Bài báo này tập trung vào việc áp dụng ngày càng tăng của học tập liên bang (FL) trong các ngành công nghiệp khi luật và chính sách về quyền riêng tư được tăng cường. Đặc biệt, chúng tôi lưu ý đến việc thiếu nghiên cứu về tính thân thiện với môi trường của FL Cross-Silo, nơi chia sẻ các bản cập nhật mô hình thay vì chia sẻ dữ liệu và nhằm mục đích đánh giá tính bền vững của FL Cross-Silo trong toàn bộ vòng đời sản phẩm AI. Chúng tôi trình bày một khuôn khổ mạnh mẽ để đánh giá định lượng chi phí và lượng khí thải CO2 trong môi trường FL Cross-Silo thực tế bằng cách so sánh nó với các phương pháp học tập tập trung truyền thống và chỉ ra rằng mặc dù mức tiêu thụ năng lượng và chi phí đào tạo mô hình là tương tự nhau giữa hai phương pháp, nhưng các yêu cầu về truyền và lưu trữ dữ liệu của học tập tập trung có thể dẫn đến lượng khí thải CO2 đáng kể. Cuối cùng, chúng tôi trình bày một hệ thống quản lý dữ liệu và ứng dụng sáng tạo tích hợp FL Cross-Silo với phân tích, với mục tiêu cải thiện tính bền vững và hiệu quả kinh tế của các doanh nghiệp CNTT.
