Sherpa.ai ha anunciado a través de su “Keynote 2023” el lanzamiento de la plataforma de Inteligencia Artificial aplicada a la privacidad de datos más avanzada. La plataforma de Sherpa.ai se basa en el paradigma de Aprendizaje Federado y permite entrenar modelos de Inteligencia Artificial sin compartir datos privados. Esto supondrá un gran avance en sectores como el sector salud, el sector financiero o seguridad entre otros.
En esta presentación “Keynote” han participado tanto miembros del equipo de Sherpa.ai como personalidades y clientes. Entre ellos: Xabi Uribe-Etxebarria, CEO y fundador de Sherpa.ai; Tom Gruber, Chief AI Strategy Officer de Sherpa.ai y ex CTO y fundador de Siri, Thomas Kalil, ex director de Política de Ciencia y Tecnología en la Casa Blanca, recientemente incorporado al equipo como Advisor, Carsten Bönnemann del NIH (Departamento de Salud de USA), o Ritu Jyoti, Vicepresidenta de Inteligencia Artificial del Grupo IDC.
La plataforma más avanzada para la privacidad de datos
Toda la tecnología de Sherpa.ai está basada en los principios de privacidad, seguridad, y ética del dato. La plataforma permite mejorar la exactitud de las predicciones de modelos y algoritmos, pero de forma privada y ética ya que los datos nunca se comparten.
Nuevos escenarios colaborativos para resolver grandes retos con gran impacto
La plataforma permitirá a las empresas e instituciones aprovechar todo el potencial de sus datos, y de la Inteligencia Artificial, además de explorar nuevos escenarios de colaboración entre organizaciones que ayudarán a resolver problemas que hasta ahora no tenían solución. Como por ejemplo, la cura de enfermedades que a día de hoy no la tienen, optimización de recursos limitados, detección de fraude o eficiencia energética y reducción de huella de carbono, pero todo ello sin que se vulnere la privacidad de datos de las personas.
Tres productos
Sherpa.ai ha anunciado los tres productos que estarán disponibles próximamente. Y desde hoy mismo hay disponible una “wait list” en la página web de Sherpa.ai para conseguir acceso a la plataforma. Una versión freemium que permitirá realizar experimentos con la plataforma. La versión Enterprise, que permitirá a empresas maximizar el valor de sus propios datos. Y la versión Hub, que permitirá a organizaciones que terceros puedan usar sus datos sin necesidad de compartirlos, garantizando así la privacidad y la seguridad.
Acuerdos de primer nivel
La plataforma, ha sido testeada y está siendo utilizada por organizaciones globales como el KPMG, Telefónica o el NIH (Servicio de Salud de los Estados Unidos), con las que Sherpa.ai ya ha anunciado acuerdos.
Presentación de Keynote 2023
Sherpa.ai ha presentado su gran novedad a través de una presentación a estilo “Keynote”, de casi diez minutos, muestra todo el potencial de la nueva plataforma y de la empresa. La presentación comienza con el fundador y CEO Xabi Uribe-Etxebarria, hablando sobre el contexto de la privacidad y la seguridad de los datos. Tom Gruber, Chief AI Strategy Officer y ex CTO y co-fundador de Siri, explica de forma más técnica el funcionamiento de la plataforma.
En la Keynote 2023, también participan entre otros, Thomas Kalil, ex director de Política de Ciencia y Tecnología en la Casa Blanca, y recientemente nombrado Asesor de Innovación de Sherpa.ai; Carsten Bönnemann del NIH (Departamento de Salud de USA), o Ritu Jyoti, Vicepresidenta de Inteligencia Artificial del Grupo IDC:
Thomas Kalil, ex director de Política de Ciencia y Tecnología en la Casa Blanca, quien se ha incorporado recientemente a Sherpa.ai como Senior Advisor for Innovation – “la plataforma de Sherpa.ai permitirá un mejor intercambio de datos entre organizaciones, manteniendo al mismo tiempo la confianza, privacidad y seguridad.”
Carsten Bönnemann del NIH (Departamento de Salud de USA) – “la aplicación de la Inteligencia Artificial a través de la plataforma de aprendizaje federado “privacy-preserving” de Sherpa.ai permitirá mejorar el algoritmo de diagnóstico de enfermedades sin necesidad de compartir datos privados de pacientes, y que la plataforma de Sherpa.ai podría permitir explorar nuevas posibilidades de diagnóstico y tratamiento para un grupo de enfermedades que actualmente no tienen tratamiento específico.”
Ritu Jyoti, vicepresidenta de Inteligencia Artificial del Grupo IDC – “Me alegra ver que Sherpa.ai ha emergido con un enfoque único y pionero a través de Aprendizaje Federado que puede superar las limitaciones regulatorias y de privacidad para desbloquear nuevos escenarios de colaboración entre organizaciones que pueden llevar a resolver desafíos complejos con resultados de gran impacto».
Casos de uso de la nueva plataforma de privacidad de Sherpa.ai
La plataforma de Sherpa.ai tiene aplicación en múltiples sectores, entre los que se incluyen el sector salud, donde Sherpa.ai, donde como la compañía anuncio hace varias semanas, ya trabaja con el NIH, el servicio de salud de Estados Unidos, puede ayudar a mejorar algoritmos para el diagnóstico y tratamiento de enfermedades que hasta ahora no tenían cura. También el sector financiero, donde la plataforma de Sherpa.ai puede ayudar a mejorar la detección de fraude de forma más precisa. O otros sectores como el de Seguridad o Industria 4.0 donde las organizaciones se pueden beneficiar de entrenar modelos de forma colaborativa respetando siempre la privacidad.
Características de la plataforma de Sherpa.ai
La plataforma más segura
La plataforma también presenta ventajas en cuanto a seguridad ya que, al no compartir datos, la superficie de ataque se reduce drásticamente. Además, la plataforma incorpora otras tecnologías que ayudan a preservar la privacidad como Homomorphic Encryption, Secure Multiparty Computation o Differential Privacy lo que añade otra capa de seguridad y convierte a Sherpa.ai en la plataforma más segura del mercado.
Reducción de huella de carbono
Otro de los beneficios tiene que ver con uno de los grandes problemas de la IA, la huella de carbono generada por el alto nivel de computación necesario para obtener modelos suficientemente precisos. El Aprendizaje Federado permite reducir el consumo energético en entrenamiento de modelos hasta un 70% comparado con métodos tradicionales. La plataforma de Sherpa.ai puede reducirlo aún más.
