O Instituto Privado de Pesquisa Colaborativa em IA tem o objetivo de unir o setor privado e a academia para criar um ambiente colaborativo em que pesquisadores possam melhorar tecnologias focadas em privacidade para IA descentralizada
Houve um tempo em que Inteligência Artificial (IA) era algo que só se via em obras de ficção científica, mas isso mudou. Hoje em dia, a IA é usada em tudo, desde computadores que jogam xadrez até carros autônomos e robôs interativos. Mas o desenvolvimento da IA tem acontecido de forma altamente descentralizada e isolada, o que gerou um problema duplo. De um lado, pesquisadores não têm acesso aos dados que precisam. Do outro, a expansão do acesso aos dados cria mais possibilidades de invasão de privacidade.
O Instituto Privado de Pesquisa Colaborativa em IA*, estabelecido originalmente pela unidade de Pesquisa e Colaboração com Universidades (URC) da Intel, tem o objetivo de mudar esse cenário com a participação do setor privado e acadêmico. A ideia é criar um ambiente colaborativo em que pesquisadores de diferentes áreas contribuam com o desenvolvimento e avanço de tecnologias focadas em privacidade para uma IA descentralizada.
“O aprendizado de máquina tem o potencial de alterar profundamente a análise de dados”, afirma o professor Nicolas Papernot, da Universidade de Toronto. “Para terem um bom desempenho e fazerem previsões úteis, o aprendizado de máquina precisa de conjuntos de dados amplos, diversos e classificados. Ainda assim, algoritmos de aprendizado de máquina são conhecidos pelo vazamento de dados sigilosos analisados nesses conjuntos de dados. Acredito que o Instituto será um instrumento para o desenvolvimento de técnicas de aprendizado de máquina que preserve a privacidade dos dados, permitindo que instituições analisem dados de forma mais respeitosa”, completa.
Do lado privado, a Intel convidou a Avast e a Borsetta para participarem do instituto. Do lado público, oito universidades com nove projetos de pesquisa foram selecionadas para dar início aos trabalhos no primeiro ano, mas que devem continuar por mais tempo. Elas são:
- Universidade Carnegie Mellon, EUA
- Universidade da Califórnia, San Diego, EUA
- Universidade do Sul da Califórnia, EUA
- Universidade de Toronto, Canadá
- Universidade de Waterloo Canadá
- Universidade Técnica de Darmstadt, Alemanha
- Universidade Católica de Louvain, Bélgica
- Universidade Nacional de Singapura
“Colaboração é um fator-chave, porque privacidade não é um problema puramente acadêmico”, afirma Papernot. “Esse é um problema social, e assim, precisamos de diferentes atores para garantir que as soluções desenvolvidas aumentem de fato a privacidade das análises de aprendizado de máquina no mundo real. O centro contará com especialistas de diferentes áreas, e mal posso esperar pelas coisas que iremos aprender com essa interação”, anima-se o professor.
Há alguns problemas específicos envolvendo a pesquisa em IA que o instituto pretende resolver. Pesquisas centralizadas levam ao isolamento e coleta de dados infrequente, o que significa que as soluções ficam desatualizadas rapidamente, já que os dados nas extremidades mudam rapidamente. Elas também não são muito seguras: o treinamento centralizado pode ser facilmente atacado por dados modificados em qualquer local entre a coleta e a nuvem. E os sistemas atuais não podem garantir precisão, privacidade e segurança.
“A colaboração entre indústria e academia é um ponto-chave no combate ao grande problema dos nossos tempos, incluindo uma IA ética e responsável”, avalia Michal Pechoucek, diretor de Tecnologia da Avast. “Na medida em que a IA continua a crescer em força e abordagem, alcançamos um ponto em que precisamos de ação e não apenas de palavras”, conclui.
Para mais detalhes sobre o instituto e novidades eletrizantes sobre descobertas futuras, visite o site da Intel.
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* Original em inglês.
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