Aprendizaje federado: Inria lanza un proyecto de I+D con La Poste

En IA, el aprendizaje federado es un método en el que varias entidades con conjuntos locales de datos entrenan modelos de aprendizaje automático de forma colaborativa mientras mantienen sus datos descentralizados. Esta tecnología ayuda a minimizar la recopilación de datos personales y se puede combinar con técnicas de protección de la privacidad para evitar que se revele información confidencial. Este es el contexto de Fed-Malin (Federated machine learning over the Internet), un proyecto de I+D+i puesto en marcha por Inria en colaboración con el grupo La Poste. ¿Su objetivo? Avanzar en la investigación cuando se implementa el aprendizaje federado en Internet mediante el desarrollo de casos de uso concretos aplicados a sectores como la medicina o a fenómenos de interés social. Para ello se trabajará mediante un consorcio en el que participarán no menos de 10 equipos-proyecto del instituto y sus socios, ubicados en 6 centros de Inria. La idea es combinar experiencia en aprendizaje automático, sistemas distribuidos, privacidad y seguridad, redes y medicina.

Las investigaciones y desarrollos realizados en el marco de la “ciencia abierta” podrán beneficiar a un amplio público de ciudadanos y organismos públicos, así como a toda la comunidad científica. Fed-Malin también permitirá consolidar los proyectos existentes de Inria en torno a las aplicaciones médicas y fortalecer las colaboraciones con los actores de la salud, como los hospitales de la red Unicancer, el Hospital Universitario de Lille y la alianza G4. Además, esta cooperación reúne a investigadores de vanguardia en ciencia y tecnología digital y especialistas en los campos de aplicación del aprendizaje federado (médicos, radiólogos, etc.)

Dos proyectos de IA lanzados con carácter experimental

Los avances de Fed-Malin proporcionarán a La Poste Group, con más de 450 expertos en datos e inteligencia artificial y actores de la salud, oportunidades de innovación en los campos del análisis de datos de salud en beneficio de los pacientes y la prevención en el hogar para apoyar el envejecimiento de la población. También se prevén desarrollos en otros sectores que requieren ética de datos al servicio de la confianza digital. Este proyecto está parcialmente vinculado a una serie de proyectos de investigación llevados a cabo dentro de Inria.

Entre ellos, dos acciones exploratorias llamadas Mammals y Flamed también cuentan con el apoyo de Le Groupe La Poste. El primero busca proporcionar inferencia de baja latencia ejecutando, cerca del usuario final, modelos simples de aprendizaje automático que también pueden aprovechar una base de datos local. El segundo tiene como objetivo aplicar el aprendizaje federado a los estudios médicos multicéntricos en hospitales.