Uma arquitetura escalável e segura para a execução de aprendizado federado no contexto de hospitais inteligentes

Abstract

A técnica de aprendizado federado é muito utilizada quando os dados a serem usados pelos modelos de aprendizado de máquina são sensíveis ou sigilosos. No entanto, aprendizado federado prevê o treinamento dos modelos por conta do usuário, que nem sempre está disponível para treinar o modelo ou não possui recursos computacionais eficientes. Esse trabalho apresenta uma arquitetura para execução de aprendizado federado de maneira segura e eficiente utilizando os recursos de borda em hospitais inteligentes.