El aprendizaje federado está ganando terreno en entornos IoT donde la privacidad de datos y el ancho de banda son críticos. Este artículo presenta una implementación práctica del entrenamiento local de modelos en dispositivos periféricos, seguido de una agregación segura. Aborda desafíos clave como hardware heterogéneo, conectividad intermitente y distribuciones de datos no IID. El enfoque demuestra cómo equilibrar la precisión del modelo con la eficiencia de la comunicación, convirtiéndolo en una referencia valiosa para ingenieros que trabajan en sistemas de IA distribuidos. Las técnicas discutidas pueden adaptarse a varios escenarios IoT, desde hogares inteligentes hasta sensores industriales.
Perspectivas prácticas sobre la implementación de aprendizaje federado en nodos IoT periféricos, cubriendo entrenamiento local y agregación.