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    推动制定联邦学习国际标准 微众银行AI团队领衔数据安全行业规范

    发表时间:2020-01-09 信息来源:www.beijingportal.com.cn 浏览次数:1994

     

    作为世界上最大的非营利专业技术协会,电气和电子工程师协会(IEEE)在学术和国际标准等领域拥有公认的权威。2018年12月,IEEE通过了《联邦学习基础架构与应用》国际标准(编号P3652.1),这是第一个建立人工智能协作技术框架标准的国际项目。它旨在讨论和分析联邦学习的定义、框架和案例,并建立行业标准。

    在人工智能时代,大数据是一种必要的“资源”。然而,大多数行业仍然面临着“小数据”的局面,并不知所措。数据碎片和孤立的数据孤岛已经成为制约人工智能发展的瓶颈。如何在促进合作发展的同时避免数据和平台垄断,保护个人隐私,是当前人工智能产业化面临的一大难题。联邦学习(Federated Learning)作为近年来出现的一种新的分布式机器学习技术,关注于让所有参与方在不暴露底层数据的情况下共同建模,从而共同提高机器学习效果,实现人工智能协作。这项技术对于打破数据孤岛,进一步推动人工智能产业化具有重要意义。

    作为中国“联邦学习”技术的发起者和领导者,伟忠银行人工智能团队在伟忠银行首席人工智能官杨强教授的领导下,不断推进联邦学习的标准化建设,致力于为联邦学习应用于地面提供技术规范,为社会各界共同构建联邦生态提供合作基础。目前,联邦学习技术已成功应用于智能信贷、智能风力控制、智能股票定价、智能零售、智能就业、异常检测等商业场景,使智能城市、智能金融等行业成为可能。未来,基于统一的“技术交流语言”,联邦学习将在更多的行业和场景中发挥其无限的潜力。

    为了更好地推广联邦学习技术的行业标准和应用,伟忠银行的人工智能团队自今年2月以来,与JD.com、星云Clustar、创新工程、第四范式、中国电信、小米、瑞士再保险、腾讯、BGI等10多家企事业单位一起,领导并发起了三次IEEE标准工作组讨论会,探讨联邦学习标准化的未来。据报道,第四次工作组会议将于今年10月举行,讨论联邦从更多方面学习的问题,标准初稿预计将于明年发布。对于联邦来说,学习这种技术,技术标准的引入将标志着技术朝着更加普遍和成熟的方向发展,为社会各界构建联邦生态奠定基础,并为立法和监督提供技术基础。

    除了引领国际标准的发展,微银行的人工智能团队还积极推动国内联邦学习标准的发展以及多个组织和联盟的登陆。在第23届中国国际软件博览会上,AIOSS发布了包括《信息技术服务 联邦学习 参考架构》和《中国人工智能开源软件应用案例集》在内的四个集团标准。由伟忠银行人工智能团队领导的这一标准是中国第一个联邦学习小组标准。据了解,自1月18日以来,从国家人工智能标准化通用集团到AIOSS(中国人工智能开源软件开发联盟)和AITISA(新一代人工智能产业技术创新战略联盟),许多权威机构都将目光转向了联邦学习。微银行的人工智能团队领导并参与了几次讨论,努力与各种组织和机构共同建立一个更完善的联邦学习行业标准。

    在数据安全和数据隐私保护越来越受到重视的时候,联邦学习将在机构和用户之间搭建一座桥梁,让数据信任和科学技术受益,为人工智能产业的发展开辟一个新的方向。杨强教授说:“联邦学习的国际标准和其他规范的制定将进一步为联邦学习在各个行业的应用提供一个技术体系,并为社会各界的合作奠定基础。在未来,更多的行业必然会加入合作企业

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