Aeroespacial y Defensa
Impulsa la toma de decisiones en entornos críticos mediante IA colaborativa con privacidad garantizada
Acelerar la innovación en el sector aeroespacial y de defensa sin comprometer la seguridad.
Sherpa.ai permite a las organizaciones de defensa y aeroespaciales colaborar en capacidades avanzadas de inteligencia artificial, como la detección de amenazas, el mantenimiento predictivo y el apoyo a la toma de decisiones críticas para la misión, sin compartir nunca datos operativos confidenciales.
A través de Sherpa.ai, las agencias y los socios pueden reforzar la inteligencia y la resiliencia, al tiempo que mantienen la plena soberanía de los datos y el cumplimiento de los protocolos de seguridad.
La aplicación de la inteligencia artificial a través de la plataforma de protección de la privacidad de Sherpa.ai permitirá que el algoritmo de predicción mejore el diagnóstico sin necesidad de compartir los datos de los pacientes. Esta plataforma podría permitir la realización de pruebas de diagnóstico y terapéuticas para un grupo de enfermedades que actualmente no cuentan con opciones de tratamiento específicas.
Former Deputy Director, Office in Science and Technology Policy, The White House
Casos de uso
Fusión de inteligencia entre agencias
Permite que distintas ramas de defensa compartan capacidades analíticas sin revelar información confidencial.
Simulación de escenarios tácticos con IA
Entrena modelos predictivos con datos distribuidos para anticiparse a situaciones de riesgo.
Reconocimiento de amenazas en tiempo real
Combina datos de múltiples fuentes para detectar amenazas en el campo sin comprometer la seguridad.
Mantenimiento y logística militar eficiente
Optimiza la operatividad de sistemas complejos mediante análisis federado entre unidades.
Detección de objetos escalable y privada con aprendizaje federado
Este estudio demuestra cómo la plataforma de aprendizaje federado de Sherpa.ai permite el entrenamiento colaborativo de modelos de detección de objetos utilizando YOLOv8, sin compartir nunca los datos de imagen sin procesar.
Cuando se trata de datos críticos para la misión, el entrenamiento centralizado suele ser inviable debido a restricciones de seguridad, limitaciones de ancho de banda o la sensibilidad de los datos visuales. Sherpa.ai aborda estos retos aplicando el aprendizaje federado horizontal (HFL) para entrenar modelos YOLOv8 en múltiples vehículos u organizaciones, garantizando la privacidad de los datos y minimizando la sobrecarga de comunicación.
Este caso práctico ilustra cómo la plataforma de Sherpa.ai satisface las necesidades técnicas, de seguridad y operativas de la IA distribuida en tiempo real en situaciones extremas, lo que permite una detección de objetos escalable y que preserva la privacidad sin sacrificar el rendimiento.
Mantenimiento predictivo aeroespacial con privacidad y eficiencia energética
Este proyecto demuestra el valor de Sherpa.ai para mejorar la predicción de fallos en motores de aviones, sin necesidad de transferir datos brutos de sensores entre sistemas.
En determinados entornos críticos para la seguridad, como el aeroespacial, la centralización de datos suele ser inviable debido a limitaciones normativas, de privacidad y de comunicación. Sherpa.ai aborda estos retos permitiendo el entrenamiento colaborativo de modelos de IA directamente en el borde, manteniendo los datos en el dispositivo y solo intercambiando parámetros de modelo cifrados.
Los resultados muestran que los modelos federados pueden igualar el rendimiento del entrenamiento centralizado, al tiempo que superan significativamente a los modelos aislados de un solo nodo. Además, la solución reduce la sobrecarga de la transferencia de datos, protege los datos de propiedad exclusiva y mejora la eficiencia energética, algo fundamental para entornos en tiempo real con recursos limitados, como satélites, aviones o flotas remotas.
Este caso práctico demuestra cómo la plataforma de Sherpa.ai satisface las exigencias técnicas, normativas y operativas del mantenimiento predictivo en la Industria 4.0 y en escenarios aeroespaciales, proporcionando una IA precisa, escalable y que preserva la privacidad en el borde.
