Redes de datos federadas para impulsar la colaboración entre silos
La plataforma de aprendizaje federado de Sherpa.ai permite a las organizaciones entrenar de forma colaborativa modelos de IA globales a partir de fuentes de datos distribuidas — sin exponer nunca información confidencial. Cada silo de datos mantiene el control y la privacidad totales, mientras que los modelos resultantes pueden implementarse de forma segura y privada en el borde para la toma de decisiones locales en tiempo real.
Fomenta la colaboración sin compartir datos
En la mayoría de los escenarios del mundo real, los datos se distribuyen en silos descentralizados, como los teléfonos inteligentes de los usuarios, los hospitales o las instituciones financieras, donde las estrictas normas de privacidad o las restricciones operativas impiden el intercambio de datos, lo que hace que la colaboración sea prácticamente imposible. Sherpa.ai supera esta barrera al permitir la colaboración para crear y entrenar modelos de IA sin mover ni exponer nunca datos confidenciales.
Con Sherpa.ai, los modelos se entrenan localmente en cada nodo (por ejemplo, cada hospital, banco o dispositivo), compartiendo solo actualizaciones cifradas del modelo, no datos sin procesar, que luego se agregan de forma segura para crear modelos globales más sólidos y precisos. Una vez entrenados, estos modelos se pueden implementar de forma privada en el borde, lo que garantiza la toma de decisiones en tiempo real al tiempo que se mantiene la soberanía y el cumplimiento de los datos.
Solución Tradicional – Centralizar Datos
El aprendizaje automático convencional requiere agregar todos los datos de entrenamiento en una ubicación centralizada antes de que pueda comenzar el entrenamiento. Un enfoque que introduce obstáculos significativos, como regulaciones o riesgos, especialmente cuando se maneja información confidencial.
Solución Sherpa.ai – Datos Locales
La plataforma de aprendizaje federado de Sherpa.ai envía modelos al lugar donde se encuentran los datos, como hospitales o teléfonos inteligentes, para su entrenamiento local. Solo se comparten las actualizaciones de los modelos, lo que mantiene la privacidad y seguridad de los datos sin procesar, al tiempo que permite la colaboración global.
Sherpa.ai permite la colaboración cuando compartir datos no es una opción
Nuestra solución tiene un potencial transformador donde existen limitaciones en el intercambio de datos. Las organizaciones encuentran limitaciones para compartir datos por diferentes motivos, incluida la regulación, la protección de activos o la ética de los datos, entre otros.
Regulación
Leyes como el RGPD o la HIPAA prohíben el traslado de datos sensibles a través de fronteras o sistemas.
Esto es especialmente relevante en sectores muy regulados, como los servicios financieros o la sanidad.
Seguridad
Cuando los datos están aislados o clasificados, no se pueden compartir sin correr el riesgo de infringir las normas o violar las políticas.
Esto es especialmente cierto cuando se trata de información altamente sensible o clasificada.
Infraestructura
El ancho de banda o el almacenamiento limitados en los dispositivos periféricos hacen que la transferencia de grandes conjuntos de datos sea poco práctica o lenta.
Esto es especialmente evidente cuando se trata de dispositivos periféricos con ancho de banda o recursos limitados.
Beneficios de la plataforma de aprendizaje federado de Sherpa.ai
Nuestra solución puede mejorar drásticamente los resultados en cuestión de semanas y al mismo tiempo garantizar los más altos estándares de privacidad y seguridad.
Habilita la colaboración entre silos de datos distribuidos
Asegura que los datos nunca se compartan o expongan
Garantiza el cumplimiento normativo
Privacidad y seguridad mejorada
Despliegue Plug & Play
Integración con cualquier stack tecnológico
Capacidades de Sherpa.ai
Funcionalidades
Entrenamiento de modelos de IA colaborativo
Entrene modelos de IA globales en silos de datos sin centralizar los datos.
Fine-Tuning Federado de LLM
Adapta LLM preentrenados utilizando datos descentralizados y aislados para obtener un rendimiento específico del dominio.
RAG Federado
Recupera y genera respuestas a partir de fuentes de datos privadas y distribuidas sin mover los datos.
Inferencia Federada
Ejecute modelos de IA en el borde, garantizando predicciones en tiempo real mientras mantiene los datos locales y seguros.
Analítica Federada
Obtenga información y tendencias a partir de múltiples conjuntos de datos, al tiempo que se preserva la privacidad y la propiedad de los datos.