MITの研究チームが、リソース制約のあるエッジデバイスでの連合学習を81%高速化し、メモリ消費を80%削減する新フレームワーク「FTTE」を発表。スマートウォッチやセンサーでの安全なAIトレーニングが現実味を帯びています。