CiferAI, Taylandlı bir kurucu tarafından yönetilen öncü Amerikan teknoloji başlangıcı, Devrim Yaratan Merkezi Olmayan Makine Öğrenme teknolojisini geliştirmek için 650.000 doları güvence altına alarak başarılı bir melek yatırım turunu tamamladı. Bu finansman turu, yenilikçi şirket için önemli bir kilometre taşını işaretleyen teknoloji devi Google’dan hissesiz bir hibe de içeriyor.
Şirket, AI geliştirme sürecinin merkeziyetle ilişkili yaygın sorunlarla, güvenlik ihlalleri, önyargı, şeffaflık eksikliği ve gecikme gibi konularla mücadele etmeyi amaçlıyor. Ayrıca, yüksek kaliteli ve hassas verilere erişimdeki kısıtlamaları, ABD’nin HIPAA’sı ve Avrupa’nın GDPR’si gibi sıkı veri koruma yasalarından dolayı yaşandığını göz önünde bulundurarak, CiferAI’nin çözümü oldukça zamanında.
CiferAI, merkezi olmayan bir veri depolaması olmadan bireylerin cihazlarında doğrudan AI modellerinin eğitilmesini sağlayan Merkezi Olmayan Federatif Öğrenme teknolojisini tanıtıyor. Bu yaklaşım, önyargıyı azaltır, veri çeşitliliğini arttırır, şeffaflığı teşvik eder ve performans verimliliğini hızlandırır. Ayrıca, kişisel bilgiler üzerindeki yasal kısıtların göz önünde bulundurulduğunda, veri gizliliğini sağlar.
Cifer Blockchain Network’ü etrafında dönen başlangıç firmasının Merkezi Olmayan Makine Öğrenme platformu, Ethereum gibi mevcut ana akım çözümlerin ötesinde bir güvenlik seviyesi sunan gelişmiş bir Bizans Robust algoritmasını kullanıyor. Mimarisi genişlemeyi mümkün kılmak için tasarlanmıştır ve işlem hızını iki katından fazla artırır.
CiferAI’nin vizyoner CEO’su ve kurucusu Miranda Songsang Pattanasin, melek fonlamanın sürdürülebilir, etik AI teknolojisi geliştirme konusunda liderlik pozisyonunu kurmak için önemli bir adım olduğunu belirtti. CiferAI, yapay zeka teknolojisinin faydalarına eşit ve yaygın erişimi sağlayan etkili AI çözümleri oluşturmaya adanmıştır.
En Önemli Sorular ve Cevaplar:
S: Merkezi Olmayan Makine Öğrenme nedir ve geleneksel makine öğrenmeden nasıl farklıdır?
C: Merkezi Olmayan Makine Öğrenme, verilerin cihazları terk etmeden yerel cihazlarda AI modellerinin eğitimini içerir. Geleneksel makine öğrenme genellikle merkezi veri depolama ve işleme gerektirir, bu da güvenlik ve gizlilik riskleri ortaya çıkarabilir. Merkezileşme, veri gizliliğini ve güvenliğini artırır, önyargıyı azaltır ve AI modelinin eğitim hızını ve verimliliğini artırarak dağıtılmış cihaz ağını kullanır.
S: CiferAI’nin Bizans Robust algoritmasını kullanarak nasıl daha yüksek bir güvenlik seviyesi sağlar?
C: Bizans Robust algoritması, bir sistem bileşenlerinin değişken yollarla başarısız olduğu bilinen bir hata türü olan Bizans hatasına karşı koruma sağlamak üzere tasarlanmıştır. Bizans Robust algoritmasını kullanarak, CiferAI’nin platformu bu tür başarısızlıklara dayanacak şekilde tasarlanmıştır ve potansiyel olarak kötü niyetli veya güvenilmez düğümlerin varlığında bile Merkezi Olmayan Makine Öğrenme sürecinin bütünlüğünü ve güvenilirliğini sağlamayı amaçlar.
Ana Zorluklar veya Tartışmalar:
Merkezi Olmayan AI sistemlerinin geliştirilmesi, çeşitli cihazlar arasında tutarlı model performansını sağlamak ve merkezi koordinasyon olmadan senkronizasyonu sürdürmek gibi birçok teknik zorluğun üstesinden gelmeyi gerektirir. Ayrıca, bireyleri federatif öğrenme sürecine katılmaya teşvik etme ile ilgili tartışmalar olabilir ve veri paylaşımının toplumsal faydaları ile veri gizliliği arasındaki denge konusunda devam eden tartışma.
Avantajlar ve Dezavantajlar:
Avantajlar:
– Merkezi veri depolarından kaçınarak veri güvenliğini artırır.
– Kişisel veriler, kullanıcının cihazında kaldığından gizliliği artırır.
– Çeşitli cihazlarda farklı veri kümeleri üzerinden eğitim yaparak önyargıyı azaltır ve çeşitliliği teşvik eder.
– Hesaplamanın dağıtılmasıyla verimliliği artırır.
Dezavantajlar:
– Uygulaması karmaşıktır, çünkü ileri algoritmalar ve teknoloji gerektirir.
– Etkili olabilmesi için yaygın kullanıcı katılımı gerektirir.
– Cihazlar arasında teknolojilerin standartlaştırılması ve entegrasyonu konusunda potansiyel zorluklarla karşı karşıya kalabilir.
– Veri dağılımındaki farklılıklar nedeniyle model performansının güvenilirliğiyle ilgili endişeler.
Teknoloji yeni olduğundan, farklı endüstrilerde uygulanması ve merkezi olmayan AI etrafındaki düzenleyici çerçeve henüz gelişmektedir.
Yapay Zeka alanını keşfetmeye ve CiferAI hakkında güncel kalmaya yönelik daha fazla bilgi edinmek için AI ve teknoloji haberlerine adanmış önemli ve saygın web sitelerini ziyaret edebilirsiniz. Bu web sitelerinden bir tanesi şudur: MIT Teknoloji İncelemesi. Lütfen bu bağlantının CiferAI’ye doğrudan değil, ancak CiferAI’nin faaliyet gösterdiği geniş teknoloji peyzajı hakkında bilgi edinme kaynağı olduğunu unutmayın.
The source of the article is from the blog lisboatv.pt