提案された三層アーキテクチャは、現実世界での展開において重要な役割を果たす可能性があります。例えば、IoTデバイスやスマートデバイスから収集される大量のデータを処理する際に、エッジコンピューティング環境におけるフェデレーテッドラーニングの効率を最適化することが期待されます。このアーキテクチャは、個々のクライアントデバイス間でモデル更新を共有することで帯域幅要求を軽減し、プライバシー保護も強化します。さらに、異種性のある非IID（Independently and Identically Distributed）データセットへの対応能力や計算上の制約への対処方法も示しています。
具体的な展開方法としては、まず各レベル（クライアントレベル、エッジレベル、fedgeレベル）ごとに明確な役割分担を行いつつ相互作用させることが重要です。また、fedgeレベルでは複数の異なるグローバルモデルを管理し更新し、「類似した」モデル同士で集約・更新することで効果的なグローバルモデリング機能を提供します。これにより異種性豊かな環境下でも高い精度や効率性が得られる可能性があります。