Sherpa.ai Privacy AI

Benefíciate de la colaboración mientras aseguras la privacidad de los datos con Sherpa.ai Federated Learning and Differential Privacy Framework

Sherpa.ai Federated Learning and Differential Privacy Framework es un framework computacional seguro que proporciona una solución para la colaboración a la vez que protege la privacidad de los datos. Implementa el Machine Learning modular y agnóstico que permite mejoras de negocio en la vida real.

Sherpa.ai Federated Learning and Differential Privacy Framework

Sherpa.ai Federated Learning and Differential Privacy Framework es un framework computacional de Aprendizaje Federado, seguro y de código abierto, que facilita la investigación y experimentación, implementa protocolos de computación seguros para posibilitar la colaboración de datos cumpliendo las regulaciones, y proporciona un enfoque modular para mejorar la escalabilidad usando frameworks, herramientas, y modelos Federados. Aprende los modelos de datos descentralizados entrenándolos en local, compartiendo los parámetros actualizados por el modelo, y agregando los parámetros para construir un modelo mejor. Sherpa.ai Federated Learning and Differential Privacy Framework pretende ser compatible con el 100% de los algoritmos de IA que se usan en la industria y puede aplicarse en cualquier sector para garantizar la seguridad de los datos.

  • Modelos enfocados al negocio: La tecnología de Sherpa.ai apoya mejoras reales de negocio utilizando metodologías claras y proporciona los beneficios del Machine Learning para resolver los problemas a los que se enfrentan las empresas.
  • Frameworks agnósticos: Las empresas que se centran en el Aprendizaje Profundo dependen mucho de sus modelos. Sherpa.ai Federated Learning and Differential Privacy Framework no es específico de un tipo de modelo o herramienta, sino que cubre el espectro entero de las técnicas de modelado de Machine Learning.
  • Democratizando el Aprendizaje Federado: Sherpa.ai se enfoca en proporcionar metodologías, canales, y técnicas de evaluación específicamente diseñados para el Aprendizaje Federado.
  • Privacidad: El Aprendizaje Federado se centra en garantizar la privacidad, lo que se logra proporcionando un protocolo seguro, facilitando estudios, y llevando a cabo simulacros de ataque. Aporta los beneficios del Machine Learning, sin tener que preocuparse de que los datos puedan estar en peligro.

¿Por qué Sherpa.ai Federated Learning and Differential Privacy Framework?

Flexible y adaptable

Sherpa.ai Federated Learning and Differential Privacy Framework permite automatizar el proceso end-to-end para construir, desplegar, y mantener la Inteligencia Artificial a escala en sistemas y dispositivos de negocio. El enfoque modular es compatible con el espectro entero de técnicas de modelado, lo cual hace que sea fácil de adaptar a las diferentes necesidades de cada negocio.

Tecnología única

Sherpa.ai Federated Learning and Differential Privacy Framework está basado en frameworks agnósticos que permiten investigar y experimentar utilizando la computación de código abierto. Analistas de mercado de renombre internacional como Gartner y CB Insights, consideran a Sherpa.ai una de las empresas líderes en los sectores de asistentes virtuales e Inteligencia Artificial.

Independiente

Al trabajar con información facilitada por las empresas y sus usuarios, Sherpa.ai Federated Learning and Differential Privacy Framework asegura que las organizaciones puedan entender lo que es más importante para ellas. Para que las empresas sean capaces de aprender de datos privados y sensibles de forma segura, Sherpa.ai les permite la propiedad total de los datos de sus usuarios.

Casos de uso

Mejora los diagnósticos y tratamientos usando datos seguros y privados de los pacientes

Los datos sensibles de hospitales, compañías de seguros e institutos de investigación, relacionados con enfermedades, tratamientos, medicamentos, genética, y más, están sujetos a regulaciones estrictas de protección de datos. Para poder aprender de la información sanitaria y compartir datos de pacientes de forma segura, el Aprendizaje Federado puede emplearse para que las instituciones médicas puedan asegurar la privacidad de los datos, a la vez que ofrecen los procesos, herramientas diagnósticas, y cuidados más avanzados posible.

Mantén los fondos seguros sin compartir datos de clientes

En el sector bancario, el Aprendizaje Federado puede utilizarse para identificar transacciones de blanqueo de dinero usando datos privados de transacciones para construir modelos más capaces. Todos los bancos que utilicen el mismo sistema se benefician de los datos de transacciones de los demás, sin exponer sus datos en bruto ni los de sus clientes, a sus competidores.

Avanza en la investigación usando un framework privado

Universidades e instituciones de investigación pueden usar el Aprendizaje Federado para aunar esfuerzos, mientras aseguran que sus datos siguen siendo privados, gracias a un Framework Federado. Esta estructura para la colaboración anónima permite a los investigadores beneficiarse de los datos de sus colegas, avanzar en su investigación y amplificar sus descubrimientos.

Implementa Industria 4,0 sin exponer datos sensibles

Las empresas que prestan servicios de operaciones y mantenimiento a clientes por todo el mundo pueden sacar ventajas del Aprendizaje Federado y la Privacidad Diferencial al aprender de todos los datos de equipamiento disponibles, sin exponer datos sensibles de sus clientes. A través de la colaboración anónima, plantas, máquinas, y fábricas de cada tamaño pueden operar de forma más eficiente e inteligente, mientras los datos privados se mantienen protegidos.

Entrena modelos de vigilancia automatizada y asegura la anonimidad

Los modelos de Machine Learning de sistemas de vigilancia automatizada se pueden entrenar empleando modelos de varios establecimientos y su equipamiento e información de seguridad respectivo, sin acceder a las imágenes ni los datos de vigilancia. El uso de esta tecnología asegura la anonimidad y la privacidad, mientras ofrece una manera de aumentar las medidas de seguridad y protección, utilizando técnicas de Inteligencia Artificial.

Facilita Edge Computing y entrena modelos al orígen de los datos

El desarrollo avanzado de dispositivos con capacidades computacionales que se siguen aumentando, como los móviles y dispositivos IoT, ha hecho surgir la oportunidad de aprender de modelos complejos y descentralizar a los datos, mediante el Edge Computing. EL Aprendizaje Federado ayuda a mejorar los modelos de Machine Learning en los dispositivos distribuidos al compartir información global entre nodos, mientras asegura que los datos se mantienen privados en cada dispositivo.