无线联邦学习：隐私保护下的 AI 协同演进
一、什么是无线联邦学习？
考虑一个典型的应用场景：全国各地的医院希望联合训练一个 AI 模型来辅助诊断疾病，但患者的医疗数据极其敏感，不能离开医院。传统方法是将所有数据集中到中心服务器，但这存在严重的隐私泄露风险。无线联邦学习提供了一种解决方案。
它就像一位'知识快递员'——不收集原始数据，而是让各地医院在本地训练模型，仅将模型'更新心得'（梯度或参数）通过无线网络传给中心服务器，由服务器汇总大家的智慧，形成一个更强大的全局模型。
核心思想
- 数据不动模型动：原始数据永远保留在本地设备。
- 仅上传模型更新：只传输学习到的参数，而非数据本身。
- 无线传输媒介：通过 Wi-Fi、5G 等无线网络进行通信。
架构流程：
- 云端中心服务器广播初始模型版本。
- 本地设备（如手机、基站）接收模型。
- 利用本地数据进行训练并生成更新。
- 通过无线网络上传模型更新至服务器。
- 服务器收集更新并聚合生成新模型。
- 循环上述过程直至收敛。
二、为什么需要无线联邦学习？
对比传统机器学习
| 特性 | 传统中心化学习 | 无线联邦学习 |
|---|---|---|
| 数据位置 | 集中存储在云端 | 分布在本地设备 |
| 隐私保护 | 低（原始数据上传） | 高（数据不离本地） |
| 通信开销 | 高（上传原始数据） | 低（仅上传模型参数） |
| 实时性 | 依赖数据上传速度 | 可实时本地更新 |
| 扩展性 | 受限于中心带宽 | 高（可利用大量边缘设备） |
| 适用场景 | 数据可集中场景 | 隐私敏感、数据分散场景 |
三、工作流程解析
以训练键盘输入预测模型为例，参与方为数百万用户的手机。
- 初始化：中心服务器广播初始模型参数。
- 本地训练：用户手机使用本地键盘数据进行训练。
- 上传更新：手机将计算出的模型更新上传至网络。
- 联邦聚合：服务器采用 FedAvg 等算法汇集所有更新。
- 迭代优化：生成下一轮全局模型并分发，重复上述步骤。
四、关键技术挑战与解决方案
挑战 1：无线通信的不可靠性
无线网络环境复杂，可能遇到信号衰落、干扰噪声、带宽限制等问题，导致模型更新丢失或传输延迟。
应对策略：
- 压缩技术：减少传输量。
- 空中计算：叠加信号直接聚合。
- 异步更新：不等待所有设备完成。
- 鲁棒聚合算法：引入容错机制。
