Bejondeizuela partaide guztiei, izan dituzuen ideiengatik eta, batez ere, zientziarako duzuen grinagatik
Joan den urrian, TECNALIAk “Federated Machine Learning” Datathona antolatu zuen. 16 ikertzailek parte hartu zuten, datu-analitikaren, adimen artifizialaren eta big dataren teknologia eta berrikuntzarako duten grinak baturik.
Lehiaketan planteatu ziren, batetik, adimen artifizialeko problema klasiko bat ebaztea, federazio-estrategia bat erabiliz; eta, bestetik, konponbide teknologiko bat inplementatzea, High Performance Architecturesen ikuspegia baliatuz. Partaideek ekimenaren hasieran jaso zituzten zegozkien arau eta datuak.
Helburu nagusia zen gaurkotasun handia duen teknologia bati buruz ikastea: “Federated Machine Learning” teknologia. Horretarako, zenbait aditu-talde elkarrekin lehian aritu ziren. Taldekideak adimen artifizialaren eta High Performance Arquitectures direlakoen zenbait adarretako adituak ziren: ingeniaritza, informatika, matematika eta fisika.
Federatuz, beren datuak babestu nahi dituzten bezeroek beren ezagutza biltzen dute metaeredu orokor batean, datuen pribatutasuna eta konfidentzialtasuna arriskuan jarri gabe; hau da, datuak modu gordinean bidaltzea eragozten dute.
Gaur egun, gai hori jorratzen duten hainbat ikerketa-ildo daude, etorkizun handikoak, eta askok zibersegurtasunarekin dute zerikusia. Adimen artifizialeko ikertzaile-taldeak FMLaren ikuspegi xaloaren indar eta ahuleziak aintzat hartzen hasi dira. Agente bakoitzaren datuen ezaugarriek, ordea, estutasunean jar ditzakete federatzearen abantailak eta, beraz, zientzialariek aurrerapauso gehiago eman beharko dituzte.
Gainera, arkitekturaren ikuspegitik, FMLa oso erakargarria da jokaleku horretan (edge/fog/cloud), non erabakigarria baita baliabide banatuak egoki kudeatzea.
Datathonak bi erronka zituen: batetik, datuen desoreka lantzea (aurreikusteko kategoria guztiak ez daude berdin adierazita agente bakoitzaren datuetan); eta, bestetik, soluzio teknologiko errealista bat planteatzea etorkizuneko hedatze bati begira.
