综述：联邦学习在食品研究中的应用

这篇综述系统回顾了86篇文献，探讨了联邦学习(FL)在食品安全、质量监测和农业优化等领域的应用。文章重点分析了FL的三种数据分区模式（水平/垂直/迁移学习）和两种架构（中心化/去中心化），指出当前研究集中在作物病害监测（水平FL）但缺乏垂直FL在供应链中的探索，为食品领域的隐私保护机器学习提供了重要指导。

　　

联邦学习框架与食品研究创新

引言

食品安全与营养是全球可持续发展目标的核心议题。传统机器学习(ML)面临数据共享障碍，而联邦学习(FL)通过本地训练、参数共享的模式，在保护数据隐私的同时实现协同建模。本文系统梳理了2019-2024年间86项研究，揭示FL如何革新食品研究范式。

联邦学习技术框架

FL的核心在于分布式训练架构：

1. 服务器架构：中心化FL依赖单一聚合服务器（如农作物病害监测），而去中心化FL采用节点直连（如区块链赋能的牛奶质量检测），后者可避免单点故障但面临更高安全风险。

2. 客户端类型：跨设备FL适用于海量IoT传感器（如水质监测），跨孤岛FL则服务于机构间协作（如跨国食品欺诈预测）。

3. 数据分区：

   • 水平FL（占现有研究90%）用于扩大样本量，如不同农场的草莓病害图像分析

   • 垂直FL可整合供应链各环节特征（如运输条件+工厂检测数据），但需解决样本对齐难题

   • 迁移FL在实验室-工业场景转换中展现潜力，如啤酒发酵超声监测的跨领域适配

食品领域应用全景

食品安全监测

• 农药残留风险评估：中国学者开发熵风险模型，聚合各地合规性数据而不暴露具体数值

• 重金属检测：近红外光谱(NIR)数据通过边缘计算FL实现分布式分析

生产过程优化

• 动物健康：穿戴式传感器通过FL分析奶牛行为模式（如进食/休息），准确率达82%

• 啤酒发酵：超声波传感器数据采用迁移FL，将实验室模型适配至工业生产环境

供应链革新

• 食品欺诈预测：欧盟与美国数据库通过FL联合训练贝叶斯网络，AUC提升7.56%

• 区块链+FL架构确保奶粉质量数据不可篡改，通信效率提升30%

挑战与未来方向

1. 垂直FL缺口：当前仅2%研究探索供应链特征融合，主因是样本追踪难度大。建议结合食品追溯系统开发隐私保护对齐技术。

2. 安全增强：差分隐私(DP)会使大豆产量预测RMSE增加15%，需开发轻量化加密方案。欧盟AI法案应纳入FL专项指南。

3. 设备级验证：现有无人机作物监测多基于模拟数据，需真实场景验证通信中断等边缘计算挑战。

技术落地建议

• 数据划分透明度：研究应明确说明客户端数量、样本分布等参数

• 激励机制设计：通过智能合约奖励供应链数据贡献者

• 法规适配：GDPR合规需明确FL参数更新是否构成"数据处理"

这项技术正推动食品研究从孤立分析向协同智能转型，未来五年或将重塑从农场到餐桌的全链条决策系统。