{"id":20791,"date":"2023-06-22T02:00:50","date_gmt":"2023-06-22T02:00:50","guid":{"rendered":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=20791"},"modified":"2023-06-22T02:00:50","modified_gmt":"2023-06-22T02:00:50","slug":"el-proyecto-mledge-ofrecera-redes-y-soluciones-de-aprendizaje-federado-para-proteger-los-datos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=20791","title":{"rendered":"El proyecto MLEDGE ofrecer\u00e1 redes y soluciones de aprendizaje federado para proteger los datos"},"content":{"rendered":"
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La toma de decisiones basada en datos impulsada por algoritmos de machine learning (ML) est\u00e1 cambiando la forma en que funcionan la sociedad y la econom\u00eda. Para que estas soluciones sean efectivas, los datos a menudo deben procesarse cerca del usuario final y dichos datos pueden ser privados y confidenciales. En este contexto, IMDEA Networks<\/a> trabajar\u00e1 en desarrollar redes y soluciones eficientes en la nube y el aprendizaje federado a trav\u00e9s de la iniciativa MLEDGE (Cloud and Edge Machine Learning).<\/p>\n

\"Cloud
El proyecto investigar\u00e1 sobre el aprendizaje federado como servicio, el procesamiento de cloud edge y el uso eficiente del FL en nubes h\u00edbridas, entre otros aspectos.<\/figcaption><\/figure>\n

El aprendizaje distribuido y el federado (FL) emergen como un paradigma dentro de la rama ML. El aprendizaje federado ha crecido en paralelo con la expansi\u00f3n de la nube hacia el borde (cloud edge), pero los dos se han desarrollado en su mayor\u00eda de forma independiente, a pesar de su paralelismo natural.<\/p>\n

A trav\u00e9s de MLEDGE, los investigadores implementar\u00e1n un aprendizaje federado como una capa intersectorial independiente, pero optimizada sobre cloud edge, con aplicaciones y datos del mundo real para demostrar que esta sinergia puede generar grandes beneficios para todos.<\/p>\n

Seg\u00fan los investigadores, el proyecto aporta investigaci\u00f3n en aprendizaje federado como servicio (FLaaS), procesamiento cloud edge, uso eficiente del aprendizaje federado en nubes h\u00edbridas y protecci\u00f3n contra ataques, protecci\u00f3n de intercambio de datos sensibles o confidenciales y gesti\u00f3n de desaf\u00edos de portabilidad de datos en el per\u00edmetro, entre otras \u00e1reas.<\/p>\n

Soluciones para la protecci\u00f3n de datos<\/h2>\n

El equipo dise\u00f1ar\u00e1 un marco de desarrollo y componentes que ayuden a popularizar este tipo de servicios, as\u00ed como soluciones contra ataques de envenenamiento o inferencia lanzados desde servidores perimetrales rebeldes y\/o nodos de agregaci\u00f3n. Asimismo, se incluye la creaci\u00f3n de una marca de agua para proteger contra la redistribuci\u00f3n de datos o metadatos intercambiados entre servidores en el borde bajo FLaaS.<\/p>\n

Otros aspectos destacados ser\u00e1n crear una capa de l\u00f3gica comercial y econ\u00f3mica, que implemente una distribuci\u00f3n justa de costos e ingresos entre las partes al colaborar en la capacitaci\u00f3n del modelo ML; respaldar las operaciones DevOps para acelerar el ciclo de vida del desarrollo de software; y proporcionar una entrega continua de alta calidad y el desarrollo continuo de servicios de aprendizaje autom\u00e1tico en la nube, optimizando los costos mediante la monitorizaci\u00f3n, la predicci\u00f3n y la asignaci\u00f3n inteligente y eficiente de energ\u00eda de los trabajos computacionales.<\/p>\n

En un contexto internacional, la innovaci\u00f3n del proyecto desarrollar\u00e1 condiciones de mercado favorables para el uso del aprendizaje federado en la nube y en arquitecturas de datos federados, como, por ejemplo, las definidas por instituciones como IDSA o Gaia-X, con innovaciones de gran inter\u00e9s para abordar importantes problemas econ\u00f3micos, empresariales y sociales vinculados a la existencia de silos en el almacenamiento y explotaci\u00f3n de datos en la econom\u00eda.<\/p>\n

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