フェデレーテッドラーニング(連合学習)によるROSロボット群のプライバシー保護型学習

フェデレーテッドラーニング(連合学習)によるROSロボット群のプライバシー保護型学習とは

フェデレーテッドラーニング(連合学習)によるROSロボット群のプライバシー保護型学習とは、複数のROS (Robot Operating System) を搭載したロボットが、自身のローカルデータを中央サーバーに直接送信することなく、協調して機械学習モデルを訓練する分散型学習手法です。各ロボットはローカルデータでモデルを更新し、そのモデルの差分（重み更新）のみを中央サーバーに送信・集約することで、プライバシーを保護しながら全体のモデル性能を向上させます。これにより、ROS連携におけるロボット間の協調学習を、機密性の高いデータが外部に漏れるリスクを低減しつつ実現し、AI連携の加速に貢献します。

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