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Hewlett Packard Enterprise marca el comienzo de la próxima era en la innovación de IA con la solución de aprendizaje Swarm creada para el perímetro y los sitios distribuidos

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HOUSTON--(BUSINESS WIRE)--Hewlett Packard Enterprise (NYSE: HPE) anunció hoy el lanzamiento de HPE Swarm Learning, una innovadora solución de inteligencia artificial para acelerar los conocimientos en el perímetro, desde el diagnóstico de enfermedades hasta la detección de tarjetas de crédito. fraude, al compartir y unificar los aprendizajes del modelo de IA sin comprometer la privacidad de los datos.

HPE Swarm Learning, que fue desarrollado por Hewlett Packard Labs, la organización de I+D de HPE, es el primer marco de aprendizaje automático descentralizado que preserva la privacidad de la industria para sitios periféricos o distribuidos.1 La solución proporciona a los clientes contenedores que se integran fácilmente con modelos de IA mediante la API de enjambre de HPE. Luego, los usuarios pueden compartir de inmediato los aprendizajes del modelo de IA dentro de su organización y fuera de ellos con colegas de la industria para mejorar la capacitación, sin compartir datos reales.

“El aprendizaje de enjambres es un enfoque nuevo y poderoso de la IA que ya ha logrado avances en el abordaje de desafíos globales como el avance de la atención médica de los pacientes y la mejora de la detección de anomalías que ayudan a los esfuerzos en la detección de fraudes y el mantenimiento predictivo”, dijo Justin Hotard, vicepresidente ejecutivo y director general, HPC & IA, en HPE. “HPE está contribuyendo al movimiento de aprendizaje en enjambre de manera significativa al ofrecer una solución de clase empresarial que permite a las organizaciones colaborar, innovar y acelerar el poder de los modelos de IA de manera única, al tiempo que preserva la ética, la privacidad de datos y los estándares de gobierno de cada organización. ”

VIDEO: El gran cambio: ¿Qué es el aprendizaje en enjambre?

Presentamos un nuevo enfoque de IA para aprovechar de forma segura los conocimientos en el perímetro

Hoy en día, la mayor parte del entrenamiento del modelo de IA ocurre en una ubicación central, que se basa en conjuntos de datos combinados centralizados. Sin embargo, este enfoque puede resultar ineficaz y costoso debido a la necesidad de trasladar grandes volúmenes de datos a la misma fuente. También puede verse limitado por las normas y reglamentos de privacidad y propiedad de los datos que limitan el intercambio y el movimiento de datos, lo que puede conducir potencialmente a modelos inexactos y sesgados. Mediante la capacitación de modelos y el aprovechamiento de conocimientos en el borde, las empresas pueden tomar decisiones más rápido, en el punto de impacto, lo que lleva a mejores experiencias y resultados. Además, al compartir los aprendizajes de una organización con otra en la fuente de datos, varias industrias en todo el mundo pueden unirse y mejorar aún más la inteligencia que puede conducir a grandes resultados comerciales y sociales.

Sin embargo, compartir datos externamente puede plantear un desafío para las organizaciones que deben cumplir con los requisitos de cumplimiento, reglamentarios o de gobernanza de datos, lo que exige que los datos permanezcan en su ubicación. HPE Swarm Learning permite de manera única a las organizaciones usar datos distribuidos en su origen, lo que aumenta el tamaño del conjunto de datos para la capacitación, para crear modelos de aprendizaje automático para aprender de manera equitativa, al tiempo que preserva el gobierno y la privacidad de los datos. Para garantizar que solo se compartan los aprendizajes capturados desde el perímetro, y no los datos en sí, HPE Swarm Learning utiliza la tecnología blockchain para incorporar de forma segura a los miembros, elegir dinámicamente a un líder y fusionar los parámetros del modelo para brindar resiliencia y seguridad a la red de enjambre. Además, al compartir solo los aprendizajes, HPE Swarm Learning permite a los usuarios aprovechar grandes conjuntos de datos de capacitación, sin comprometer la privacidad, y ayuda a eliminar sesgos para aumentar la precisión en los modelos.

Datos "enjambre" para potenciar la IA para el bien común

HPE Swarm Learning puede ayudar a una variedad de organizaciones a colaborar y mejorar los conocimientos:

Ejemplos de casos de uso de los primeros usuarios de HPE Swarm Learning incluyen:

La Universidad de Aquisgrán estudia la histopatología para acelerar el diagnóstico del cáncer de colon

Un equipo de investigadores del cáncer del Hospital Universitario de la Universidad RWTH de Aquisgrán, en Alemania, realizó un estudio para avanzar en el diagnóstico del cáncer de colon mediante la aplicación de IA en el procesamiento de imágenes para predecir alteraciones genéticas que pueden hacer que las células se vuelvan cancerosas.

Hewlett Packard Enterprise marca el comienzo de la próxima era en Innovación de IA con la solución de aprendizaje Swarm creada para el perímetro y los sitios distribuidos

Los investigadores entrenaron modelos de IA con HPE Swarm Learning en tres grupos de pacientes de Irlanda, Alemania y EE. UU. y validaron el rendimiento de la predicción en dos conjuntos de datos independientes del Reino Unido utilizando los mismos modelos de IA basados ​​en el aprendizaje de enjambre. Los resultados demostraron que los modelos de IA originales, que se entrenaban solo con datos locales, se superaron con el aprendizaje de enjambre debido al intercambio de aprendizajes, pero no los datos del paciente, con otras entidades para mejorar las predicciones.

TigerGraph avanza en la detección de anomalías para ayudar a los bancos a combatir el fraude con tarjetas de crédito

TigerGraph, proveedor de una plataforma de análisis de gráficos líder, combina HPE Swarm Learning con su oferta de análisis de datos que se ejecuta en servidores HPE ProLiant que utilizan procesadores AMD EPYC™ para aumentar los esfuerzos en la detección rápida de actividades inusuales en transacciones con tarjetas de crédito. La solución combinada aumenta la precisión al entrenar modelos de aprendizaje automático a partir de grandes cantidades de datos financieros de múltiples bancos y sucursales, en ubicaciones geológicas.

Blog: lucha contra el fraude con precisión y seguridad utilizando HPE Swarm Learning

Disponibilidad

HPE Swarm Learning ya está disponible en la mayoría de los países. Para obtener más información, visite: hpe.com/info/swarm-learning

HPE ofrece una solución de desarrollo de aprendizaje automático completa y lista para usar

HPE también anunció hoy que está eliminando las barreras para que las empresas construyan y entrenen fácilmente modelos de aprendizaje automático a escala, para obtener valor más rápido, con el nuevo Sistema de desarrollo de aprendizaje automático de HPE. El nuevo sistema, diseñado específicamente para la IA, es una solución integral que integra una plataforma de software de aprendizaje automático, cómputo, aceleradores y redes para desarrollar y entrenar modelos de IA más precisos, más rápido y a escala.

Para obtener más información sobre las soluciones de IA de HPE, visite: https://www.hpe.com/us/en/solutions/artificial-intelligence.html

Acerca de Hewlett Packard Enterprise

Hewlett Packard Enterprise (NYSE: HPE) es la empresa global del borde a la nube que ayuda a las organizaciones a acelerar los resultados liberando valor de todos sus datos, en todas partes. Basado en décadas de reinventar el futuro e innovar para mejorar la forma en que las personas viven y trabajan, HPE ofrece soluciones tecnológicas únicas, abiertas e inteligentes como servicio. Con ofertas que abarcan servicios en la nube, cómputo, cómputo de alto rendimiento & IA, borde inteligente, software y almacenamiento, HPE brinda una experiencia uniforme en todas las nubes y bordes, lo que ayuda a los clientes a desarrollar nuevos modelos comerciales, participar de nuevas formas y aumentar el rendimiento operativo. Para obtener más información, visite: www.hpe.com

1. Un análisis al 13 de abril de 2022 de las ofertas de la competencia que afirman la preservación de la privacidad encontró que (i) utilizan una arquitectura federada que depende de un servidor central o (ii) si utilizan blockchain, no son soluciones compatibles con la empresa.

2. Pérdida global esperada de $ 408.50 mil millones en fraude con tarjetas de crédito durante la próxima década. Fuente: Informe Nilson, diciembre de 2021

AMD, el logotipo de la flecha de AMD, EPYC y sus combinaciones son marcas comerciales de Advanced Micro Devices, Inc.