نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

• افسانه شیخی ¹
• فرشاد غزالیان ²

¹ دانشجوی ارشد فیزیولوژی ورزشی و تندرستی ، دانشگاه آزاد اسلامی واحد علوم و تحقیقات تهران

² دانشیار گروه فیزیولوژی ورزشی دانشگاه آزاد اسلامی واحد علوم و تحقیقات

چکیده

فناوری‌های پوشیدنی هوشمند، پتانسیل عظیمی برای جمع‌آوری پیوسته‌ی داده‌های فیزیولوژیکی و ارتقاء سلامت شخصی دارند. با این حال، چالش‌های مربوط به حفظ حریم خصوصی داده‌ها، امنیت و تجمیع داده‌ها از منابع پراکنده (Data Silos)، مانع از بهره‌برداری کامل از این پتانسیل می‌شود. یادگیری فدرال (Federated Learning - FL) به عنوان یک پارادایم نوین یادگیری ماشین، راهکاری امیدبخش برای تحلیل داده‌ها به صورت غیرمتمرکز و بدون نیاز به انتقال داده‌های خام به یک سرور مرکزی ارائه می‌دهد. هدف این مرور سیستماتیک، بررسی کاربردها، فرصت‌ها و چالش‌های استفاده از یادگیری فدرال برای تحلیل داده‌های فیزیولوژیکی جمع‌آوری‌شده توسط پوشیدنی‌های هوشمند است. این مرور با جستجو در پایگاه‌های داده‌ی علمی معتبر، مقالات مرتبط را شناسایی و تحلیل می‌کند. فرصت‌های کلیدی شامل حفظ حریم خصوصی کاربر، افزایش امنیت داده‌ها، غلبه بر مشکل پراکندگی داده‌ها و قابلیت مقیاس‌پذیری برای تعداد زیادی از دستگاه‌هاست. در مقابل، چالش‌های اصلی شامل ناهمگونی داده‌ها (Data Heterogeneity) در دستگاه‌های مختلف، سربار ارتباطی (Communication Overhead)، پیچیدگی‌های تجمیع مدل و مقاومت در برابر حملات خاص یادگیری فدرال هستند. نتایج این مرور نشان می‌دهد که یادگیری فدرال یک مسیر نویدبخش برای توسعه‌ی هوش مصنوعی در حوزه‌ی سلامت پوشیدنی‌هاست، اما نیازمند تحقیقات و نوآوری‌های بیشتری برای غلبه بر موانع عملی و تضمین کارایی و امنیت آن در مقیاس وسیع است

کلیدواژه‌ها

• یادگیری فدرال
• پوشیدنی‌های هوشمند
• پایش فیزیولوژیکی
• حریم خصوصی
• سلامت دیجیتال

موضوعات

• فیزیولوژی ورزشی