"Vers un IoT efficace et protégeant la confidentialité des données par le mariage de l'apprentissage fédéré et des technologies FPGA" by Lucas Grativol-Ribeiro

Seminar by Lucas Grativol-Ribeiro, PhD student at IMT-Atlantique

Abstract

(En)

Federated Learning is an emerging approach that aims to move the model training process to where data is to respect their privacy. However, it is challenging to implement in embedded devices due to their lower computing power. Therefore, my thesis proposes to integrate reconfigurable circuits, FPGAs in the FL context in order to tackle these constraints.

(Fr)

L'apprentissage fédéré est une approche émergente qui vise à déplacer le processus d'apprentissage d’un modèle à l'endroit où sont placées les données, et ceci pour mieux respecter la vie privée. Cependant, son implantation dans des systèmes embarqués est difficile en raison des faibles ressources en calculs. Ma thèse propose ainsi d’intégrer des circuits reconfigurables, des FPGA, dans le contexte de l'apprentissage fédéré, afin de s'attaquer à ces contraintes.

This seminar will be held in french

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