Parabéns a Allan de Souza, Filipe Maciel, Joahannes da Costa, Luiz F. Bittencourt, Eduardo Cerqueira, Antonio Loureiro e Leandro Villas pela publicação do trabalho Adaptive Client Selection with Personalization for Communication Efficient Federated Learning no journal Ad Hoc Networks. Este estudo introduz o ACSP-FL, uma abordagem projetada para enfrentar os desafios de comunicação e escalabilidade em ambientes de Aprendizagem Federada (FL). Ao adotar uma estratégia dinâmica de seleção de clientes, o ACSP-FL ajusta eficientemente o número de dispositivos e rodadas de treinamento necessárias, reduzindo os custos de comunicação e computação. Além disso, a personalização do modelo é empregada para aprimorar o desempenho dos clientes, demonstrando uma melhoria significativa em relação às abordagens convencionais.

Um caso de uso focado em conjuntos de dados de reconhecimento de atividades humanas exemplifica o impacto do ACSP-FL, que se destaca ao minimizar os custos gerais de comunicação e computação e ao assegurar uma convergência eficiente do sistema. O trabalho dos autores demonstra a capacidade do ACSP-FL de reduzir a comunicação em até 95% comparado a outras abordagens, mantendo uma boa convergência mesmo em cenários complexos de distribuição de dados. Esse avanço não apenas melhora significativamente o processo de treinamento de modelos em FL, mas também promove a adoção mais ampla e eficaz dessa tecnologia. Parabenizamos os autores por sua contribuição para a comunidade científica e tecnológica, pavimentando o caminho para futuras inovações no campo da Aprendizagem Federada.

O artigo pode ser lido no link: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1570870524000738?dgcid=coauthor