Архитектура многоагентных систем для федеративного обучения - Гонсалес Перес, Юлейси; Холод, Иван Иванович (Компьютерные инструменты в образовании, 2022)
Концепция федеративного обучения получила широкое распространение в работе с~данными, главным образом благодаря тому, что она позволяет проводить обучение по данным непосредственно на узлах, где они хранятся. В результате передача данных не требуется. После завершения обучения на каждом узле только обученная модель передается на центральный сервер для агрегации.Многоагентные системы ведут себя аналогичным образом, поскольку агенты позволяют обучать модели машинного обучения на локальных устройствах, сохраняя при этом конфиденциальную информацию. Способность агентов взаимодействовать друг с другом позволяет обобщать (агрегировать) такие модели и повторно использовать их.В этой статье представлена архитектура многоагентных систем для федеративного обучения. Она выделяет элементы, которые составляют платформу агентов и структуру платформы JADE. Описывает жизненный цикл всех агентов, используемых для выполнения полного цикла обучения в среде MAC_FL. Анализируются и описываются конфигурации размещения агентов для каждой из предложенных архитектур многоагентных систем федеративного обучения: централизованной, децентрализованной и иерархической.
Keywords: агент, архитектура, федеративное обучение, мультиагентные системы