Aeroespacial y Defensa
Impulsa la toma de decisiones en entornos críticos mediante IA colaborativa con privacidad garantizada
The application of Artificial Intelligence through Sherpa.ai’s Privacy-Preserving platform will allow the prediction algorithm to improve the diagnosis without the need to share any patient data. This platform may enable testing of diagnosis and therapeutics for a group of diseases that are currently without specific treatment options.
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 evalúa cómo entrenar modelos de detección de objetos (YOLOv8) en entornos sensibles sin compartir datos ni metadatos. Con el Aprendizaje Federado Horizontal de Sherpa.ai se superan los modelos locales, demostrando un alto rendimiento mientras se preserva siempre la privacidad.
Mantenimiento predictivo aeroespacial con privacidad y eficiencia energética
Este estudio muestra cómo Sherpa.ai aplica el Aprendizaje Federado para predecir fallos en motores de aeronaves sin transferir datos sensibles. Utilizando un conjunto de datos de la NASA, se mejora la precisión predictiva y se reduce el consumo energético y la necesidad de ancho de banda, cumpliendo con los exigentes requisitos del sector aeroespacial.
