[es] En los últimos años los modelos de Inteligencia Artificial (IA) han aumentado de tamaño en pasos agigantados, aupados por unos resultados y casos de uso cada vez mejores y más refinados; con todo, los algoritmos actuales de estos modelos se centran, como único objetivo, en conseguir la máxima eficacia en la resolución del problema asignado, pero no tienen en cuenta la eficiencia energética del modelo conjunto. Se ha comprobado que estos modelos, y la infraestructura necesaria para ellos, tienen un impacto muy importante en el consumo de recursos eléctricos e hídricos, por lo que es necesario incluir este enfoque en su desarrollo y reducir tales impactos. Un planteamiento reciente en la IA es el llamado Aprendizaje Federado, que permite entrenar modelos de manera colaborativa en múltiples dispositivos sin necesidad de centralizar sus datos y preservando su privacidad. Dicha técnica se presenta como una alternativa que solventa las desventajas de las técnicas centralizadas corrientes, que requieren grandes silos de información y un mayor consumo energético y temporal para su entrenamiento. El Aprendizaje Federado, por otro lado, es distribuido, eficiente y privativo por diseño, por lo que es un incentivo para la convergencia de las nuevas tecnologías de la información como IoT y las operativas propias de la Industria 4.0. En este Trabajo Final de Grado se ha abordado el desarrollo, análisis y experimentación de métodos de aprendizaje federado desde una perspectiva verde, en sintonía con la manifestación de interés del Programa Nacional de Algoritmos Verdes [8] publicado por el Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación Digital [9]. Específicamente, hemos contribuido y mejorado el método de entrenamiento regularizado y encriptado para redes neuronales de una sola capa que ha sido desarrollado por la UDC en entornos federados (FedHEONN) [12], y experimentado con su implementación en dispositivos embebidos y simulados. Como tal, hemos aplicado un método de ensamblaje conocido como Random Patches al algoritmo para contrastar su rendimiento frente la versión original, además de implementar la capacidad de realizar un entrenamiento incremental por lotes, con el objetivo de lograr un algoritmo más versátil y de mayor capacidad de representación; obteniendo resultados satisfactorios y acompañando estos apartados con un estudio de la eficacia de estas técnicas en comparación con su versión original y otro tipo de modelos. Por último, desarrollamos también la paralelización de ciertos procesos clave del algoritmo de entrenamiento de FedHEONN, con el objetivo de reducir los tiempos globales de ejecución, a la par que se construye una API para servidor y cliente/s que proporciona los medios para su uso entre varios dispositivos conectados a la red, simulando un escenario federado realista.

[gl] Nos últimos anos os modelos de Intelixencia Artificial (IA) aumentaron de tamaño en pasos axigantados, levados por uns resultados e casos de uso cada vez mellores e máis refinados; con todo, os algoritmos actuais destes modelos céntranse, como único obxectivo, en conseguir a máxima eficacia na resolución do problema asignado, pero non teñen en conta a eficiencia enerxética do modelo conxunto. Comprobouse que estes modelos, e a infraestrutura necesaria para eles, teñen un impacto moi importante no consumo de recursos eléctricos e hídricos, polo que é necesario incluír este enfoque no seu desenvolvemento e reducir tales impactos. Unha formulación recente na IA é a chamada Aprendizaxe Federada, que permite adestrar modelos de maneira colaborativa en múltiples dispositivos sen necesidade de centralizar os seus datos e preservando a súa privacidade. Dita técnica preséntase como unha alternativa que resolve as desvantaxes das técnicas centralizadas correntes, que requiren grandes silos de información e un maior consumo enerxético e temporal para o seu adestramento. A Aprendizaxe Federada, doutra banda, é distribuído, eficiente e privativo por deseño, polo que é un incentivo para a converxencia das novas tecnoloxías da información como IoT e as operativas propias da Industria 4.0. Neste Traballo Final de Grao abordouse o desenvolvemento, análise e experimentación con métodos de aprendizaxe federada dende unha perspectiva verde, en sintonía coa manifestación de interese do Programa Nacional de Algoritmos Verdes [8] publicado polo Ministerio de Asuntos Económicos e Transformación Dixital [9]. Especificamente, contribuímos e melloramos o método de adestramento regularizado e encriptado para redes neuronais dunha soa capa desenvolto pola UDC en contornas federadas (FedHEONN) [12], e experimentamos coa súa implementación en dispositivos embebidos e simulados. Como tal, aplicamos un método de ensamblaxe coñecido como Random Patches ao algoritmo para contrastar o seu rendemento fronte a versión orixinal, ademais de implementar a capacidade de realizar un adestramento incremental por lotes, co obxectivo de lograr un algoritmo máis versátil e de maior capacidade de representación; obtendo resultados satisfactorios e acompañando estes apartados cun estudo da eficacia destas técnicas en comparación coa versión orixinal e outro tipo de modelos. Por último, desenvolvemos tamén a paralelización de certos procesos crave do algoritmo de adestramento de FedHEONN, co obxectivo de reducir os tempos globais de execución, á vez que se constrúe unha API para servidor e cliente/s que proporciona os medios para o seu uso entre varios dispositivos conectados á rede, simulando un escenario federado realista.