En el dinámico paisaje de la inteligencia artificial, Spain AI destaca como un faro de innovación y liderazgo. La red nacional y asociación sin ánimo de lucro, se ha comprometido a conectar a profesionales y empresas interesados en la inteligencia artificial tanto en España como en el mundo hispanohablante. En su incansable búsqueda por democratizar la IA, Spain AI ha organizado un nuevo workshop para centrarse en un el futuro del sector: el Entrenamiento Federado.
En este workshop, Spain AI tiene el honor de recibir a Javier Fernández, Research Scientist en Flower Labs. Con una sólida trayectoria en el desarrollo de frameworks de aplicaciones para el aprendizaje federado, Javier es una figura destacada en el mundo de la IA. Su experiencia en la Universidad de Cambridge y su doctorado en Oxford le han proporcionado una perspectiva única sobre los desafíos y oportunidades que presenta el entrenamiento federado. Con su participación en este workshop, Javier brinda una invaluable visión sobre cómo esta innovadora técnica puede preservar la privacidad de los datos sin comprometer el progreso en la inteligencia artificial.
El aprendizaje federado, o federated learning en inglés, aborda un desafío fundamental en el desarrollo de la inteligencia artificial: cómo mejorar los modelos sin comprometer la privacidad de los datos. En el modelo tradicional de entrenamiento centralizado, los datos se recopilan y almacenan en servidores centralizados, lo que plantea preocupaciones sobre la seguridad y privacidad de la información personal. Sin embargo, el aprendizaje federado propone una solución radicalmente diferente al llevar el proceso de entrenamiento directamente a los dispositivos que poseen los datos.
Durante el webinar, se exploraron diferentes tipos de aprendizaje federado, desde el interdispositivo hasta el intersilo. En el primero, los dispositivos individuales colaboran en el entrenamiento del modelo, como en el caso de los asistentes de voz y los coches autónomos. Esto significa que los modelos se envían a dispositivos como teléfonos inteligentes o altavoces inteligentes, donde se realiza el entrenamiento utilizando los datos locales. Por ejemplo, un asistente de voz podría mejorar su capacidad para comprender diferentes acentos o dialectos al entrenar en los propios dispositivos de los usuarios.
En el aprendizaje federado intersilo, organizaciones como hospitales pueden colaborar en el entrenamiento de modelos sin compartir datos sensibles entre sí. Esto es especialmente relevante en el sector de la salud, donde la privacidad de los datos del paciente es de suma importancia. Por ejemplo, varios hospitales podrían colaborar en el desarrollo de un modelo de diagnóstico médico sin compartir información personal identificable, lo que permite avances significativos en el campo de la medicina sin comprometer la privacidad de los pacientes.
Además, se destacó el proceso de despliegue de modelos federados una vez que han alcanzado un umbral de calidad aceptable. Esto implica poner los modelos actualizados a disposición de los usuarios finales, ya sea a través de actualizaciones automáticas en dispositivos inteligentes o mediante la distribución de aplicaciones actualizadas. Por ejemplo, un asistente de voz podría mejorar su capacidad para comprender comandos de voz nuevos o más complejos a medida que se despliegan actualizaciones en los dispositivos de los usuarios.
El aprendizaje federado ofrece una solución prometedora para mejorar los modelos de inteligencia artificial mientras se protege la privacidad de los datos. Al descentralizar el proceso de entrenamiento y preservar la privacidad de los datos, esta técnica está allanando el camino para una nueva era de innovación en la IA. Con su capacidad para impulsar avances significativos sin comprometer la seguridad de los datos personales, el aprendizaje federado promete un futuro emocionante y prometedor para la inteligencia artificial.
Para aquellos interesados en sumergirse aún más en el fascinante mundo del Entrenamiento Federado y descubrir los secretos compartidos por Javier Fernández y Spain AI, os invitamos a acceder al enlace completo del workshop en YouTube.
No pierdas la oportunidad de explorar en detalle las ideas innovadoras y las perspectivas que están dando forma al futuro de la inteligencia artificial.
Puedes también seguir los ejemplos mostrados en el webinar y otros tutoriales paso a paso desde el GitHub de Flower.