Healthcare / Research
Federated Learning Network
Il Problema della Data Governance
Nell'ambito della ricerca collaborativa su dati sensibili, l'approccio tradizionale di centralizzazione dei dataset ("Data Lake") si scontra con barriere normative e di governance insormontabili. La necessità era addestrare modelli diagnostici robusti su dati distribuiti geograficamente, senza che il dato grezzo lasciasse mai l'infrastruttura locale di origine.
La Soluzione: Decentralized Intelligence
Abbiamo architettato una rete di Federated Learning che inverte il paradigma: il codice viaggia verso i dati, non viceversa.
Protocollo di Aggregazione
Il training avviene in round iterativi coordinati da un server centrale:
- Broadcast: Il modello globale corrente viene distribuito ai nodi locali (client).
- Local Training: Ogni nodo esegue epoch di training sui propri dati privati, calcolando i gradienti (delta dei pesi).
- Secure Aggregation: I gradienti vengono inviati al server centrale, che li aggrega (es. Federated Averaging - FedAvg) per aggiornare il modello globale.
- Privacy-Preserving: Applicazione di tecniche di Differential Privacy (aggiunta di rumore gaussiano calibrato) per impedire il reverse-engineering dei dati di training dai gradienti condivisi.
Stack e Orchestrazione
L'infrastruttura è costruita per garantire isolamento e tracciabilità:
- Computational Framework: Utilizzo di TensorFlow Federated (TFF) per la definizione delle computazioni distribuite.
- Containerization: I workload di training sono incapsulati in container Docker effimeri, orchestrati localmente su infrastrutture eterogenee.
- Secure Communication: Canali mTLS criptati per tutte le trasmissioni server-client, garantendo l'integrità del processo di aggregazione.
Validazione del Sistema
L'architettura ha dimostrato la fattibilità operativa del training collaborativo:
- Convergenza del Modello: Le performance del modello federato hanno raggiunto livelli comparabili a baseline addestrate centralmente.
- Data Sovereignty: Verifica formale che nessun dato grezzo (PII/PHI) sia mai stato trasmesso o esposto esternamente.
- Robustezza: Il protocollo gestisce efficacemente nodi offline o con connessioni instabili senza compromettere il round di training globale.