建物の熱特性や天候の変化に応じて、連合学習の重み付けを動的に変更することは可能です。このような動的な重み付けは、各クライアントのデータの信頼性や重要性に基づいて行うことができます。たとえば、特定の天候条件下でのデータセンターの性能が他の条件よりも重要である場合、そのクライアントの重みを増やすことができます。このような動的な重み付けは、連合学習アルゴリズムの柔軟性を高め、より効果的な結果を得るのに役立ちます。