IoTeX y Scaleout se asocian para permitir el aprendizaje automático de confianza y de extremo a extremo y los primeros modelos de aprendizaje automático de propiedad de la comunidad a través de ofertas de modelos iniciales (IMO).
El aprendizaje automático consiste en aprender y extraer valor de los datos: si los datos son el nuevo oro, el aprendizaje automático es el proceso de fundición. A medida que nuestro mundo se digitaliza más, los datos que utilizamos para entrenar los modelos de aprendizaje automático que un día controlarán/influirán en nuestros vehículos, ciudades y salud deben elevarse a un nivel superior. La industria del aprendizaje automático, que asciende a 10.000 millones de dólares, aún no ha alcanzado todo su potencial debido al control centralizado del proceso de principio a fin por parte de instituciones individuales. Pero blockchain, como orquestador de confianza, y el hardware seguro, como generador de datos verificable, tienen el potencial de transformar y democratizar la industria del aprendizaje automático. Eso empieza ahora.
IoTeX se complace en asociarse con Scaleout, una empresa pionera en el aprendizaje automático federado, para descentralizar la cadena de valor del aprendizaje automático desde la recogida de datos hasta el uso/acceso a los modelos. Como primer paso, Scaleout desarrollará un protocolo para los modelos de aprendizaje automático propiedad de los contribuyentes que se entrenarán con datos verificables de Pebble Tracker, permitiendo a cualquier persona minar tokens contribuyendo con sus datos a varios modelos. El objetivo final es desarrollar una solución integral para el aprendizaje automático descentralizado, que incluya la colaboración de confianza, la gobernanza del modelo basada en contratos inteligentes y el servicio de predicciones de aprendizaje automático en la cadena.
Entrevista con Daniel Zakrisson, CEO de Scaleout
Scaleout es un equipo de más de 10 científicos de datos, ingenieros de ML y profesores pioneros en el aprendizaje federado para construir inteligencia colectiva a escala, preservando la privacidad y seguridad de los datos. En conjunto, el equipo es autor de más de 100 artículos revisados por pares sobre IA/ML y trabaja con empresas como Swiss Airlines, EUROCONTROL y SITA.
IoTeX organizó una entrevista en profundidad con Daniel Zakrisson, cofundador y director general de Scaleout, para hablar del panorama del aprendizaje automático, de cómo blockchain puede llevar la IA/ML al siguiente nivel, y de los modelos de aprendizaje automático de propiedad comunitaria en IoTeX.
Convocatoria de participación - ¡Únete a nosotros!
Scaleout está trayendo los primeros modelos de aprendizaje automático propiedad de los contribuyentes a IoTeX y nos encantaría que formaras parte de la historia con nosotros. Nuestros esfuerzos iniciales se centrarán en Pebble Tracker, que te permitirá minar datos, ganar tokens y reclamar tu parte de los primeros modelos de propiedad fraccionada. Consigue tu Pebble Tracker en CrowdSupply a través del siguiente enlace - actúa rápido, la preventa termina el 25 de marzo:
Descripción de la asociación entre IoTeX y Scaleout
Nuestra asociación será un esfuerzo incremental a largo plazo con varias fases de trabajo. La primera fase consistirá en desarrollar una solución para entrenar conjuntamente modelos de aprendizaje automático utilizando datos verificables de los dispositivos Pebble Tracker, así como proporcionar una solución que sirva predicciones de estos modelos a los usuarios finales dentro y fuera de la cadena. Esto representará el nacimiento de la primera red de aprendizaje automático colaborativo en una cadena de bloques, donde los modelos de aprendizaje automático pueden ser copropiedad de quienes contribuyen a la creación y el entrenamiento del modelo. El aprendizaje automático colaborativo tiene el potencial de cambiar el paradigma actual en torno al control/generación de datos y permitir modelos de aprendizaje automático líderes en el mercado que no sean propiedad de una sola entidad, sino de todos los que han participado en el entrenamiento del modelo.
Aprendizaje automático descentralizado por Scaleout y IoTeX
El objetivo a largo plazo de la asociación de IoTeX y Scaleout será llevar las capacidades de aprendizaje automático (por ejemplo, protocolos, herramientas, APIs) a la red IoTeX y permitir tuberías de aprendizaje automático de extremo a extremo totalmente confiables. Imagínese contribuir a, y por lo tanto poseer fraccionadamente, un Google Maps de fuente colectiva, un índice global de temperatura y calidad del aire, o incluso un motor de búsqueda personalizado para la privacidad personal. A continuación se describen las iniciativas futuras:
Redes de aprendizaje automático y gobernanza
Permitiremos la colaboración entre pares y dispositivos que generen datos de confianza para el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático. Esto requerirá infraestructura y herramientas para acceder a los datos y entrenar los modelos de aprendizaje automático, y contratos inteligentes para gobernar el control sobre estos modelos colaborativos. Esté atento a los ejemplos y al código de base para lanzar sus propios experimentos.
Infraestructura fuera de la cadena para construir, entrenar y dar servicio a los modelos de ML
El aprendizaje automático es generalmente una tarea costosa en términos computacionales y utiliza muchos recursos de computación, almacenamiento y red. No es factible (o ni siquiera deseado) hacerlo todo en la cadena, por lo que se desarrollarán puentes entre los recursos de aprendizaje automático dentro y fuera de la cadena.
Integrar los modelos en los sistemas de producción
Un modelo de aprendizaje automático sólo es bueno si se puede utilizar. Habrá métodos para acceder a los modelos de aprendizaje automático dentro y fuera de la cadena.
Acerca de Scaleout
Scaleout es un equipo de científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático, ingenieros de software y empresarios. Con experiencia tanto en la industria como en la investigación académica en IA, computación en la nube y en la niebla, y computación científica de la Universidad de Uppsala, en Suecia, de primer nivel. Colectivamente, el equipo ha sido autor de más de 100 artículos revisados por pares en IA/ML, computación científica y biología de sistemas.
Scaleout es pionera en el aprendizaje federado para superar el reto de compartir datos, construyendo inteligencia colectiva a partir de datos distribuidos a escala, preservando al mismo tiempo la privacidad y la seguridad de los datos. La plataforma de Scaleout permite el aprendizaje automático federado, las asociaciones de datos y las empresas conjuntas de aprendizaje automático. Está construida para crear alianzas comerciales de aprendizaje automático en las que los propietarios de los datos pueden construir juntos modelos sólidos de aprendizaje automático.
Scaleout ha trabajado con algunas de las organizaciones más grandes y reputadas del mundo, como AstraZeneca, SAAB Defence Systems, Swedish National Space Agency, Autodesk, Raysearch Laboratories, GE Healthcare, Swedish National Infrastructure for Computing (SNIC).