Integración de una librería de aprendizaje federado descentralizado en dispositivos móviles

Loading...
Thumbnail Image

Identifiers

Publication date

Authors

Suárez-Llanos Outeiriño, Bosco

Other responsabilities

Universidade da Coruña. Facultade de Informática

Journal Title

Bibliographic citation

Type of academic work

Abstract

[Resumen]: El objetivo de este Trabajo de Fin de Grado es desarrollar una aplicación Android capaz de participar en entrenamientos colaborativos, integrando dispositivos móviles en un sistema de aprendizaje federado, un enfoque clave para preservar la privacidad de los datos en escenarios sensibles. La aplicación permite entrenamientos locales optimizando recursos y establece una comunicación eficiente con un nodo proxy mediante protocolos avanzados como gRPC. El sistema incluye módulos de procesamiento de datos, entrenamiento y validación del modelo, una interfaz intuitiva, y un proxy asíncrono que opera como intermediario en la red P2P. Para validar el sistema, se realizaron pruebas de entrenamientos colaborativos con múltiples dispositivos y análisis del impacto en recursos de hardware (batería, memoria y CPU), confirmando su eficiencia en dispositivos móviles limitados. Su desarrollo empleó tecnologías modernas como Kotlin, TensorFlow y gRPC, asegurando un sistema robusto y eficiente.
[Abstract]: The objective of this Bachelor’s Thesis is to develop an Android application capable of participating in collaborative training, integrating mobile devices into a federated learning system, a key approach for preserving data privacy in sensitive scenarios. The application enables local training with optimized resource usage and establishes efficient communication with a proxy node using advanced protocols such as gRPC. The system includes modules for data processing, model training and validation, an intuitive user interface, and an asynchronous proxy that serves as an intermediary in the P2P network. To validate the system, collaborative training tests with multiple devices were conducted, along with analyses of hardware resource usage (battery, memory, and CPU), confirming its efficiency even on resource-constrained mobile devices. Its development leveraged modern technologies such as Kotlin, TensorFlow, and gRPC, ensuring a robust and efficient system.

Description

Editor version

Rights

Atribución-CompartirIgual 3.0 España
Atribución-CompartirIgual 3.0 España

Except where otherwise noted, this item's license is described as Atribución-CompartirIgual 3.0 España