یادگیری فدره در اینترنت اشیا: کاربردها، روندها، طبقه بندی، چالش ها، راهکارهای فعلی و مسیرهای آینده

شما در عصر اینترنت اشیا (IoT) با حجم عظیمی از داده مواجه هستید؛ داده هایی که توسط دستگاه های متصل تولید می شوند و شامل الگوهای رفتاری، اطلاعات شخصی، داده های تجاری و حتی اطلاعات حیاتی سطح ملی هستند. روش های سنتی که داده را به سرورهای ابری منتقل می کنند اگرچه قدرتمندند اما مشکلات مهمی مانند نقض حریم خصوصی، امنیت، مصرف پهنای باند و سربار ارتباطی ایجاد می کنند. برای غلبه بر این مشکلات، شما می توانید از یادگیری فدرال (FL) استفاده کنید؛ رویکردی که به جای انتقال داده خام، فقط پارامترهای مدل را ارسال می کند. این روش باعث افزایش حریم خصوصی، کاهش نیاز به پهنای باند و بهبود کارایی سیستم های IoT می شود. در این مقاله، شما یک مرور جامع از نقش FL در IoT دریافت می کنید. ابتدا اصول FL را بررسی می کنید، سپس یاد می گیرید که FL چگونه بهره وری، تاب آوری و سازگاری سیستم های IoT را افزایش می دهد. همچنین شما یک مقایسه کمی از معماری های FL–IoT، یک Taxonomy جامع از سیستم های یادگیری فدرال، و چالش های مهم پیاده سازی FL در محیط های IoT را مطالعه می کنید. علاوه بر این، شما روندهای نوظهور مانند مدل های بنیادین (FMs)، شبکه های سبز و پایدار ۶G، و یادگیری تقویتی عمیق (DRL) را بررسی می کنید. درنهایت، این مقاله مسیرهای پژوهشی آینده را ارائه می دهد و به شما نشان می دهد FL چگونه می تواند نسل بعدی سیستم های IoT را متحول کند.

کلیدواژه ها:

یادگیری فدرال ، اینترنت اشیای هوشمند ، معماری FL ، مدل های بنیادین ، اینترنت اشیای ۶G سبز و پایدار