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Modelo de aprendizaje dividido federado para la industria 5.0: una defensa contra envenenamiento de datos para la computación en el borde

Autores: Khan, Firoz; Kumar, R. Lakshmana; Abidi, Mustufa Haider; Kadry, Seifedine; Alkhalefah, Hisham; Aboudaif, Mohamed K.

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Modelo de aprendizaje dividido federado para la industria 5.0: una defensa contra envenenamiento de datos para la computación en el borde


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Computación en el borde
Inteligencia artificial
Industria 5.0
Ataques de envenenamiento de datos
Estrategia de defensa
Aprendizaje dividido federado

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 29

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La Industria 5.0 proporciona soluciones eficientes en recursos en comparación con la Industria 4.0. El Edge Computing (EC) permite el análisis de datos en dispositivos periféricos. La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en el centro de interés en los últimos años, especialmente en aplicaciones industriales. La coordinación de la IA en el borde mejorará significativamente el rendimiento industrial.

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