Aprenentatge federat: aquest mètode d'aprenentatge automàtic pot finalment preservar la privadesa de les dades?

CRÈDIT DE LA IMATGE:
Crèdit d'imatge
iStock

Aprenentatge federat: aquest mètode d'aprenentatge automàtic pot finalment preservar la privadesa de les dades?

Aprenentatge federat: aquest mètode d'aprenentatge automàtic pot finalment preservar la privadesa de les dades?

Text del subtítol
Un algorisme d'aprenentatge automàtic descentralitzat promet entrenar dispositius locals sense enviar informació sensible al núvol.
    • autor:
    • nom de l'autor
      Previsió de Quantumrun
    • Juny 5, 2023

    Els algorismes d'aprenentatge automàtic (ML) requereixen una gran quantitat de dades per millorar-ne la precisió i el rendiment. Com més gran sigui el conjunt de dades, més informació ha d'aprendre l'algorisme i millor es pot generalitzar. No obstant això, l'enfocament convencional de transferir dades sensibles d'usuari a un servidor central per al seu processament pot suposar riscos de seguretat i provocar un rendiment lent i un alt consum d'energia.

    Context d'aprenentatge federat

    L'aprenentatge federat és un nou paradigma per a ML que canvia la manera com es processen i s'analitzen les dades. Mitjançant la distribució del procés d'aprenentatge en diversos dispositius, l'aprenentatge federat permet a les organitzacions entrenar models utilitzant dades que ja estan presents als dispositius de punta, com ara telèfons intel·ligents, ordinadors portàtils i dispositius d'Internet de les coses (IoT). Aquest enfocament pot conduir a una millora de la privadesa de les dades, una latència de xarxa reduïda i un ús més eficient dels recursos.

    Atès que les dades sensibles romanen al dispositiu Edge, no cal transmetre-les a un núvol o servidor centralitzat. Aquesta pràctica redueix el risc d'infraccions de dades, ciberatacs i altres amenaces de seguretat. En canvi, l'algoritme només envia els resultats de la formació al núvol públic o a la xarxa compartida, protegint l'anonimat de les dades i permetent a les organitzacions complir amb les normatives de privadesa.

    L'aprenentatge federat també té el potencial de millorar la velocitat i l'eficiència dels algorismes. Atès que l'entrenament es fa en dispositius de punta, els models poden aprendre de dades personalitzades en temps real, donant lloc a actualitzacions i agregació d'informació més ràpides. Aquest enfocament és útil per a aplicacions on es generen dades contínuament, com ara en entorns IoT. Les organitzacions poden processar aquestes dades amb més rapidesa i precisió, cosa que els permet prendre decisions més informades i oportunes.

    Impacte disruptiu

    Les indústries que gestionen dades sensibles i estan molt regulades, com ara la sanitat i les finances, probablement adoptaran l'aprenentatge federat perquè cap tercer, ni tan sols els desenvolupadors de models, pot accedir a les dades en dispositius protegits. Un altre avantatge per a les empreses que utilitzen l'aprenentatge federat és que permet un ML més eficient, reduint el temps de processament i l'energia necessària per formar models. A més, aquest mètode pot funcionar en dispositius amb una potència de processament limitada, com ara telèfons intel·ligents anteriors i models portàtils.

    La hiperpersonalització és un altre avantatge d'aquest tipus de ML, que dóna com a resultat recomanacions, resultats de cerca i assistents virtuals més precisos. Mitjançant l'entrenament de models sobre dades locals, els models aprenen d'un conjunt de dades més divers i els resultats de l'entrenament poden capturar millor els matisos del comportament de cada usuari. Així, els models poden fer prediccions més precises basades en preferències úniques, donant lloc a una experiència més personalitzada. Aquesta funció és molt beneficiosa en tots els sectors, des del comerç electrònic fins a l'assistència sanitària i l'entreteniment.

    Finalment, ML federat pot ajudar a reduir el cost de manteniment i actualització de grans centres de dades centralitzats. Mitjançant l'ús de recursos distribuïts, les empreses poden reduir el nombre d'infraestructures que necessiten mantenir. A més, l'aprenentatge federat pot ajudar a democratitzar l'IA/ML, fent-lo més accessible per a organitzacions més petites o amb recursos limitats. Les empreses poden aprofitar el coneixement col·lectiu de molts dispositius en lloc de confiar en els recursos d'una sola entitat.

    Aplicacions per a l'aprenentatge federat

    Algunes aplicacions per a l'aprenentatge federat poden incloure:

    • La indústria manufacturera (especialment els productors de telèfons intel·ligents) pot dur a terme un millor manteniment predictiu mitjançant informes en temps real dels usuaris globals.
    • Aprenentatge federat que permet als hospitals i als investigadors mèdics col·laborar en l'anàlisi a gran escala de dades mèdiques sense comprometre la privadesa del pacient, donant lloc a millors diagnòstics, tractaments personalitzats i millors resultats.
    • Els vehicles autònoms poden prendre millors decisions a partir de dades de diverses fonts. Aquesta funció pot millorar la seguretat viària, reduir la congestió del trànsit i millorar la mobilitat.
    • Millora de la detecció de fraus, la gestió del risc i l'anàlisi de la inversió sense exposar dades sensibles. 
    • Eines d'aprenentatge personalitzades per als alumnes que s'adapten a les seves necessitats i estils d'aprenentatge individuals. 
    • Optimització del consum d'energia i reducció d'emissions de carboni.
    • Millorar els rendiments dels cultius, menys malbaratament d'aliments i una millor seguretat alimentària, abordant l'escassetat mundial d'aliments i promovent pràctiques agrícoles sostenibles.
    • Processos de producció optimitzats i millora de la qualitat del producte. 
    • Millorar la presa de decisions i el desenvolupament de polítiques que promouen la transparència, la rendició de comptes i la participació ciutadana en la governança.
    • Millora de la formació de la plantilla, la gestió del rendiment i la retenció dels empleats. 
    • Millor moderació del contingut i mesures per combatre l'assetjament en línia sense comprometre la privadesa dels usuaris. 

    Preguntes a tenir en compte

    • Creus que l'aprenentatge federat és un pas essencial cap a la privadesa de les dades?
    • De quina altra manera creus que l'aprenentatge federat canviarà la manera com interactuem amb els robots?

    Referències insight

    Es va fer referència als següents enllaços populars i institucionals per a aquesta visió: