提案された連邦学習フレームワークであるFedCPUは、通信と学習の統合的な最適化を実現するために、ラティス符号を用いた新しい量子化手法と、受信機の二層構造を導入しています。このアプローチは、通信の効率性を高め、学習精度を向上させることを目的としています。しかし、さらなる検討の余地は多く存在します。例えば、異なる通信環境やデバイスの特性に応じた動的な整数係数の選択アルゴリズムの開発が考えられます。また、通信の遅延や干渉の影響をより詳細にモデル化し、これに基づいた最適化手法を検討することも重要です。さらに、異なるラティス構造や量子化手法の比較研究を行うことで、より広範な適用性を持つ最適化手法の確立が期待されます。