CAFE：地理分布式数据中心中的碳感知联邦学习
本论文提出了一种新的框架，用于分布式和联邦学习（FL）的能源和碳足迹分析，研究了完全分散方法和共识方法的能源足迹和碳排放。这个框架量化了基于连续改进的学习三个环节的能源消耗，使用了两个 5G 行业垂直的案例对其进行了分析，结果表明能源消耗和测试准确度应该通过模型和数据足迹来平衡。
Jun, 2022
FedGreen 是一种碳感知的联邦学习方法，通过采用基于客户端的碳排放数据和位置的自适应模型大小训练技巧，以及使用有序的随机失活作为模型压缩技术，可以有效地训练模型，并在考虑不同国家碳强度差异的同时，降低碳排放，并保持竞争性的模型准确性。
Apr, 2024
本文研究了联邦学习的碳排放问题，发现与集中式机器学习相比，联邦学习的碳排放量可能高达两个数量级，但在一些情况下，由于嵌入式设备的能耗降低，两者的碳排放量是可比较的。作者探讨了算法效率、硬件能力和行业透明度等课题，以降低联邦学习对环境的影响。
Feb, 2021
Federated Learning 通过自适应成本感知的客户端选择策略优化任意成本指标，将资源效率提高到时间 - 准确性之间的最优化问题解决掉，并通过设计碳效率的 Federated Learning 模型，以其能耗的碳排放强度为成本，在减少碳排放和训练时间方面具有显著的优势。
Oct, 2023
基于边缘设备的联邦学习方法通过采用高效的通信技术来分布机器学习任务，相比于集中式解决方案，减少了数据存储和计算复杂性方面的开销。该论文提出了一个用于实时监测联邦学习系统能源和碳足迹影响的框架，并通过对共识（完全分散）和经典联邦学习策略的评估，首次定量评估了不同的计算和通信高效联邦学习方法在能源消耗和碳等效排放方面的表现，并提供了能效设计的一般指导原则。研究结果表明，在通信能效较低（即 < 25 Kbit/Joule）时，应优先选择共识驱动的联邦学习实现以限制碳排放。此外，量化和稀疏化操作被证明在学习性能和能源消耗之间达到了平衡，从而导致了可持续的联邦学习设计。
Oct, 2023
在本文中，我们提出了一种自适应的聚类联邦学习框架，名为 FedAC，它通过解耦神经网络并为每个子模块使用不同的聚合方法，有效地将全局知识融合到簇内学习中，同时采用一种经济高效的在线模型相似度度量基于降维技术，以及一个用于改进复杂异构环境中自适应性和可扩展性的簇数微调模块。广泛的实验结果表明，相较于现有方法，FedAC 在不同的非独立同分布设置下，CIFAR-10 和 CIFAR-100 数据集的测试准确率分别提高了约 1.82% 和 12.67%。
Mar, 2024
通过提出一个可评估机器学习模型可行性的新方法，本文在实际基站测量的基础上，对巴塞罗那地区的联邦学习场景中使用的最先进的深度学习体系结构进行全面评估，发现较大的机器学习模型在性能上略有提升，但在碳足迹方面产生了显著的环境影响，使其在实际应用中不切实际。
Sep, 2023
提出了基于可再生能源、FedZero 的联邦学习系统，利用能量和负载预测，在历史太阳能和负载状况的基础上，选择客户端进行快速收敛和公平参与，从而将训练的操作碳排放降至零。
May, 2023
我们提出了一种名为 CommunityAI 的用于基于社区的联邦学习的新框架，通过共享兴趣、专业知识或数据特征来组织参与者，并在各自的群组中维护数据和参与者的隐私，从而使参与者能够共同贡献于训练和完善学习模型的过程中。
Nov, 2023