GLow – Flower Ingurunean Oinarritutako Esamesa bidezko Ikasketa Estrategia Simulatua - Belenguer, Aitor; Antonio Pascual, Jose; Navaridas, Javier (IkerGazte. Nazioarteko ikerketa euskaraz, 2025)
Ikasketa-algoritmo deszentralizatuen garapena hasierako fasean dago. Esamesa bidezko ikasketa estrategia modularrak sortzea ez da erraza, izaera deszentralizatuko sistemen konbergentzia-erronkak direla eta. Gure ekarpenak aukera berritzailea eskaintzen du norberak pertsonalizatutako esamesa bidezko ikasketa sistemak Flower ingurunea erabiliz simulatzeko. GLow, ikertzaileei agenteen eskalagarritasuna eta konbergentzia aztertzeko aukera emango dien tresna da. Sare-topologia pertsonalizatu ezberdinak erabiltzea ahalbidetuz, hedatze fisiko bat egin aurretik. Flower ingurunea aukeratu da, ikasketa federatuaren ikerketa komunitatean onarpen handia duelako eta simulaziora orientatuta dagoelako. Hala ere, Flower-ek soilik ikasketa federatu estrategia estandarrak biltzen ditu, eta, beraz, ez dago jatorriz agintaritza zentralizaturik gabeko simulazioak egiteko diseinatuta. GLow-ek hutsune hori betetzen du, Esamesa bidezko ikasketa sistemak simulatzea posible eginez. MNIST eta CIFAR10 datu-multzoetan GLow-ek lortutako emaitzek, 0,98 eta 0,75-ko zehaztasuna erakutsi dute hurrenez hurren.