Acuratiok erabaki adimendunak hartzeko teknologia bat bultzatzen du pertsonen pribatutasuna babesten den bitartean

Erloju adimendun batek bihotz-erritmoko patroiak detekta ditzake eta balizko arazoen aurrean ohartarazi, erabiltzailearen datuak partekatu beharrik gabe. Auto batek oinezkoak edo trafiko-seinaleak identifika ditzake berehala, hodeiaren jarraibideen zain egon gabe. Ahots-laguntzaile batek komandoak uler ditzake Internetera konektatu beharrik gabe. Hori da ikasketa automatikoa muturrean, Acuratio enpresa bultzatzen ari den teknologia emergentea.  

Acuratio 2017an jaio zen San Frantziskon, Kalifornian, Alberto Román eta Iker Ceballos Rodríguez ekintzaile donostiarren eskutik. Geroago, biek filial bat sortu zuten Donostian, eta gaur egun bertan jarduten du enpresak. 

Bere sorreratik, “Acuratio startup emergente bat izatetik, Europako finantza-sektorerako ikasketa federatuko (FL) soluzioen garapenean erreferente bat izatera igaro da“, azaldu du Alberto Román egungo CEOak. FL-a, elkarlaneko ikaskuntza ere deitua, machine learning teknika bat da, aipatutako muturreko ikaskuntzarekin lotuta dagoena, algoritmo bat entrenatzen duena arkitektura deszentralizatu baten bidez, bere datu lokal eta pribatuak dituzten gailu ugariz osatua. 

Bere ibilbidean, Acuratiok datuen pribatutasunarekin hartutako konpromisoari Datuak Babesteko Espainiako Agentziaren saria eman zaio, MIT Media Lab-ekin lankidetzan egindako ikerketengatik. Ikerketa horiei esker sortu zen gaur egun enpresak merkaturatzen duen plataforma. FL soluzioei esker, finantza-erakundeek adimen artifizialeko ereduak gara ditzakete, datuen pribatutasuna arriskuan jarri gabe. 

Gainera, bere soluzioak beste sektore batzuetara hedatzeko asmoz, Acuratio IMDEA Networks bezalako erakundeekin elkarlanean aritu da hodeiko eta muturreko ikaskuntza automatikoarekin lotutako proiektuetan. “Gailu batek erabakiak bere kabuz har ditzakeela esan nahi du, beste zerbitzari batzuekin komunikatzeko beharrik gabe. Adibidez, zure erloju adimendunak edo autoak modu independentean erabaki ahal izatea”, azaldu du Románek. 

Acuratioko CEOaren arabera, “teknologia honek, erantzunak azkarragoak izateaz gain, pribatutasuna gehiago babesten du, datuak sortzen diren lekuan geratzen direlako: sarearen muturrean, hau da, gailuan bertan”. 

Proiektu horietako bat MLEDGE da, “Machine Learning at the Edge”, IMDEA Networks buru duena eta non InmaRepro edo Orange España bezalako enpresek ere parte hartzen duten. Sarearen muturrean dagoen FL zerbitzuen ekosistema bat garatzen du, segurtasunaren eta eraginkortasunaren ikuspegitik. “Helburua da modu seguru eta eraginkorrean banatutako datuen erabilera erraztea, erakunde desberdinen arteko lankidetza sustatuz, datuen pribatutasuna arriskuan jarri gabe“, dio Románek. Proiektuak Espainiako Ekonomia Gaietarako eta Eraldaketa Digitalerako Ministerioaren eta NextGenerationEU funtsen finantzaketa du, Berreskurapen, Eraldaketa eta Erresilientzia Planaren esparruan. 2024ko urtarrilean hasi ondoren, ekaina honetan amaitzea aurreikusten da. 

Horrela, MLEDGEk garatzen duen teknologia emergenteak (ikaskuntza muturrean) datuak sortzen diren gailuetan zuzenean prozesatzeko aukera ematen du. “Gailuek jasotzen duten informazio guztia datu-zentro handietara bidali beharrean (horrek denbora behar izan dezake eta zure pribatutasuna arriskuan jar dezake), teknologia mota horrek gailuek beraiek datuak prozesatzea eta horietatik zuzenean ikastea ahalbidetzen du, denbora errealean eta modu seguruagoan”, azaldu du Románek. 

Proiektu horren barruan, Acuratiok rol estrategikoa bete du, hodei anitzeko FL plataforma bat sortuz. “Adimen artifizialeko ereduak entrenatzeko modu bat da, datuak dauden tokitik mugitu gabe. Informazio guztia leku bakar batean bildu beharrean (tradizionalki egin ohi den bezala), eredua modu banatuan entrenatzen da, datuak sortzen diren gailuetan edo zerbitzarietan “, azaldu du Románek. Horrela, pribatutasuna eta segurtasuna sustatzen dira, DBEO bezalako araudiak errazago betetzen dira eta datuak transferitzeko prozesu garestiak eta motelak saihesten dira. 

Gainera, MLEDGEn, Acuratio bi arlotan ari da lanean. Lehenengoa, energia-eraginkortasun industriala bultzatzea ikasketa federatuarekin, galdara industrialetako lurrun-ekoizpena zehaztasunez aurreratzeko gai den sistema adimentsu bat garatuz, energia-kostuak murrizteko helburuarekin. Soluzio horrek, galdaren errendimendua optimizatzeaz gain, mantentze-beharrak zehaztasunez aurreratzen ditu. Bestalde, epidemien kudeaketa etikoa telefoniako datuen bidez, arrisku epidemikoko eremuak aldez aurretik identifikatzeko eta osasun-erantzuna zehaztasun eta azkartasun handiagoz optimizatzeko.  

“Azken batean, MLEDGEk erakusten du posible dela pribatutasun-bermeekin partekatutako datu-espazioak eraikitzea, adimen artifizial kolaboratibo, seguru eta etiko baterako oinarriak ezarriz, egungo gizartearen beharrekin lerrokatuta”, ondorioztatu du Románek. 

Eusko Jaurlaritzak zibersegurtasuna bultzatzen du euskal enpresetan, gai horri buruzko ehun ekonomiko bat sortuz, SPRIk artikulatua. 

SPRI Taldeak aukera ematen die euskal enpresei haien jardueraren berri emateko bere informazio-kanaletan. Zure proiektua gure gaiekin lotuta badago (I+G+b, digitalizazioa, internazionalizazioa, ekintzailetza, berrikuntza…), Zutaz mintzo gara ekimenean parte har dezakezu.