联邦学习的未来趋势将侧重于提高效率、增强模型在不同环境下的性能以及应对安全挑战。 联邦学习允许在不共享原始数据的情况下跨分散设备训练机器学习模型，这对于隐私敏感型应用非常有价值。 未来几年，三个关键领域将塑造其发展：优化通信和计算、适应异构数据以及加强对去中心化系统的信任。
首先，通信效率仍将是首要任务。 跨数千台设备训练模型需要在客户端和中央服务器之间频繁更新，这可能很慢且资源密集。 模型压缩（例如，将权重量化为更少的位）、选择性参数更新（仅发送超出阈值的更改）和异步训练协议等技术将减少带宽使用。 例如，稀疏更新（仅传输模型参数的子集）可以将通信成本降低 50% 或更多。 边缘计算框架还将更紧密地集成联邦学习，从而为自动驾驶汽车或物联网设备等应用实现实时处理。
其次，处理数据异构性至关重要。 联邦网络中的设备通常具有非相同的数据分布（例如，来自不同医院的医疗数据或跨不同地区的用户行为）。 像个性化联邦学习这样的新方法，在模型适应本地数据同时保留全局见解的情况下，将获得关注。 元学习方法（例如，训练一个可以快速微调到各个设备的基础模型）是一种解决方案。 另一种是考虑数据结构变化的多任务学习框架。 例如，键盘应用程序可以部署一个全局语言模型，该模型可以调整为个人打字模式，而无需暴露用户特定的短语。
第三，安全性和稳健性将有所进步。 联邦系统容易受到模型中毒（恶意客户端更改全局模型）或推理攻击（从模型更新中提取私有数据）等攻击。 预计将更广泛地采用安全聚合协议（例如，使用同态加密来组合更新而无需解密）和差分隐私机制来匿名化客户端贡献。 用于检测异常行为的工具（例如，分析更新模式以识别受损设备）也将成熟。 例如，一家使用联邦学习进行欺诈检测的银行可以采用这些技术来确保在训练期间不会泄露任何单个客户的数据。
开发人员应关注简化这些进步的库，例如 TensorFlow Federated 或 PySyft，它们已经支持安全聚合和压缩。 随着联邦学习超越研究原型，平衡性能、隐私和实用性将决定其在生产系统中的采用。