Industria y Producción
Impulse operaciones más inteligentes, una innovación más rápida y resultados más sólidos en la fabricación, conectando de forma segura dispositivos periféricos y maquinaria industrial, al tiempo que minimiza la transferencia de datos y los gastos generales de comunicación.
Impulsando la innovación en la industria y la fabricación a través de una colaboración segura que preserva la privacidad.
Sherpa.ai permite a los fabricantes aprovechar todo el potencial de la Industria 4.0 al habilitar una IA segura y colaborativa entre fábricas, proveedores y dispositivos periféricos, sin compartir nunca datos operativos confidenciales. Desde el mantenimiento predictivo y el control de calidad hasta la optimización de la cadena de suministro.
La plataforma de aprendizaje federado de Sherpa.ai reduce los gastos generales de comunicación, garantiza la soberanía de los datos y ofrece información en tiempo real en entornos descentralizados.
La plataforma de aprendizaje federado Sherpa.ai nos permitirá tomar mejores decisiones al tiempo que protegemos la privacidad y la seguridad mediante tecnologías de vanguardia como el cálculo multiparte seguro. Esta plataforma permitirá un mayor intercambio de datos entre organizaciones, al tiempo que se preserva la confianza, la privacidad y la seguridad.
Ex subdirector de la Oficina de Política Científica y Tecnológica de la Casa Blanca.
El Aprendizaje Federado en la Industria y Fabricación
Mantenimiento predictivo colaborativo
Optimiza los procesos productivos uniendo datos de múltiples plantas sin compartir información sensible.
Optimización de la cadena de suministro
Mejora la eficiencia de toda la red logística respetando la privacidad de cada proveedor.
Calidad del producto impulsada por IA
Detecta defectos de producción con modelos entrenados en datos distribuidos sin riesgo de fuga industrial.
Desarrollo colaborativo entre fabricantes
Acelera la innovación con aprendizaje conjunto entre empresas competidoras sin revelar secretos industriales.
Mantenimiento predictivo para motores de aviones con aprendizaje federado
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.
Detección federada de malware en todas las organizaciones con Sherpa.ai
Este proyecto demuestra el valor de la plataforma de aprendizaje federado de Sherpa.ai para detectar ransomware en redes distribuidas, sin necesidad de transferir datos telemétricos o de comportamiento sin procesar entre organizaciones.
En el ámbito de la ciberseguridad, especialmente en lo que respecta a la detección de malware y ransomware, la centralización de datos de múltiples entidades plantea importantes riesgos y retos, entre los que se incluyen barreras normativas (por ejemplo, el RGPD), la pérdida de control sobre los registros sensibles del sistema y los elevados costes de comunicación. Sherpa.ai aborda estas cuestiones con una arquitectura que preserva la privacidad y permite a organizaciones como bancos, proveedores de atención sanitaria o fábricas inteligentes entrenar de forma colaborativa modelos de detección de malware, al tiempo que mantienen los datos a nivel local.
Los resultados muestran que el modelo federado supera significativamente a los modelos aislados (solo locales) y se acerca al rendimiento del entrenamiento centralizado.
Este caso práctico demuestra cómo la plataforma de Sherpa.ai satisface las demandas operativas de los escenarios de ciberseguridad del mundo real, proporcionando una IA escalable, precisa y que preserva la privacidad para la detección proactiva de amenazas más allá de los límites de la organización.
