論文の概要: Privacy-Preserving Federated Learning Framework for Distributed Chemical Process Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.26073v1
• Date: Tue, 28 Apr 2026 19:26:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-30 15:59:36.152901
• Title: Privacy-Preserving Federated Learning Framework for Distributed Chemical Process Optimization
• Title（参考訳）: 分散化学プロセス最適化のためのプライバシ保護フェデレーション学習フレームワーク
• Authors: Teetat Pipattaratonchai, Aueaphum Aueawatthanaphisut,
• Abstract要約: 本稿では,分散化学プロセス最適化のためのプライバシ保護フェデレーション学習フレームワークを提案する。 各プラントは、独自の時系列センサーデータを使用して、ニューラルネットワークベースのプロセスモデルをローカルにトレーニングする。 モデルパラメータのみがセキュアアグリゲーション機構を介して中央アグリゲーションサーバに送信される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Industrial chemical plants often operate under strict data confidentiality constraints, making centralized data-driven process modeling difficult. Federated learning (FL) provides a promising solution by enabling collaborative model training across distributed facilities without sharing raw operational data. This paper proposes a privacy-preserving federated learning framework for distributed chemical process optimization using data collected from multiple geographically separated plants. Each plant locally trains a neural-network-based process model using its own time-series sensor data, while only model parameters are transmitted to a central aggregation server through secure aggregation mechanisms. This design allows cross-plant knowledge sharing while maintaining strict data locality and industrial confidentiality. Experimental evaluation was conducted using process datasets from three independent chemical plants operating under heterogeneous conditions. The results demonstrate rapid convergence of the federated model, with the global mean squared error decreasing from approximately 2369 to below 50 within the first five communication rounds and stabilizing around 35 after 40 rounds. In comparison with local-only training, the proposed federated framework significantly improves prediction accuracy across all plants, while achieving performance comparable to centralized training. The findings indicate that federated learning provides an effective and scalable solution for collaborative industrial analytics, enabling privacy-preserving predictive modeling and process optimization across distributed chemical production facilities.
• Abstract（参考訳）: 工業化学プラントは厳密なデータ機密性制約の下で運用されることが多く、中央集権的なデータ駆動型プロセスモデリングが困難である。 フェデレートラーニング(FL)は、生の運用データを共有せずに、分散施設間で協調的なモデルトレーニングを可能にする、有望なソリューションを提供する。 本稿では,複数の地理的に分離されたプラントから収集したデータを用いて,分散化学プロセス最適化のためのプライバシ保護フェデレーション学習フレームワークを提案する。 各プラントは、独自の時系列センサデータを使用してニューラルネットワークベースのプロセスモデルをローカルにトレーニングし、モデルパラメータのみをセキュアなアグリゲーション機構を通じて中央集約サーバに送信する。 この設計は、厳密なデータ局所性と産業機密を維持しながら、プラント間の知識共有を可能にする。 不均一条件下で稼働する3つの独立系化学プラントのプロセスデータセットを用いて実験を行った。 その結果,最初の5ラウンドで平均2乗誤差が約2369から50以下に減少し,40ラウンドで35回程度安定化した。 地域限定のトレーニングと比較して、提案するフェデレーションフレームワークは、集中型トレーニングに匹敵する性能を達成しつつ、全プラントでの予測精度を著しく向上させる。 その結果,フェデレート学習は協調的産業分析のための効果的でスケーラブルなソリューションであり,分散化学生産施設間のプライバシー保護型予測モデルとプロセス最適化を実現することが示唆された。

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