Descripción: La propagación viral se refiere a la rápida difusión de información o modelos a través de una red, aprovechando la conectividad y la interacción entre nodos. Este fenómeno se basa en la idea de que, al igual que un virus biológico, la información puede replicarse y diseminarse de manera exponencial. En el contexto del aprendizaje federado, la propagación viral se convierte en un mecanismo crucial para la actualización y mejora de modelos de inteligencia artificial sin necesidad de centralizar los datos. Cada nodo en la red, que puede ser un dispositivo o un servidor, contribuye al proceso al entrenar modelos localmente y compartir solo los parámetros actualizados, en lugar de los datos en sí. Esto no solo preserva la privacidad de los datos, sino que también permite que el modelo se beneficie de una diversidad de datos distribuidos. La propagación viral en este contexto es esencial para optimizar el aprendizaje colaborativo, donde múltiples entidades pueden contribuir al desarrollo de un modelo robusto y preciso, al tiempo que se minimizan los riesgos asociados con la centralización de datos. Este enfoque se ha vuelto cada vez más relevante en un mundo donde la privacidad y la seguridad de los datos son preocupaciones primordiales.
