Federated learning: Voiko tämä koneoppimismenetelmä viimeinkin säilyttää tietojen yksityisyyden?

• Kirjoittaja:
• tekijän nimi

  Quantumrun Foresight
• Kesäkuu 5, 2023

Koneoppimisalgoritmit (ML) vaativat valtavan määrän dataa parantaakseen tarkkuuttaan ja suorituskykyään. Mitä suurempi tietojoukko on, sitä enemmän tietoa algoritmin on opittava, ja sitä paremmin se voi yleistää. Perinteinen lähestymistapa arkaluontoisten käyttäjätietojen siirtämiseksi keskuspalvelimelle käsittelyä varten voi kuitenkin aiheuttaa turvallisuusriskejä ja johtaa hitaaseen suorituskykyyn ja korkeaan energiankulutukseen.

Yhdistetty oppimisympäristö

Federated learning on ML:n uusi paradigma, joka muuttaa tapaa, jolla dataa käsitellään ja analysoidaan. Jakamalla oppimisprosessin useille laitteille, liittoutunut oppiminen antaa organisaatioille mahdollisuuden kouluttaa malleja käyttämällä tietoja, jotka ovat jo olemassa reunalaitteissa, kuten älypuhelimissa, kannettavissa tietokoneissa ja Internet of Things (IoT) -laitteissa. Tämä lähestymistapa voi parantaa tietojen yksityisyyttä, vähentää verkon latenssia ja tehostaa resurssien käyttöä.

Koska arkaluontoiset tiedot jäävät reunalaitteeseen, niitä ei tarvitse siirtää keskitettyyn pilveen tai palvelimeen. Tämä käytäntö vähentää tietomurtojen, kyberhyökkäysten ja muiden turvallisuusuhkien riskiä. Sen sijaan algoritmi lähettää koulutustulokset vain julkiseen pilveen tai jaettuun verkkoon, mikä suojaa tietojen anonymiteetin ja antaa organisaatioille mahdollisuuden noudattaa tietosuojamääräyksiä.

Yhdistetty oppiminen voi myös parantaa algoritmien nopeutta ja tehokkuutta. Koska koulutus tapahtuu reunalaitteissa, mallit voivat oppia räätälöidyistä tiedoista reaaliajassa, mikä johtaa nopeampiin päivityksiin ja tietojen keräämiseen. Tämä lähestymistapa on kätevä sovelluksissa, joissa dataa tuotetaan jatkuvasti, kuten IoT-ympäristöissä. Organisaatiot voivat käsitellä näitä tietoja nopeammin ja tarkemmin, jolloin ne voivat tehdä tietoisempia ja oikea-aikaisempia päätöksiä.

Häiritsevä vaikutus

Alat, jotka käsittelevät arkaluontoisia tietoja ja ovat voimakkaasti säänneltyjä, kuten terveydenhuolto ja rahoitus, ottavat todennäköisesti käyttöön liittoutuneen oppimisen, koska mikään kolmas osapuoli, eivät edes mallien kehittäjät, voi käyttää suojattujen laitteiden tietoja. Toinen etu yhdistettyä oppimista käyttäville yrityksille on, että se mahdollistaa tehokkaamman ML:n, mikä vähentää mallien kouluttamiseen tarvittavaa käsittelyaikaa ja energiaa. Lisäksi tämä menetelmä voi toimia laitteissa, joilla on rajoitettu prosessointiteho, kuten aikaisemmissa älypuhelimissa ja puettavissa malleissa.

Hyperpersonointi on toinen tämäntyyppisen ML:n etu, joka johtaa tarkempiin suosituksiin, hakutuloksiin ja virtuaalisiin avustajiin. Harjoittelemalla malleja paikallisille tiedoille mallit oppivat monipuolisemmasta tietojoukosta, ja koulutustulokset voivat vangita paremmin kunkin käyttäjän käyttäytymisen vivahteet. Siten mallit voivat tehdä tarkempia ennusteita ainutlaatuisten mieltymysten perusteella, mikä johtaa räätälöitympään kokemukseen. Tämä ominaisuus on erittäin hyödyllinen kaikilla toimialoilla sähköisestä kaupankäynnistä terveydenhuoltoon ja viihteeseen.

Lopuksi yhdistetty ML voi auttaa vähentämään suurten keskitettyjen datakeskusten ylläpito- ja päivityskustannuksia. Hajautettuja resursseja käyttämällä yritykset voivat vähentää säilytettävän infrastruktuurin määrää. Lisäksi yhdistetty oppiminen voi auttaa tekoälyn/ML:n demokratisoinnissa, jolloin se on helpommin saavutettavissa pienempien organisaatioiden tai niille, joilla on rajalliset resurssit. Yritykset voivat hyödyntää useiden laitteiden kollektiivista tietämystä sen sijaan, että luottaisivat yhden kokonaisuuden resursseihin.

Liittyneen oppimisen sovellukset

Jotkut yhdistetyn oppimisen sovellukset voivat sisältää:

• Teollisuusteollisuus (erityisesti älypuhelinten valmistajat) voi suorittaa paremman ennakoivan ylläpidon maailmanlaajuisten käyttäjien reaaliaikaisten raporttien avulla.
• Yhdistetty oppiminen, jonka avulla sairaalat ja lääketieteen tutkijat voivat tehdä yhteistyötä lääketieteellisten tietojen laajamittaisessa analysoinnissa vaarantamatta potilaan yksityisyyttä, mikä johtaa parempiin diagnooseihin, yksilöllisiin hoitoihin ja parempiin tuloksiin.
• Autonomiset ajoneuvot pystyvät tekemään parempia päätöksiä eri lähteistä saatujen tietojen perusteella. Tämä ominaisuus voi parantaa tieturvallisuutta, vähentää liikenneruuhkia ja parantaa liikkuvuutta.
• Parannettu petosten havaitseminen, riskienhallinta ja sijoitusanalyysi paljastamatta arkaluonteisia tietoja. 
• Yksilölliset oppimisvälineet opiskelijoille, jotka mukautuvat heidän yksilöllisiin tarpeisiinsa ja oppimistyyliinsä. 
• Optimoitu energiankulutus ja pienemmät hiilidioksidipäästöt.
• Lisääntynyt sato, vähemmän ruokahävikkiä ja parempi elintarviketurva, vastata maailmanlaajuiseen elintarvikepulaan ja edistää kestäviä maatalouskäytäntöjä.
• Optimoidut tuotantoprosessit ja parannettu tuotteiden laatu. 
• Parempi päätöksenteko ja politiikan kehittäminen, jotka edistävät läpinäkyvyyttä, vastuullisuutta ja kansalaisten osallistumista hallintoon.
• Parempi työvoiman koulutus, suorituskyvyn hallinta ja työntekijöiden säilyttäminen. 
• Parempi sisällön valvonta ja toimenpiteitä verkkohäirinnän torjumiseksi käyttäjien yksityisyyttä vaarantamatta. 

Pohdittavia kysymyksiä

• Onko yhdistetty oppiminen mielestäsi olennainen askel kohti tietosuojaa?
• Miten muuten luulet yhdistelmäoppimisen muuttavan tapaamme olla vuorovaikutuksessa robottien kanssa?