Federated learning, come cambia la smart city

Federated learning sta emergendo come una tecnologia chiave per lo sviluppo delle smart city grazie alla sua capacità di conciliare l’uso intensivo dei dati con la tutela della privacy e l’efficienza operativa.

Dati e governance

Nelle città intelligenti i dati vengono generati in maniera distribuita da molteplici fonti, come sensori ambientali, telecamere di traffico, contatori intelligenti e dispositivi IoT.

Tradizionalmente, centralizzare questa enorme mole di dati per addestrare modelli di machine learning comporta rischi.

È questi sono legati alla privacy, elevati consumi di banda e costi computazionali sui server centrali.

Come funziona

Il federated learning risolve queste problematiche permettendo di addestrare modelli di intelligenza artificiale direttamente sui dispositivi o nodi “al bordo” della rete (edge).

In tal modo si evita lo spostamento dei dati sensibili verso un centro di calcolo unico.

Solo gli aggiornamenti del modello, come pesi o gradienti, vengono inviati al server centrale per essere aggregati, mantenendo così i dati locali e privati.

Questo approccio si traduce in una maggiore scalabilità, minore latenza e un significativo risparmio di risorse di comunicazione e calcolo.

Applicazioni concrete nelle smart city

Includono la gestione smart del traffico, dove il federated learning consente di prevedere la congestione fondendo informazioni da veicoli e sensori stradali senza raccogliere dati personali dei singoli automobilisti.

Anche la distribuzione dell’energia nelle reti intelligenti beneficia di questa tecnologia, con modelli locali che prevedono i consumi domestici per ottimizzare l’intera rete elettrica urbana.

Analogamente, in ambito raccolta rifiuti, i sensori dei cassonetti possono utilizzare modelli locali per ottimizzare i percorsi di raccolta in tempo reale senza trasmettere dati grezzi.

Challenge

Tra le sfide da affrontare nel contesto urbano vi sono l’eterogeneità dei dati raccolti da dispositivi diversi, che può portare a modelli distorti o inefficiente.

Inoltre, la sicurezza degli aggiornamenti modello, necessitano di tecniche quali aggregazione sicura e privacy differenziale per evitare attacchi o manipolazioni.

Nonostante ciò, il federated learning rappresenta una soluzione promettente per una smart city.

Ovviamente una città che voglia essere efficiente, rispettosa della privacy dei cittadini e capace di gestire in modo intelligente risorse complesse e distribuite.

Verso il futuro

In conclusione, il federated learning è una tecnologia abilitante essenziale per il futuro delle città intelligenti, capace di integrare l’enorme potenziale dell’AI con i vincoli di privacy e scalabilità proprie degli ecosistemi urbani moderni, rendendo così le smart city più sicure, efficienti e sostenibili.