TinyML ha guanyat molta popularitat en aquests els últims anys, portant ML a dispositius amb poca memòria, capacitat de computació i ús d'energia. Entrenar models en ordinadors potents amb grans datasets i exportar el model comprimit resultant per a fer-lo servir només per a inferència als microcontroladors ha estat estudiat extensivament. Però aquest mètode no permet que el dispositiu continuï aprenent a partir de noves dades. A una era on la privacitat de les dades és essencial, guardar i administrar els datasets usats per a entrenar aquests models pot ser un problema. Moure l'entrenament de la xarxa neuronal al dispositiu pot eliminar la necessitat de guardar i transmetre dades sensitives, ja que aquestes dades seran capturades, emprades per entrenar el model i eliminades després al dispositiu. Fer servir FL permet diversos dispositius entrenar i compartir els seus models sense la necessitat de transmetre les dades recol·lectades. En aquest treball explorem com TinyML amb entrenament al mateix dispositiu en conjunció amb FL pot ser usat, les dificultats que planteja i possibles solucions.TinyML has gained a lot of popularity in recent years, bringing ML to devices constrained by memory, computation capacity and power. Training models on powerful computers with big datasets and exporting the compressed resulting model to be used for only inference on microcontrollers has been studied extensively. But this method does not allow for an edge device to keep on learning from new data. In an era where data privacy is essential, storing and managing the datasets used to train these models can be a problem. Moving the training of the NN to the edge device can eradicate the need of storing or transmitting any sensitive data, since this data will be captured, used once to train the model and discarded afterwards. Also, using FL enables multiple devices to train and share their models without the need of transmitting any collected data. In this work, we explore how can TinyML can be used with on-device training in combination with FL, what issues does it raise and possible solutions
