Descripción: El aprendizaje descentralizado, en el contexto del aprendizaje federado, se refiere a un enfoque innovador en el que los datos se distribuyen en múltiples dispositivos o ubicaciones, permitiendo el entrenamiento colaborativo de modelos de inteligencia artificial sin necesidad de centralizar los datos. Este método es especialmente relevante en un mundo donde la privacidad y la seguridad de los datos son preocupaciones primordiales. A diferencia de los enfoques tradicionales que requieren la recopilación y almacenamiento de grandes volúmenes de datos en un servidor central, el aprendizaje descentralizado permite que los modelos se entrenen localmente en los dispositivos donde residen los datos. Esto no solo reduce el riesgo de violaciones de datos, sino que también mejora la eficiencia al disminuir la necesidad de transferir grandes cantidades de información. Las características principales de este enfoque incluyen la preservación de la privacidad, la reducción de la latencia en el acceso a los datos y la capacidad de aprovechar la diversidad de datos que pueden estar presentes en diferentes dispositivos. En resumen, el aprendizaje descentralizado representa un avance significativo en la forma en que se desarrollan y entrenan los modelos de inteligencia artificial, alineándose con las tendencias actuales hacia una mayor privacidad y seguridad en el manejo de datos.
Historia: El concepto de aprendizaje federado fue introducido por primera vez por investigadores de Google en 2017, como una solución para entrenar modelos de aprendizaje automático en dispositivos móviles sin comprometer la privacidad de los usuarios. Desde entonces, ha evolucionado y se ha adoptado en diversas aplicaciones, especialmente en el ámbito de la salud y la tecnología móvil.
Usos: El aprendizaje descentralizado se utiliza principalmente en aplicaciones donde la privacidad de los datos es crítica, como en el sector de la salud, donde los datos de pacientes no pueden ser compartidos fácilmente. También se aplica en dispositivos móviles y sistemas distribuidos para mejorar la personalización de servicios sin comprometer la información del usuario.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de aprendizaje descentralizado es el sistema de predicción de texto en dispositivos móviles, donde el modelo se entrena localmente en el dispositivo del usuario, mejorando la experiencia sin enviar datos personales a un servidor central. Otro ejemplo es el uso en la investigación médica, donde diferentes hospitales pueden colaborar en el entrenamiento de modelos de diagnóstico sin compartir datos sensibles.
