La optimización de recursos en el aprendizaje federado de extremo de cosas (FEL) ha mostrado avances significativos en la mejora de la privacidad, eficiencia y rendimiento del sistema en diversos entornos complejos. A medida que el volumen de datos crece y la protección de la privacidad se vuelve esencial, este enfoque distribuye el aprendizaje automático, permitiendo el entrenamiento de modelos sin necesidad de compartir datos sensibles.

Utilizando estrategias de asignación conjunta de recursos, se busca mejorar la eficiencia del sistema reduciendo la latencia y mejorando la utilización de recursos. Estas técnicas optimizan la comunicación y la computación de datos, al mismo tiempo que refuerzan la privacidad de los usuarios mediante la reducción de la necesidad de comunicarse extensamente.

El uso de modelos de compresión y optimización de ancho de banda destaca en minimizar el costo de comunicación; a su vez, técnicas innovadoras como el aprendizaje por refuerzo mejoran el manejo adaptativo de los recursos de comunicación, permitiendo ajustes dinámicos a las condiciones de red.

En aplicaciones como el transporte inteligente y la agricultura de precisión, una optimización conjunta de recursos computacionales y de comunicación permite ajustes en tiempo real, mejorando el flujo de tráfico y la eficiencia en la toma de decisiones agronómicas. Estos sistemas inteligentes colaboran distribuyendo eficientemente las tareas de computación y comunicación entre dispositivos.

Finalmente, esta revisión subraya el potencial de la optimización conjunta para abordar desafíos multifacéticos en la gestión de recursos de aprendizaje federado y proyecta un camino hacia una computación más eficiente y segura en entornos distribuidos. Estos avances no solo permiten un aprendizaje más eficiente, sino que también aseguran la privacidad, reduciendo costos de operación y mejorando la sostenibilidad del sistema en el futuro.