Wisenut يبدأ العام الثالث من مشروع الذكاء الاصطناعي الفيدرالي اللامركزي
الشركة الكورية تطور تقنيات لتعلم فيدرالي يحفظ الخصوصية ويصل النماذج المركزية الكبيرة بنماذج صغيرة على الأجهزة، بدعم من وزارة العلوم وICT.
أعلنت شركة Wisenut أنها بدأت العام الثالث من البحث والتطوير والتجريب في مشروع الذكاء الاصطناعي الفيدرالي اللامركزي (deFAI)، حسبما ذكرت digitaltoday.co.kr. ويحظى المشروع بدعم من Ministry of Science and ICT في كوريا الجنوبية ومن IITP، ويأتي ضمن برنامج تطوير التقنيات الأصلية للصناعات الحاسوبية والبرمجية.
وتركّز خطة الشركة في هذه المرحلة على تطوير تقنية تخفيف وزن النماذج لتشغيلها على قدرات حوسبة محدودة في الهواتف الذكية والأجهزة القابلة للارتداء، إلى جانب تقنية اتصال عالي السرعة بين الخوادم المركزية والأجهزة المحلية.
وتشمل الأهداف أيضاً تحليلاً فيدريالياً يحفظ الخصوصية، يعالج البيانات المشفرة دون جمعها في مركز واحد، وبناء نموذج تعلم هرمي عالمي يقارن النماذج المركزية الكبيرة بالنماذج الصغيرة على الأجهزة ويربط بينها.
وقال الرئيس التنفيذي لشركة Wisenut إن الحوسبة الفيدرالية ستكون عاملاً أساسياً في توسّع وكلاء الذكاء الاصطناعي نحو القطاعات الحساسة أمنياً.
أسئلة سريعة
ما هو مشروع الذكاء الاصطناعي الفيدرالي اللامركزي (deFAI) الذي تعمل عليه Wisenut؟
هو مشروع بحث وتطوير وتجريب تدعمه Ministry of Science and ICT وIITP، ويدخل في العام الثالث له، ويركز على الحوسبة الفيدرالية التي تعالج البيانات المشفرة دون جمعها مركزياً.
ما التقنيات التي تخطط Wisenut لتطويرها في هذه المرحلة؟
تخفيف وزن النماذج للأجهزة الصغيرة، والاتصال عالي السرعة بين الخوادم والأجهزة المحلية، والتحليل الفيدرالي الحافظ للخصوصية، ونموذج تعلم هرمي يربط النماذج المركزية الكبيرة بالنماذج الصغيرة على الأجهزة.