Federated
Learning
Temel Prensip: Federated Learning (FL), veriyi merkeze taşımak yerine modeli veriye götürür.
Her makine, her hat, her tesis kendi verisi üzerinde lokal bir model eğitir. Bu modelin sadece öğrendiği ağırlıklar (bilgi), şifrelenmiş şekilde merkeze gönderilir.
Hedef Sektörler
NASIL ÇALIŞIR?
Yerel Eğitim
Her edge cihaz (CNC, Robot, Sensör) kendi HAM verisi üzerinde modeli eğitir. Veri dışarı çıkmaz.
Şifreli Gönderim
Oluşan model ağırlıkları (gradients) kuantum sonrası şifreleme (PQC) ile imzalanarak merkeze iletilir.
Merkezi Birleştirme
Sunucu, gelen ağırlıkları 'Aggregation' algoritmalarıyla birleştirerek tek bir süper-akıllı model oluşturur.
Geri Dağıtım
Yeni, daha zeki global model tüm tesislere geri gönderilir. Sistem sürekli öğrenerek gelişir.
Cloud Orchestration
Azure Tabanlı
Global Model Yönetimi
Federated Learning döngülerinde, sahada eğitilen modellerin yalnızca ağırlıkları Azure’a güvenli şekilde iletilir. Azure üzerinde çalışan central aggregation servisi:
- Yerel modelleri birleştirir,
- Yeni global modeli üretir,
- Edge cihazlara geri gönderir.
Bu yapı sayesinde kolektif zekâ bulutta gelişir, veri ise her zaman sahada kalır.
Post-Quantum
Güvenlik
Model güncellemeleri CRYSTALS-Dilithium ile imzalanır.
Geleceğin kuantum bilgisayarlarının saldırılarına karşı korumalıdır.
Merkez-Edge iletişimi askeri standartlarda şifrelenir.