AI要約 複数拠点の化学プラント間で生データを共有せずに最適化モデルを共同学習するための連合学習フレームワークを提案。差分プライバシーと安全な集約を組み合わせ、機密データを保護しつつプロセス効率を向上させる手法を示す。

EN This paper proposes a privacy-preserving federated learning framework for collaborative optimization across distributed chemical plants, combining differential privacy and secure aggregation to improve process efficiency without sharing sensitive raw data.