边缘 AI 通过允许多个边缘设备协作训练机器学习模型而无需集中原始数据来处理分布式学习。 每个设备不是将数据发送到云服务器，而是在本地处理数据，计算模型更新，并且仅与中央协调器或对等设备共享这些更新（例如梯度或参数）。 这种方法可以保护隐私、减少带宽并实现实时学习。 例如，联邦学习系统中的智能手机可以通过训练本地输入数据并仅共享模型调整（而不是实际文本）来改进共享键盘预测模型。
分布式边缘学习中的一个主要技术挑战是管理通信效率和设备异构性。 边缘设备在计算能力、连接性和数据分布方面各不相同。 为了解决这个问题，使用了模型压缩（例如，量化梯度以减小尺寸）和异步聚合（允许设备在不同的时间提交更新）等技术。 例如，具有不同硬件的安全摄像头可能会训练共享对象检测模型：较弱的设备可以处理较少的帧或使用轻量级神经网络，而协调器可以自适应地聚合贡献。 此外，TensorFlow Federated 或 PyTorch Edge 等框架提供了处理不均匀参与和数据不平衡的工具，确保全局模型保持稳健。
实际应用包括工业物联网系统，其中机器上的传感器协同预测设备故障。 每个传感器都在本地振动/温度数据上训练模型，并且更新被合并以创建全局故障检测模型，而不会暴露敏感的操作数据。 另一个示例是医疗保健可穿戴设备，它使用跨设备训练的共享模型检测生命体征中的异常，从而确保患者隐私。 虽然边缘 AI 分布式学习减少了对集中式基础设施的依赖，但开发人员必须平衡模型准确性与资源限制（例如，电池寿命、计算限制），并为离线场景设计回退机制。 ONNX Runtime 或 EdgeML 等工具可帮助优化模型以跨各种边缘环境进行部署。