL baseados em redes sem fio garante maior segurança e transparência na agregação de modelos globais. A implementação de uma blockchain descentralizada em vez de uma arquitetura tradicional de servidor-cliente reduz o risco de falhas críticas em servidores de borda. Ao introduzir o blockchain, cria-se um ambiente seguro, imutável e transparente, onde a integridade dos dados e modelos é garantida e onde a interação entre servidores e dispositivos de borda é monitorada e validada de forma eficaz por meio do consenso.

Por fim, é fundamental entender que o sucesso do B-FEEL não depende apenas da integração do blockchain, mas também da maneira como a latência do sistema é gerenciada. A combinação de protocolos de consenso eficientes, como o PBFT, com algoritmos de otimização de recursos baseados em aprendizado profundo pode resultar em um sistema altamente eficiente e seguro, capaz de lidar com a complexidade das redes sem fio e das necessidades de privacidade e segurança do aprendizado federado.

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