Resumen: La expansión de la IA hacia el borde expone cada vez más el costo y la fragilidad de la inteligencia centralizada. La transmisión de datos, la latencia, el consumo de energía y la dependencia de grandes centros de datos crean cuellos de botella que escalan mal en entornos heterogéneos, móviles y con recursos limitados. En este artículo, presentamos el aprendizaje de nodos, un paradigma de aprendizaje descentralizado en el que la inteligencia reside en nodos de borde individuales y se expande a través de la interacción selectiva entre pares. Los nodos aprenden continuamente de los datos locales, mantienen su propio estado del modelo e intercambian conocimientos aprendidos de manera oportunista cuando la colaboración es beneficiosa. El aprendizaje se propaga a través de superposición y difusión en lugar de sincronización global o agregación central. Unifica el comportamiento autónomo y cooperativo dentro de una sola abstracción y se adapta a la heterogeneidad en datos, hardware, objetivos y conectividad. Este documento conceptual desarrolla los fundamentos conceptuales de este paradigma, lo contrasta con los enfoques descentralizados existentes y examina las implicaciones para la comunicación, el hardware, la confianza y la gobernanza. Node Learning no descarta los paradigmas existentes, sino que los sitúa dentro de una perspectiva descentralizada más amplia.
Publicado originalmente en export.arxiv.org el 19 de febrero de 2026.
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