یادگیری فدرال (Federated Learning) یکی از جدیدترین تحولات در حوزه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است که تلاش میکند یک تعارض قدیمی را حل کند: استفاده از دادههای گسترده بدون نقض حریم خصوصی کاربران.
این مسئله از زمانی که سیستمهای یادگیری ماشین به دادههای عظیم وابسته شدند وجود داشت و تا قبل از یادگیری فدرال، تقریباً تنها راه آموزش مدلها، جمعآوری دادهها در یک مکان مرکزی بود. در ادامه میخواهیم بهصورت کامل به مفهوم یادگیری فدرال بپردازیم، نحوه کار آن را بررسی کنیم و ببینیم چرا امروز به یکی از رویکردهای مهم در هوش مصنوعی تبدیل شده است.
یادگیری فدرال چیست؟ (Federated Learning)
یادگیری فدرال یک رویکرد پیشرفته در یادگیری ماشین است که در آن مدل به سمت دادهها میرود، نه دادهها به سمت مدل.
یادگیری فدرال برخلاف روشهای سنتی، بهجای اینکه دادههای خام را در یک سرور مرکزی جمعآوری کند، مدل هوش مصنوعی را روی سرورها یا دستگاههای غیرمتمرکز آموزش میدهد. یعنی دادهها در محل خود باقی میمانند و این مدل است که بهصورت توزیعشده آموزش میبیند.
راحتتر بگوییم، در این رویکرد آموزش مدل بدون جابهجایی مستقیم دادههای حساس انجام میشود و همین موضوع آن را به گزینهای جذاب برای کاربردهای حساس تبدیل کرده است.
ویژگیهای رویکرد مدرن یادگیری فدرال
رویکرد فدرال چند ویژگی کلیدی دارد که آن را از سایر روشها متمایز میکند:
- هر گره (دستگاه یا سرور) فقط از دادههای محلی خود استفاده میکند.
- دادههای خام هرگز از مبدأ خارج نمیشوند.
- تنها بهروزرسانیهای مدل (پارامترها یا گرادیانها) بین گرهها و سرور مرکزی ردوبدل میشوند.
- یادگیری بهصورت مشارکتی و توزیعشده انجام میشود.
تفاوت یادگیری فدرال با یادگیری ماشین سنتی
برای درک بهتر ارزش این پارادایم، مقایسه آن با یادگیری ماشین مرسوم میتواند یک تصویر شفاف از تفاوتها به شما بدهد:
|
یادگیری ماشین سنتی |
یادگیری فدرال |
|
دادهها در یک مکان مرکزی جمعآوری میشوند |
دادهها در مبدأ باقی میمانند |
|
ریسک بالای نقض حریم خصوصی |
ریسک بسیار کمتر |
|
ناسازگار با برخی مقررات (مثل GDPR) |
سازگار با قوانین حفاظت از داده |
|
نیازمند پهنای باند بالا |
انتقال داده بسیار محدود |
|
تمرکزگرایی بالا |
توزیعشده و مشارکتی |
به دلیل همین تفاوتهاست که یادگیری فدرال امروز در صنایع حساسی مثل سلامت، بانکداری و خدمات مالی مورد استفاده قرار میگیرد؛ صنایعی که هم به دادههای زیاد نیاز دارند و هم با محدودیتهای جدی حریم خصوصی مواجهاند.
یادگیری فدرال چگونه کار میکند؟ (مراحل اصلی)
یادگیری فدرال در یک چرخه تکرارشونده سهمرحلهای اجرا میشود:
1. مقداردهی اولیه (Initialization)
در این مرحله، یک سرور مرکزی یک مدل جهانی اولیه ایجاد میکند و این مدل را برای مجموعهای از دستگاهها یا سرورهای منتخب ارسال میکند.
این دستگاهها میتوانند تلفنهای هوشمند، دستگاههای اینترنت اشیا یا سرورهای سازمانی باشند که از قبل برای مشارکت در فرآیند آموزش انتخاب شدهاند.
2. آموزش محلی (Local Training)
پس از مقداردهی اولیه، هر دستگاه مدل را فقط با استفاده از دادههای محلی خود آموزش میدهد. یعنی فرآیندهایی مثل عبور رو به جلو، محاسبه تابع خطا و انتشار معکوس بهصورت محلی انجام میشود تا در پایان، نسخه بهروزشدهای از پارامترهای مدل بهدست آید.
3. تجمیع بهروزرسانیها (Aggregation)
پس از انجام آموزش محلی، بهروزرسانیها (نه دادهها) به سرور مرکزی ارسال میشوند تا سرور آنها را تجمیع کند.
سرور مرکزی برای این کار از روشهای مختلفی استفاده میکند که رایجترین آنها میانگینگیری فدرال است. در این روش، بهروزرسانیهای دریافتشده با هم ترکیب شده و یک مدل جهانی جدید ساخته میشود که دوباره بین دستگاهها توزیع خواهد شد.
انواع یادگیری فدرال
یادگیری فدرال بهطور کلی چهار نوع اصلی دارد که هرکدام برای سناریوهای خاصی طراحی شدهاند:
1. یادگیری فدرال متمرکز
در حالت متمرکز، یک سرور مرکزی تمام فرآیند را هماهنگ میکند؛ از توزیع مدل گرفته تا جمعآوری و تجمیع بهروزرسانیها.
چنین رویکردی برای شرکتهای فناوری و پروژههای تحقیقاتی مشترک مناسب است، زیرا کنترل و مدیریت متمرکز سادهتر بوده و هماهنگی بین مشارکتکنندگان راحتتر انجام میشود.
2. یادگیری فدرال غیرمتمرکز
در یادگیری فدرال غیرمتمرکز، سرور مرکزی حذف میشود و ارتباط بهصورت همتا به همتا (Peer-to-Peer) شکل میگیرد. در این حالت، هر گره میتواند هم نقش یادگیرنده و هم نقش تجمیعکننده را داشته باشد.
این نوع یادگیری برای سناریوهایی مناسب است که نمیخواهند به یک مرجع مرکزی وابسته باشند یا نیاز به مقاومت بالا در برابر نقاط شکست دارند.
3. یادگیری فدرال ناهمگن
یادگیری فدرال ناهمگن برای دستگاهها و دادههای ناهمسان طراحی شده است. یعنی شرایطی که دادهها از نظر حجم، کیفیت یا توزیع متفاوتاند و نمیتوان آنها را بهسادگی یکسان فرض کرد.
این رویکرد برای اینترنت اشیا کاربردی است، جایی که دستگاهها از نظر توان پردازشی و نوع داده تفاوت زیادی با هم دارند.
4. یادگیری فدرال کراس-سایلو
آخرین نوع، یادگیری فدرال کراس-سایلو است که تمرکز آن بر همکاری بین سازمانها با دادههای بزرگ و حساس است. برای مثال، بانکها یا مؤسسات مالی میتوانند بدون اشتراک مستقیم دادههای مشتریان، مدلهای مشترکی برای تشخیص تقلب یا ارزیابی ریسک توسعه دهند.
مزایای یادگیری فدرال چیست؟
در مقدمه اشاره کردیم که یادگیری فدرال مسئلهی استفاده از دادههای گسترده بدون نقض حریم خصوصی کاربران را تا حد زیادی حل کرده و دیگر نیازی نیست دادههای خام کاربران در یک سرور مرکزی جمعآوری شوند. با این حال، مزایای یادگیری فدرال فقط به حریم خصوصی محدود نمیشود و این رویکرد مزایای مهم دیگری هم ارائه میکند که در ادامه به آنها اشاره میکنیم.
- دادههای خام هرگز جابهجا نمیشوند و همیشه در همان مبدأ اصلی باقی میمانند.
- با حذف تجمیع دادههای مرکزی، سطح حملههای امنیتی و ریسک نفوذ به شکل محسوسی کاهش مییابد.
- این رویکرد بهصورت ذاتی با مقرراتی مثل GDPR و سایر قوانین حفاظت از داده سازگار است.
- در یادگیری فدرال فقط پارامترها و بهروزرسانیهای مدل منتقل میشوند و دادههای حساس کاربران منتقل نمیشوند.
- دادههای توزیعشده بدون نیاز به یکپارچهسازی فیزیکی، بهراحتی در فرآیند آموزش مدل استفاده میشوند.
- از دادههای متنوع منابع مختلف میتوان بهسادگی برای بهبود دقت و کیفیت مدلهای یادگیری ماشین استفاده کرد.
- به دلیل بهروزرسانیهای بلادرنگ، مدل خیلی سریع با تغییر رفتار کاربران و الگوهای جدید سازگار میشود.
- بهروزرسانی بلادرنگ باعث میشود مدل همیشه با رفتار فعلی کاربران هماهنگ باقی بماند.
چالشهای یادگیری فدرال و راهحلها
یادگیری فدرال در کنار مزایای قابل توجه، چالشهایی هم دارد که شناخت آنها برای درک واقعبینانه این رویکرد ضروری است. در این بخش، مهمترین چالشها را به همراه راهحلهای رایج آنها بررسی میکنیم.
هزینههای ارتباطی
- چالش: تبادل مکرر پارامترها.
- راهحل: فشردهسازی گرادیان، کمیسازی، SGD محلی.
ناهمگونی دستگاهها
- چالش: تفاوت قدرت پردازشی و اتصال.
- راهحل: آموزش تطبیقی، هرس مدل، تقطیر دانش.
ریسکهای امنیتی
- چالش: حملات مسمومسازی مدل.
- راهحل: تجمیع مقاوم، الگوریتمهای بیزانسی، حریم خصوصی تفاضلی.
ناهمگونی داده (Non-IID)
- چالش: کاهش همگرایی مدل.
- راهحل: یادگیری فدرال شخصیسازیشده، فرابرگیری.
ملاحظات پیشرفته حریم خصوصی و امنیت
تمرکز اصلی رویکرد یادگیری فدرال روی حریم خصوصی و امنیت دادهها است. به همین دلیل، مجموعهای از ملاحظات و تکنیکهای پیشرفته در این حوزه توسعه داده شدهاند که در ادامه به چهار مورد مهم آنها اشاره میکنیم.
حریم خصوصی تفاضلی (Differential Privacy)
یکی از این ملاحظات، حریم خصوصی تفاضلی است که با افزودن نویز کنترلشده به بهروزرسانیها، امکان استنتاج دادههای فردی را از بین میبرد. بهطوری که حتی اگر کسی به خروجی مدل دسترسی داشته باشد، نمیتواند اطلاعات مربوط به یک کاربر خاص را استخراج کند.
تجمیع امن (Secure Aggregation)
مورد بعدی، تجمیع امن است. در این روش، سرور مرکزی فقط مجموع بهروزرسانیها را مشاهده میکند، نه مقادیر مربوط به هر دستگاه بهصورت جداگانه. با در پیش گرفتن این رویکرد، حتی خود سرور هم به اطلاعات فردی مشارکتکنندگان دسترسی نخواهد داشت.
رمزنگاری همومورفیک
رمزنگاری همومورفیک بخش دیگری از این ملاحظات است که امکان انجام محاسبات روی دادههای رمزگذاریشده را فراهم میکند. یعنی سرور میتواند بدون رمزگشایی دادهها، عملیات لازم را روی آنها انجام دهد که این موضوع سطح امنیت را به شکل چشمگیری افزایش میدهد.
محیطهای اجرایی مورد اعتماد (TEE)
آخرین مورد، محیطهای اجرایی مورد اعتماد یا TEE هستند که محاسبات حساس را در بخشهای ایزوله سختافزار اجرا میکنند. این محیطها مانع دسترسی غیرمجاز یا دستکاری فرآیندهای حیاتی میشوند و امنیت اجرای مدل را تضمین میکنند.
کاربردهای صنعتی یادگیری فدرال
از یادگیری فدرال در صنایع مختلفی استفاده میشود تا هم از دادههای ارزشمند بهرهبرداری شود و هم از نقض حریم خصوصی جلوگیری گردد.
برای مثال، در صنعت پزشکی میتوان از این رویکرد استفاده کرد تا دادههای بیماران در همان مراکز درمانی باقی بمانند و در عین حال، همکاری بین بیمارستانهای یک منطقه برای آموزش مدلهای دقیقتر ممکن شود. در ادامه، مهمترین کاربردها را مرور میکنیم:
- سلامت و پزشکی
- تحقیقات سرطان (پروژه MELLODDY)
- تحلیل تصاویر MRI و CT
- همکاری بیمارستانها در همهگیریها
- خدمات مالی
- تشخیص تقلب بانکی
- امتیازدهی اعتباری
- مبارزه با پولشویی
- موبایل و اینترنت اشیا
- صفحهکلید Gboard گوگل
- خانههای هوشمند
- خودروهای خودران
- سایر صنایع
- خردهفروشی و شخصیسازی
- انرژی و پیشبینی مصرف
- تولید و نگهداری پیشبینانه
آینده یادگیری فدرال
یادگیری فدرال در ده سال آینده به سمت ادغام با مدلهای زبانی بزرگ حرکت میکند تا خلأ آموزش این مدلها روی دادههای حساس و توزیعشده را پر کند.
همچنین با پیشرفت زیرساختهای امنیتی و استفاده گستردهتر از تکنیکهای رمزنگاری و محیطهای اجرایی امن، انتظار میرود سیستمهای فدرال قابل اعتمادتر شوند و در نتیجه، اعتماد عمومی به استفاده از هوش مصنوعی افزایش یابد.
جمعبندی
یادگیری فدرال پاسخی هوشمندانه به نیاز روزافزون حفظ حریم خصوصی در عصر دادهمحور است؛ پارادایمی که توانست بدون قربانیکردن امنیت، مدلهای قوی و مقیاسپذیر ایجاد کند.
البته این رویکرد چالشهای خاص خود را دارد، اما با پیشرفت مداوم الگوریتمها و زیرساختها، یادگیری فدرال بهاحتمال زیاد به یکی از پایههای اصلی آینده هوش مصنوعی تبدیل خواهد شد.
سوالات متداول (FAQ)
آیا یادگیری فدرال حریم خصوصی کامل را تضمین میکند؟
خیر اما آن را بهطور قابل توجهی بالا میبرد.
آیا یادگیری فدرال کندتر است؟
معمولاً بله اما پیشرفتهای اخیر این فاصله را کاهش دادهاند.
در صورت قطع اتصال برخی دستگاهها چه میشود؟
پروتکلها طوری طراحی شدهاند که این مسئله را مدیریت کنند.
