HPE Swarm Learning permite descentralizar el Machine Learning

HPE Swarm Learning
La nueva solución HPE Swarm Learning permite a los clientes compartir ML en sitios distribuidos sin comprometer la privacidad de los datos.

Hewlett Packard Enterprise (HPE) anunció la disponibilidad de HPE Swarm Learning, una innovadora solución de IA que permite acelerar el procesamiento de Machine Learning desde el borde para una toma de decisiones más inmediata en múltiples aplicaciones como el diagnóstico de enfermedades o la detección de fraude a tarjetas de crédito.

De acuerdo con la compañía, HPE Swarm Learning comparte y unifica los aprendizajes de los modelos de IA sin comprometer la privacidad de los datos. Es la primera solución de aprendizaje automático descentralizada con preservación de privacidad para el borde o los sitios distribuidos.

La solución proporciona a los clientes contenedores que se integran fácilmente en los modelos de IA a través de la API HPE Swarm. También pueden compartir de inmediato los aprendizajes del modelo de IA dentro de su organización y externamente con sus pares de la industria para mejorar el entrenamiento sin compartir datos reales.

De acuerdo con Justin Hotard, Vicepresidente Ejecutivo y Director General de HPC e IA en HPE, el aprendizaje distribuido es un nuevo y potente enfoque en torno a la IA que ha progresado para resolver desafíos globales, tales como mejorar la atención médica y optimizar la detección de anomalías en la detección de fraudes y mantenimiento predictivo.

“Hoy, la mayoría del entrenamiento de los modelos de IA se lleva a cabo en una ubicación central que depende de conjuntos de datos fusionados y centralizados. Sin embargo, este enfoque puede ser ineficiente y costoso debido a que grandes volúmenes de datos se tienen que trasladar a la misma fuente. También puede estar sujeto a las reglas de privacidad de datos y propiedad de datos y a las regulaciones que restringen el intercambio y traslado de datos, lo que puede conducir a modelos imprecisos o sesgados. Al entrenar los modelos y aprovechar las percepciones en el borde, las empresas pueden tomar decisiones más rápido, en el punto de impacto, lo que genera mejores experiencias y resultados. Asimismo, al compartir los aprendizajes entre una organización y otra en la fuente de datos, varias industrias del mundo pueden unificar y mejorar aún más la inteligencia que puede conducir a resultados empresariales y sociales impresionantes”, aseguró Justin Hotard.

HPE Swarm Learning puede ayudar a diversas organizaciones a colaborar y mejorar las percepciones:

  • Los hospitales pueden derivar aprendizajes de los expedientes de imagenología, las tomografías y resonancias magnéticas y los datos de expresión genética para compartirse entre los hospitales, con el fin de mejorar el diagnóstico de enfermedades y otras dolencias, así como proteger la información de los pacientes.
  • Los servicios bancarios y financieros pueden combatir la esperada pérdida global de más de 400,000 millones de dólares en fraude a tarjetas de crédito a lo largo de la próxima década2 si comparten los aprendizajes sobre fraude con más de una institución financiera a la vez.
  • Las fábricas pueden beneficiarse del mantenimiento predictivo para obtener información sobre las necesidades de reparación de equipos y atenderlas antes de que fallen y ocasionen tiempo improductivo inesperado. Con el aprendizaje masivo, los gerentes de mantenimiento pueden obtener mejor información cuando recopilan aprendizajes de los datos de los sensores en múltiples plantas de fabricación.
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