클라이언트 클러스터링, 대역폭 할당 및 워크로드 최적화는 페더레이티드 러닝에서 중요한 요소입니다. 미래의 연구 방향 중 하나는 클라이언트 클러스터링을 개선하여 클라이언트 간의 상호 작용을 최적화하는 것입니다. 또한 대역폭 할당을 효율적으로 관리하여 통신 비용을 최소화하고 성능을 향상시키는 방법을 연구할 수 있습니다. 더 나아가 워크로드 최적화를 통해 클라이언트의 계산 능력을 최대한 활용하고 모델 학습을 가속화하는 방법을 연구하는 것도 중요한 연구 방향입니다. 이러한 연구들은 페더레이티드 러닝의 성능을 향상시키고 효율성을 극대화하는 데 기여할 수 있습니다.