CiferAI, nowoczesny startup technologiczny z USA pod przewodnictwem tajskiego założyciela, zakończył z sukcesem rundę inwestycyjną aniołów biznesu, pozyskując 650 000 dolarów na rozwój rewolucyjnej technologii Decentralized Machine Learning. Runda finansowania obejmuje nierównoważną dotację od giganta technologicznego Google, co stanowi istotny kamień milowy dla innowacyjnej firmy.
Firma postanowiła zmierzyć się z powszechnymi problemami związanymi z centralizacją rozwoju sztucznej inteligencji, takimi jak naruszenia bezpieczeństwa, uprzedzenia, brak transparentności i opóźnienia. Ponadto, ze względu na ograniczenia w dostępie do wysokiej jakości i wrażliwych danych z powodu restrykcyjnych przepisów o ochronie danych, takich jak amerykańskie HIPAA i europejskie GDPR, rozwiązanie CiferAI jest szczególnie aktualne.
CiferAI prezentuje technologię Decentralized Federated Learning, umożliwiającą bezpośrednie szkolenie modeli AI na urządzeniach osób bez centralnego przechowywania danych. Takie podejście zmniejsza uprzedzenia, poprawia różnorodność danych, promuje transparentność i zwiększa wydajność działania. Zapewnia również ochronę danych, co jest niezmiernie istotne ze względu na ograniczenia prawne w zakresie informacji osobistych.
Otoczona siecią blockchaina Cifer, platforma Decentralized Machine Learning startupu wykorzystuje zaawansowany algorytm Byzantine Robust, oferując poziom bezpieczeństwa przewyższający obecne rozwiązania mainstreamowe, jak Ethereum. Architektura została zaprojektowana tak, aby dostosować się do rozwoju i zwiększa prędkość przetwarzania o ponad dwukrotność.
Miranda Songsang Pattanasin, wizjonerska dyrektor generalna i założycielka CiferAI, stwierdziła, że finansowanie z aniołów biznesu jest kluczowym krokiem w osiągnięciu pozycji lidera w rozwijaniu zrównoważonej, etycznej technologii AI z solidną ochroną prywatności. CiferAI pozostaje oddana tworzeniu skutecznych rozwiązań AI zapewniających równorzędny i powszechny dostęp do korzyści technologii AI.
Najważniejsze pytania i odpowiedzi:
P: Czym jest Decentralized Machine Learning i w jaki sposób różni się od tradycyjnego uczenia maszynowego?
Odp.: Decentralized Machine Learning polega na szkoleniu modeli AI na lokalnych urządzeniach, bez konieczności wypuszczania tych danych z urządzeń. Tradycyjny uczeń maszynowy często wymaga centralnego przechowywania danych i przetwarzania, co może wiązać się z ryzykiem bezpieczeństwa i prywatności. Decentralizacja zwiększa prywatność i bezpieczeństwo danych, zmniejsza uprzedzenia i zwiększa prędkość oraz wydajność szkolenia modeli AI poprzez wykorzystanie rozproszonej sieci urządzeń.
P: W jaki sposób użycie przez CiferAI algorytmu Byzantine Robust zapewnia wyższy poziom bezpieczeństwa?
Odp.: Algorytm Byzantine Robust został zaprojektowany w celu zapewnienia ochrony przed konkretnym rodzajem awarii znanym jako błąd bizantyjski, gdzie składniki systemu zawodzą w przypadkowy sposób, co potencjalnie prowadzi do nieprawidłowego działania systemu lub działań szkodliwych. Korzystając z algorytmu Byzantine Robust, platforma CiferAI ma na celu przetrwanie takich awarii i zapewnienie integralności oraz niezawodności procesu Decentralized Machine Learning, nawet w obliczu potencjalnie szkodliwych lub niewiarygodnych węzłów.
Główne Wyzwania i Kontrowersje:
Rozwój zdecentralizowanych systemów AI wymaga pokonania licznych wyzwań technicznych, takich jak zapewnienie spójności wydajności modelu na różnych urządzeniach i utrzymanie synchronizacji bez centralnej koordynacji. Mogą również pojawić się kontrowersje związane z zachęcaniem jednostek do uczestnictwa w procesie uczenia federacyjnego, a także trwająca debata na temat kompromisów między prywatnością danych a korzyściami społecznymi związanymi z udostępnianiem danych.
Zalety i Wady:
Zalety:
– Zwiększa bezpieczeństwo danych, unikając centralnych repozytoriów danych.
– Poprawia prywatność, ponieważ dane osobowe pozostają na urządzeniu użytkownika.
– Redukuje uprzedzenia i promuje różnorodność, szkoląc na zróżnicowanych zbiorach danych z wielu urządzeń.
– Zwiększa wydajność przez rozproszenie obciążenia obliczeniowego.
Wady:
– Trudny w implementacji, ponieważ wymaga zaawansowanych algorytmów i technologii.
– Wymaga rozległego uczestnictwa użytkowników, aby być skutecznym.
– Potencjalne wyzwania związane z unifikacją i integracją technologii między urządzeniami.
– Obawy dotyczące niezawodności wydajności modelu z uwagi na różnice w dystrybucji danych między węzłami.
Ponieważ technologia jest nowatorska, jej zastosowanie w różnych branżach i ramy regulacyjne dotyczące zdecentralizowanej AI nadal ewoluują.
Aby zgłębić temat Sztucznej Inteligencji i być na bieżąco z informacjami o CiferAI, warto odwiedzać odpowiednie i cenione strony internetowe poświęcone wiadomościom o AI i technologii. Jednym z takich linków jest: MIT Technology Review. Należy jednak pamiętać, że ten link nie odnosi się bezpośrednio do CiferAI, ale jest źródłem wiedzy na temat szerszego krajobrazu technologicznego, w którym działa CiferAI.
The source of the article is from the blog karacasanime.com.ve