HOUSTON--(BUSINESS WIRE)--A Hewlett Packard Enterprise (NYSE: HPE) anunciou hoje o lançamento do HPE Swarm Learning, uma solução de IA inovadora para acelerar insights na ponta, desde o diagnóstico de doenças até a detecção de cartão de crédito fraude, compartilhando e unificando os aprendizados do modelo de IA sem comprometer a privacidade dos dados.
O HPE Swarm Learning, desenvolvido pela Hewlett Packard Labs, organização de P&D da HPE, é a primeira estrutura de machine learning descentralizada e preservadora da privacidade do setor para sites periféricos ou distribuídos.1 A solução fornece aos clientes contêineres que são facilmente integrados a modelos de IA usando a API HPE Swarm. Os usuários podem compartilhar imediatamente os aprendizados do modelo de IA dentro e fora de sua organização com colegas do setor para melhorar o treinamento, sem compartilhar dados reais.
“O aprendizado do Swarm é uma abordagem nova e poderosa para a IA que já fez progressos na abordagem de desafios globais, como o avanço da saúde do paciente e a melhoria da detecção de anomalias que auxiliam os esforços na detecção de fraudes e na manutenção preditiva”, disse Justin Hotard, vice-presidente executivo e gerente geral, HPC & IA, na HPE. “A HPE está contribuindo para o movimento de aprendizado de enxame de maneira significativa, oferecendo uma solução de classe empresarial que permite exclusivamente que as organizações colaborem, inovem e acelerem o poder dos modelos de IA, preservando a ética, a privacidade de dados e os padrões de governança de cada organização. ”
VÍDEO: A grande mudança: o que é o Swarm Learning?
Apresentando uma nova abordagem de IA para aproveitar insights com segurança na borda
Atualmente, a maior parte do treinamento do modelo de IA ocorre em um local central, que depende de conjuntos de dados mesclados centralizados. No entanto, essa abordagem pode ser ineficiente e cara devido à necessidade de mover grandes volumes de dados de volta para a mesma fonte. Ele também pode ser limitado por regras e regulamentos de privacidade e propriedade de dados que limitam o compartilhamento e a movimentação de dados, o que pode levar a modelos imprecisos e tendenciosos. Ao treinar modelos e aproveitar insights na ponta, as empresas podem tomar decisões mais rapidamente, no ponto de impacto, levando a melhores experiências e resultados. Além disso, ao compartilhar aprendizados de uma organização para outra na fonte de dados, vários setores em todo o mundo podem se unir e melhorar ainda mais a inteligência que pode levar a grandes resultados comerciais e sociais.
No entanto, compartilhar dados externamente pode representar um desafio para as organizações que precisam atender aos requisitos de governança de dados, regulamentares ou de conformidade, exigindo que os dados permaneçam em seu local. O HPE Swarm Learning permite exclusivamente que as organizações usem dados distribuídos em sua fonte, o que aumenta o tamanho do conjunto de dados para treinamento, para criar modelos de aprendizado de máquina para aprender de maneira equitativa, preservando a governança e a privacidade dos dados. Para garantir que apenas os aprendizados capturados da borda sejam compartilhados, e não os dados em si, o HPE Swarm Learning usa a tecnologia blockchain para integrar membros com segurança, eleger um líder dinamicamente e mesclar parâmetros de modelo para fornecer resiliência e segurança à rede swarm. Além disso, ao compartilhar apenas os aprendizados, o HPE Swarm Learning permite que os usuários aproveitem grandes conjuntos de dados de treinamento, sem comprometer a privacidade, e ajuda a remover vieses para aumentar a precisão dos modelos.
Dados “enxameados” para capacitar a IA para um bem maior
O HPE Swarm Learning pode ajudar uma variedade de organizações a colaborar e melhorar os insights:
Exemplos de casos de uso dos primeiros usuários do HPE Swarm Learning incluem:
A Universidade de Aachen estuda histopatologia para acelerar o diagnóstico de câncer de cólon
Uma equipe de pesquisadores de câncer do Hospital Universitário da RWTH University Aachen, na Alemanha, conduziu um estudo para avançar no diagnóstico do câncer de cólon, aplicando IA no processamento de imagens para prever alterações genéticas, que podem fazer com que as células se tornem cancerígenas.
