Безопасное машинное обучение. Как российские ученые внедряют новые технологии ИИ

Российские ученые разработали систему, которая позволяет нескольким организациям совместно разрабатывать системы искусственного интеллекта, не передавая друг другу данные. Этот метод, использованный в проекте по выявлению мерцательной аритмии, может стать ключевым решением для отраслей, работающих с чувствительной информацией.

В основе новой методики лежит федеративное обучение, которое позволяет организациям разрабатывать модели искусственного интеллекта, при этом храня данные раздельно. В пресс-службе Yandex Cloud отметили, что этот подход откроет возможности для партнерств в таких сферах, как медицина, финансы и промышленность, где защита данных является приоритетом.

"Федеративный подход позволяет участникам коллективно обучать модели, никому не передавая свои данные. Это открывает новые возможности для партнерств в сфере искусственного интеллекта".

• Пресс-служба Yandex Cloud

Процесс обучения ИИ в рамках федеративного подхода начинается с того, что каждая организация обучает модели на своих данных локально. На центральный сервер передаются не сами данные, а результаты их обработки — например, изменения в параметрах модели. Это позволяет глобальной модели обучаться на основе полученной информации без непосредственного доступа к исходным данным.

Совместный проект был реализован при поддержке инженеров Yandex Cloud и Института системного программирования РАН. В рамках проекта они разработали нейросеть, способную выявлять мерцательную аритмию по данным ЭКГ. Для этого Сеченовский университет и Институт системного программирования РАН предоставили свои наборы записей ЭКГ, которые были использованы для независимых этапов обучения.

"В процессе разработки нейросети два набора данных были объединены при помощи нового алгоритма, что позволило создать единую модель, сохраняя конфиденциальность данных".

• Пресс-служба Yandex Cloud

Методика федеративного обучения позволяет организациям, ранее ограниченным в сотрудничестве из-за опасений по поводу конфиденциальности, безопасно обмениваться результатами обучения. Это решение не только повышает качество итоговых моделей ИИ, но и способствует укреплению партнерских связей между удаленными друг от друга организациями.

Источник: пресс-служба Yandex Cloud.