提案されたWAFeL（Weighted Over-the-Air Federated Learning）手法では、集約重みをリアルタイムで最適化するために、無線チャネルの状態に基づく適応的な重み付けを導入しています。この手法は、各デバイスが持つチャネル状態情報（CSIT）を必要とせず、各デバイスの通信条件に応じて集約重みを動的に調整することが可能です。具体的には、集約重みはデバイスの通信状況や計算能力に基づいて最適化され、これにより無線チャネルの変動による学習性能への影響を軽減します。さらに、提案された集約コストメトリックを用いて、各ラウンドごとに集約重みを最適化するアルゴリズムを実装することで、リアルタイムでの調整が実現されます。