Pernahkah Anda membayangkan cara untuk melatih kecerdasan buatan (AI) secanggih model yang ada saat ini, namun tanpa perlu mengumpulkan seluruh data sensitif ke satu server pusat atau cloud? Kedengarannya seperti sihir, bukan? Namun, inilah kenyataan yang ditawarkan oleh sebuah pendekatan revolusioner bernama Federated Learning.
Di era di mana privasi data menjadi perhatian utama, Federated Learning hadir sebagai solusi cerdas yang memungkinkan AI untuk belajar dari data yang tersebar di berbagai perangkat tanpa pernah melihatnya secara langsung. Artikel ini akan mengupas tuntas cara kerja Federated Learning, membuka tabir inovasi yang menjaga data Anda tetap aman sekaligus memajukan teknologi AI.
Apa Itu Federated Learning?
Federated Learning adalah pendekatan inovatif dalam melatih model kecerdasan buatan (AI) yang sangat berbeda secara fundamental dari metode tradisional. Alih-alih mengumpulkan seluruh data yang dibutuhkan di satu server pusat atau cloud, Federated Learning memungkinkan proses pembelajaran terjadi secara terdesentralisasi, langsung pada perangkat-perangkat individual seperti ponsel, tablet, atau perangkat IoT.
Inti dari konsep ini adalah menjaga data sensitif tetap berada di perangkat pengguna, sehingga meminimalisir risiko privasi dan keamanan yang terkait dengan penyimpanan data terpusat. Dengan berfokus pada pertukaran pembaruan model (bukan data mentah), Federated Learning membuka peluang untuk melatih AI yang canggih menggunakan data yang sangat besar dan beragam yang sebelumnya sulit diakses karena batasan privasi atau regulasi.
Cara Kerja Federated Learning
Inisiasi Model Global
Proses Federated Learning dimulai dengan pembentukan model kecerdasan buatan yang bersifat global. Model ini, yang bisa berupa arsitektur jaringan saraf tiruan atau model pembelajaran mesin lainnya, diinisiasi oleh server pusat. Model global ini belum terlatih pada data spesifik dan berfungsi sebagai cetak biru awal yang akan disebarkan ke berbagai perangkat klien yang berpartisipasi dalam proses pelatihan terdistribusi. Tujuan dari inisiasi ini adalah untuk menyediakan titik awal yang sama bagi semua perangkat agar dapat memulai proses pembelajaran secara paralel.
Pelatihan Lokal di Perangkat Klien
Setelah model global didistribusikan, setiap perangkat klien yang berpartisipasi akan menggunakan data lokal mereka sendiri untuk melatih salinan dari model tersebut. Proses pelatihan ini dilakukan secara independen di setiap perangkat, tanpa perlu mengirimkan data mentah ke server pusat. Perangkat akan menggunakan algoritma pembelajaran mesin standar (seperti stochastic gradient descent) untuk memperbarui parameter model berdasarkan data yang ada di perangkat tersebut. Dengan demikian, data sensitif pengguna tetap terjaga di dalam perangkat mereka masing-masing, dan hanya pembaruan model yang dihasilkan dari proses pelatihan lokal yang akan dikirimkan ke server.
Pengiriman Pembaruan Model ke Server
Setelah menyelesaikan beberapa iterasi pelatihan pada data lokal mereka, setiap perangkat klien akan mengirimkan pembaruan model mereka ke server pusat. Pembaruan ini biasanya berupa perubahan pada bobot dan bias model yang telah dipelajari dari data lokal. Penting untuk ditekankan bahwa yang dikirim bukanlah data mentah, melainkan representasi terkompresi dari apa yang telah dipelajari oleh model di perangkat tersebut. Proses pengiriman ini menjaga privasi data pengguna sekaligus memungkinkan server mengumpulkan informasi pembelajaran dari berbagai sumber.
Agregasi Model di Server
Di server pusat, pembaruan model yang diterima dari berbagai perangkat klien akan diagregasi untuk menciptakan model global yang lebih baik. Proses agregasi ini biasanya melibatkan algoritma seperti Federated Averaging (FedAvg), di mana pembaruan model dari setiap klien diberi bobot berdasarkan jumlah data yang mereka miliki atau faktor kontribusi lainnya, dan kemudian dirata-ratakan. Tujuan dari agregasi ini adalah untuk menggabungkan pengetahuan yang diperoleh secara lokal oleh setiap perangkat ke dalam satu model global yang lebih representatif dan memiliki kinerja yang lebih baik secara keseluruhan.
Pembaruan Model Global dan Distribusi Ulang
Setelah proses agregasi selesai, server pusat akan memiliki model global yang telah diperbarui berdasarkan pembelajaran dari semua perangkat klien. Model global yang baru ini kemudian didistribusikan kembali ke perangkat-perangkat klien yang berpartisipasi. Setiap klien akan menerima versi terbaru dari model global dan akan menggunakannya sebagai titik awal untuk iterasi pelatihan lokal berikutnya dengan data mereka sendiri. Siklus ini memungkinkan model untuk terus belajar dan meningkatkan kinerjanya seiring waktu melalui kolaborasi terdesentralisasi.
Proses Berulang
Seluruh rangkaian langkah di atas—mulai dari pelatihan lokal, pengiriman pembaruan, agregasi di server, hingga distribusi ulang model global—bukanlah proses satu kali jalan. Federated Learning adalah sebuah proses iteratif yang berulang. Setiap putaran pelatihan global akan menghasilkan model yang semakin baik. Proses ini akan terus berlanjut hingga model global mencapai tingkat akurasi atau kinerja yang diinginkan, atau hingga kriteria penghentian tertentu terpenuhi. Melalui iterasi yang berkelanjutan ini, Federated Learning memungkinkan pengembangan model AI yang kuat tanpa mengorbankan keamanan data pengguna.
Keuntungan Utama Menggunakan Federated Learning
Peningkatan Privasi Data pada Federated Learning
Salah satu keunggulan paling signifikan dari Federated Learning adalah kemampuannya untuk meningkatkan privasi data secara substansial. Federated Learning memungkinkan proses pelatihan model AI terjadi langsung pada perangkat pengguna, tanpa pernah mengharuskan data mentah untuk meninggalkan perangkat tersebut. Hanya pembaruan model yang telah diproses secara lokal yang dikirimkan ke server untuk agregasi. Dengan demikian, informasi pribadi dan sensitif tetap terjaga di dalam batas perangkat pengguna, mengurangi risiko eksposur dan memberikan kontrol yang lebih besar kepada individu atas data mereka.
Peningkatan Keamanan Data
Sejalan dengan peningkatan privasi, Federated Learning juga berkontribusi pada peningkatan keamanan data. Dengan menghilangkan kebutuhan untuk mentransfer dan menyimpan sejumlah besar data sensitif di satu lokasi terpusat, Federated Learning secara inheren mengurangi permukaan serangan potensial bagi pihak-pihak yang tidak berwenang. Jika terjadi pelanggaran keamanan pada server pusat, dampaknya akan jauh lebih terbatas karena server tersebut hanya menyimpan pembaruan model, bukan data asli.
Pengurangan Kebutuhan Bandwidth
Federated Learning secara signifikan mengurangi kebutuhan bandwidth ini karena yang dikirimkan ke server bukanlah data mentah yang besar, melainkan pembaruan model yang biasanya jauh lebih kecil ukurannya. Hal ini sangat menguntungkan dalam skenario di mana konektivitas jaringan terbatas atau mahal, seperti pada perangkat seluler atau perangkat IoT. Dengan hanya mengirimkan parameter model yang telah diproses, Federated Learning memungkinkan pelatihan AI yang lebih efisien dan hemat sumber daya, terutama dalam skala besar dengan jutaan perangkat yang berpartisipasi.
Kesimpulan
Federated Learning hadir sebagai solusi revolusioner untuk melatih AI secara privat dan aman dengan memanfaatkan data yang terdistribusi tanpa perlu memindahkannya ke cloud. Dengan menjaga data tetap di perangkat pengguna dan hanya mengirimkan pembaruan model, pendekatan ini membuka peluang inovasi AI yang lebih bertanggung jawab dan efisien. Jika Anda mencari solusi infrastruktur cloud yang andal dan aman untuk mendukung implementasi AI dan kebutuhan komputasi Anda, kunjungi nevacloud untuk menjelajahi berbagai layanan yang kami tawarkan.
Titis Nur Pratomo 
Antonius Krismada 
Thatit Argadahana