Федеративное обучение набирает популярность как метод безопасного использования ИИ в различных отраслях, включая финансы и здравоохранение. Эта статья рассматривает принципы федеративного обучения, его применение в реальных сценариях и участие T-RIZE в программе Flower.
Что такое федеративное обучение?
Федеративное обучение — это новая техника обучения, позволяющая ИИ использовать данные из разных источников, не передавая их в одно место. Вместо перемещения данных на центральный сервер алгоритмы обучаются на месте, а затем делится только результаты анализа. Это позволяет обеспечить безопасность данных и одновременно улучшить модель.
Роль T-RIZE в программе Flower
T-RIZE активно участвует в пилотной программе Flower, создавая промышленный шаблон для обучения моделей на табличных данных, что критически важно для организаций, работающих с финансовыми отчетами и прочими записями. Они интегрируют федеративное обучение с открытой библиотекой Rizemind, обеспечивая возможности использования блокчейна и токенов для мотивации.
Будущее безопасного общего интеллекта
Работа T-RIZE в программе Flower является частью более масштабного плана по внедрению вычислений с учетом конфиденциальности и сетей автономных валидаторов, что должно помочь преодолеть существующие проблемы с доверием в процессах обучения ИИ. Это даст возможность многим компаниям, работающим с конфиденциальной информацией, запускать свои бизнес-ИППИ-проекты.
Популярность федеративного обучения среди компаний увеличивается, так как они стремятся обеспечить безопасность и ответственность в использовании ИИ. Появление токенизированных систем и дистрибутивного обучения может изменить способ работы бизнеса с умными системами.
