Segun MarkTechPost (AI/ML News), un estudio técnico detalla cómo construir una experiencia de aprendizaje federado mediante el uso de NVIDIA FLARE, comparando dos algoritmos: FedAvg y FedProx. La investigación se centra en un entorno no homogéneo (non-IID), donde los datos de los clientes se distribuyen mediante una función de Dirichlet, replicando condiciones reales de desbalance de etiquetas en redes distribuidas. El experimento se ejecuta sobre el conjunto CIFAR-10, un estándar en el aprendizaje automático, y emplea una configuración específica: tres nodos (NUM_SITES = 3), cinco rondas de entrenamiento (NUM_ROUNDS = 5), un tamaño de lote de 64 (BATCH_SIZE = 64), una tasa de aprendizaje de 0.01 (LR), y un parámetro de regularización de 0.3 (ALPHA). El límite de muestras por cliente se fija en 4000 (MAX_SAMPLES), mientras que el número de épocas locales por cliente es de 1 (LOCAL_EPOCHS). Los datos se almacenan en una carpeta temporal (/tmp/nvflare/data) y los resultados se guardan en /tmp/nvflare/results, asegurando que el entorno sea reproducible y seguro para múltiples simulaciones.
El proceso se divide en tres fases: preparación del entorno, definición del flujo de trabajo y evaluación del rendimiento. En la primera, se instalan bibliotecas clave como PyTorch, TorchVision y Matplotlib, junto con el motor NVIDIA FLARE. Posteriormente, se configuran los parámetros del experimento, incluyendo el número de sitios, la duración del entrenamiento y el tipo de distribución de datos. La descarga del conjunto CIFAR-10 se realiza una sola vez para garantizar coherencia entre los nodos simulados. La arquitectura del cliente se define mediante un script que maneja el entrenamiento local, la sincronización de modelos y la comunicación con el servidor central. El servidor, a través de la API de tareas de NVFlare, coordina la ejecución de los trabajos federados. Al final, se comparan las curvas de precisión global de ambos algoritmos a lo largo de las rondas de comunicación, revelando diferencias significativas en su estabilidad frente al desbalance de datos.
Para los lectores peruanos, esta metodología ofrece una visión clara de cómo las tecnologías de inteligencia artificial pueden ser aplicadas en entornos de datos fragmentados, como los que enfrentan las empresas locales que operan en zonas rurales o con acceso limitado a grandes bases de datos. Aunque el caso original se centra en imágenes de cifrado, el enfoque de aprendizaje federado puede adaptarse a sectores como el crédito, la salud o el comercio minorista, donde cada entidad conserva sus datos sin necesidad de centralizarlos. Esto reduce riesgos de violación de privacidad y permite que instituciones pequeñas participen en modelos de inteligencia colectiva, sin depender de plataformas tecnológicas externas. En un contexto donde la digitalización avanza rápidamente, entender estos mecanismos puede ayudar a tomar decisiones más informadas sobre inversiones tecnológicas o la adopción de soluciones de inteligencia artificial en el sector privado o público.