Las tecnologías blockchain, smart contracts y federated learning han revolucionado la manera en que se realizan las transacciones y se protegen los datos. Sin embargo, muchas personas pueden encontrar difícil comprender estos conceptos. Por esta razón, en este artículo se explicará de manera sencilla una de estas tecnologías utilizando un ejemplo.
La tecnología del Federated Learning se ha convertido en una herramienta esencial para proteger la privacidad de los datos en la era digital. Este enfoque permite a los usuarios mantener el control sobre sus propios datos, sin la necesidad de compartirlos con un servidor central. En este artículo, se explicará la problemática de no emplear el Federated Learning a nivel general, a través de un ejemplo sencillo pero efectivo.
Imaginemos que somos un pastor y tenemos un rebaño de ovejas. Podemos alimentarlas de dos maneras: recopilar todo el alimento y llevarlo a un solo campo, o distribuir los sitios de alimentación y permitir que las ovejas pasten en diferentes campos. Este ejemplo ilustra cómo un enfoque centralizado de los datos puede resultar perjudicial y costoso.
Si nos centramos en un solo lugar para recopilar y acumular los datos, como sería el caso de llevar todo el alimento a un solo pasto, podemos enfrentar una serie de riesgos innecesarios. Por ejemplo, la recopilación y transferencia de los datos pueden ser más vulnerables y, por lo tanto, el servidor central puede ser menos seguro. Además, una vez transferidos, los datos pueden quedar atrapados debido a cláusulas de privacidad y otras regulaciones. En el peor de los casos, si el servidor central sufre un ataque, un fallo o un error, tendremos que mover todos los datos a otro punto, lo que puede resultar en costos elevados y daños graves a la plataforma.
Por otro lado, si utilizamos el enfoque del Federated Learning, podemos proteger los datos y evitar estos riesgos. Al no centrarse en un servidor central, los datos del cliente, en este caso el alimento, no tienen que salir del pasto donde se encuentran. De esta manera, se evitan los costos de transporte y acumulación, así como la posibilidad de daños a los datos acumulados. Incluso si algún servidor o dispositivo falla, aún tendremos acceso a los datos restantes para seguir alimentando y trabajando en la plataforma.
En conclusión, el uso del Federated Learning es fundamental para proteger la privacidad de los datos y evitar los riesgos asociados a un enfoque centralizado. Al permitir que los usuarios mantengan el control sobre sus propios datos, se logra una solución más segura, eficiente y costo-efectiva.
Referencias:
