FLの研究の方向性を考える

FLがそもそも解決しようとしている問題に立ち返る動きがある?

独立したデータを学習に活用

プライバシーに関する法的な規制を遵守しつつ学習を行う

特にLLMについて

その関連で,大規模モデルを学習できるかどうか

データ転送の効率化

セキュリティやプライバシーの向上

クライアントでのパーソナライズ

関連

行動認識が良さそうだとは思う

具体的なビジョンはない

内容は覚えていないが,どの応用だとしてもFLは有用そうに思う

エッジデバイス活用系

多分にプライバシデータを含む,装着系

問題は何?

結局必要なのはここ

現在の研究を見て知る必要がある

サーベイが必要

僕の推測

何も調べていないので憶測だが

通信量の効率化は必須

IoT機器のため

プライバシやセキュリティ要件はそこそこ重め

計算リソースは乏しい

スマホの想定とは違うはず

IoT機器のため

完全分散が望ましい

ここが微妙

願望かも

プライバシに配慮するならそうなるのでは

エンドツーエンドで暗号化,P2Pで通信,とか

データの不均衡も対応必須

膨大なクライアント数の対応必須?

IoTデバイスってそんなにあるのかしら

いっそIoTデバイス弄ってる企業に突撃しようかな

具体的な課題を聞きに行った方が良いと思う

視野に入れる

僕が目指すのは行動認識による介護支援かな?

音から入居者が平常かを判定

何らかの急性イベントの発生を検知したら通達

HARにおけるFL活用は具体例が複数存在

それらを参考に何か組むか

もう一押し欲しいな