🏙 ИИ для «умного города»: высокая точность без передачи данных
Ученые Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» доработали алгоритм обучения нейросетей для безопасного функционирования «умных городов». Новая версия MFedBN обеспечивает высокую точность: 99,98% при обнаружении киберугроз и сетевых атак, 85% — в анализе поведения грузового транспорта. Метод защищает конфиденциальные данные жителей и городских систем.
Федеративное обучение работает так: устройства (камеры, датчики, телефоны) обучают модель на своих данных локально, не передавая их на центральный сервер. На сервер отправляются только обновления параметров. Это исключает риск утечек личной информации и служебных сведений.
В «умном городе» нейросети обрабатывают потоки данных с разных источников для контроля транспорта, экологии и безопасности. Ключевое новшество MFedBN — градиентный подход вместо простого усреднения обновлений. Скорость обучения контролируется, модель плавно адаптируется к неоднородным данным без резких колебаний. MFedBN превосходит базовый FedBN, открывая путь к эффективному и безопасному применению в мегаполисах.
Роботехника
