Cómo el aprendizaje federado puede abordar la privacidad de datos en IA

La inteligencia artificial (IA) se ha vuelto muy popular en campos como las finanzas y el comercio electrónico porque puede aprender mucho de grandes conjuntos de datos.

Para que la IA funcione bien, necesitamos formas de procesar datos rápidamente y manejar grandes cantidades. Los centros de procesamiento de datos centralizados, también conocidos como centros de datos, a menudo se utilizan para aprender de los conjuntos de datos.

Sin embargo, dado que requiere que los datos se recopilen en un solo lugar, corre el riesgo de comprometer la privacidad de la información confidencial. Tales preocupaciones limitan el uso generalizado de la inteligencia artificial en muchos campos, especialmente en el cuidado de la salud.

Un enfoque prometedor para abordar este problema es descargar tareas de los grandes centros de datos a dispositivos más pequeños, como teléfonos inteligentes u otros dispositivos que estén más cerca de donde se generan los datos. De esta manera, no tenemos que enviar los datos a otra parte.

Este nuevo método a menudo se denomina aprendizaje conjunto.

¿Qué es el aprendizaje federado?

El término aprendizaje federado fue acuñado por Google en 2016. Rápidamente se volvió ampliamente conocido, ya que el uso indebido de datos confidenciales se ha convertido en una gran preocupación luego de una serie de escándalos como Cambridge Analytica.

El aprendizaje federado, también conocido como aprendizaje colaborativo, implica el entrenamiento colaborativo de algoritmos de IA utilizando múltiples dispositivos de borde, cada uno con su propio conjunto de datos. Esto contrasta con los enfoques tradicionales, donde los conjuntos de datos se combinan en una ubicación centralizada para la capacitación colectiva.

En el aprendizaje federado, los modelos de IA se crean en una ubicación centralizada y se otorga acceso a ellos a los dispositivos participantes. Los participantes descargan modelos desde una ubicación central y los entrenan utilizando sus datos privados. Los modelos entrenados localmente se envían de regreso a una ubicación central donde se combinan para producir un único modelo de IA global. Este proceso se repite varias veces para producir el modelo de IA final.

Finalmente, el modelo de IA finalizado se comparte con todos los dispositivos participantes para la predicción.

Aprendizaje federado: transformando la atención médica a través de la privacidad de datos

El cuidado de la salud puede beneficiarse enormemente del aprendizaje federado porque las instituciones de esta industria tienen grandes conjuntos de datos que se mantienen aislados o «en silos» debido a la confidencialidad de los datos. Este aislamiento dificulta la extracción de conocimientos significativos de los datos.

Sin embargo, a través del aprendizaje federado, las organizaciones de atención médica pueden hacer esto mientras garantizan la máxima seguridad dentro de su propia infraestructura. La combinación de extraer información valiosa y proteger la privacidad de los datos hace que el aprendizaje federado cambie las reglas del juego para la industria.

El aprendizaje federado permite que hospitales, instituciones médicas y centros de investigación colaboren en el desarrollo de modelos que beneficien a todas las partes.

un ejemplo real

Consideremos un ejemplo en el que diferentes hospitales tienen como objetivo crear un modelo automatizado de análisis de tumores cerebrales. Con un enfoque de aprendizaje federado cliente-servidor, un servidor central mantiene un modelo de IA global (como una red neuronal artificial), mientras que cada hospital recibe una copia para entrenar en su propio conjunto de datos.

Este marco de colaboración garantiza que los hospitales puedan compartir sus conocimientos y experiencia mientras mantienen la privacidad de sus respectivos datos clínicos. Al compartir de forma segura actualizaciones de modelos en lugar de datos sin procesar, el aprendizaje federado logra un equilibrio entre colaboración y privacidad. Esto permite a las instituciones hacer un progreso colectivo sin comprometer la privacidad del paciente.

Además de proteger la privacidad, el aprendizaje federado fomenta la colaboración entre las instituciones de atención médica. Las instituciones que anteriormente podrían haber operado de forma independiente ahora pueden contribuir con sus conjuntos de datos y conocimientos únicos para construir colectivamente modelos poderosos de IA.

Este esfuerzo colectivo puede aumentar la precisión y la capacidad de generalización de los modelos resultantes, lo que lleva a mejorar las capacidades de diagnóstico, la planificación del tratamiento y los resultados de los pacientes.

Múltiples capas de privacidad de datos en el aprendizaje federado

La ventaja clave del aprendizaje federado es que las organizaciones ya no necesitan compartir datos confidenciales fuera de sus instalaciones seguras para implementar la IA. Al mantener los datos dentro de su organización, el aprendizaje federado reduce las posibilidades de violaciones de datos o acceso no autorizado.

Esto es especialmente importante en áreas como la atención médica, donde mantener la privacidad de los datos confidenciales de los pacientes es fundamental.

En lugar de compartir datos, el aprendizaje federado trata de actualizar modelos compartidos capacitados localmente. Para asegurar aún más esta comunicación, emplea varias técnicas:

• anonimizar Se utiliza para eliminar la información de identificación personal (PII) de los datos para proteger las identidades individuales.
• cifrado Se utiliza para proteger los datos durante la transmisión para garantizar que personas no autorizadas no puedan acceder a ellos.

Además, para proporcionar una capa adicional de protección de la privacidad, el aprendizaje federado adopta un método de agregación seguro para combinar actualizaciones de modelos sin comprometer la privacidad individual. Por lo tanto, también se pueden utilizar técnicas de privacidad diferencial. Se agrega ruido a las actualizaciones del modelo para evitar la reidentificación de puntos de datos específicos.

La privacidad en el aprendizaje federado suele dividirse en dos aspectos principales: privacidad local y privacidad global.

• privacidad local Se ocupa de proteger la privacidad de los datos locales a nivel individual. Esto se logra compartiendo actualizaciones de modelos en lugar de datos.
• privacidad mundial Asegúrese de que las actualizaciones realizadas en el modelo en cada ronda se mantengan privadas e inaccesibles para terceros que no sean de confianza que no sean el servidor central.

Los métodos como la anonimización, el cifrado (o computación segura de múltiples partes), la privacidad diferencial y la agregación segura se utilizan principalmente para la privacidad global.

Finalmente, las consideraciones éticas son cruciales para la implementación del aprendizaje federado. Las organizaciones que participan en el aprendizaje federado deben obtener el consentimiento informado de las personas para usar sus datos en el entrenamiento del modelo.

La ética y las leyes y reglamentos se siguen estrictamente para garantizar que se mantenga la privacidad durante todo el proceso.

Desafíos de aprendizaje federado

Un inconveniente importante del aprendizaje federado es que puede no ser adecuado para el desarrollo de IA a gran escala. Esto se debe a los costes de comunicación y computacionales sustanciales implicados. Por lo tanto, el objetivo principal del aprendizaje federado es proporcionar un marco computacionalmente barato y eficiente en comunicación sin comprometer el rendimiento de los modelos de IA.

Otra desventaja del aprendizaje federado son los costos adicionales de cómputo y comunicación al incorporar mecanismos de privacidad.

Finalmente, los mecanismos de privacidad, como agregar ruido a las actualizaciones del modelo para proteger las identidades individuales, pueden afectar la precisión del modelo.

la línea de fondo

Con el auge de la inteligencia artificial y la implementación de políticas de protección de datos como GDPR y CCPA, proteger la privacidad de los datos se ha vuelto crucial. El aprendizaje federado aborda de manera efectiva estos problemas mediante el uso de conjuntos de datos locales para entrenar modelos de IA en dispositivos descentralizados, lo que garantiza la privacidad de los datos.

Una de sus principales ventajas es su poderoso mecanismo de protección de privacidad de datos de múltiples capas. Con estos mecanismos de preservación de la privacidad, el aprendizaje federado es muy prometedor, especialmente en campos como el de la atención médica.