Swarm Learning
Swarm Learningとは
Swarm learningは、ピアツーピアのコラボレーションを実現するためにエッジコンピューティングおよびブロックチェーンテクノロジーを使用する、分散型の機械学習ソリューションです。データ自体を共有することなく、複数の連携ユーザーがデータインサイトを共有できます。あらゆるコントリビューターが共学習からメリットを得られる一方で、データプライバシーとセキュリティは保護されます。
Swarm learningが重要である理由
インテリジェントエッジで多くのデータが収集され、処理されると、データを共有し、共通の理解に変えることによってのみ、その真の価値を理解できます。ただし、このようなデータを共有することは、セキュリティリスクを招き、場合によっては政府/行政の規制で禁止されることがあります。Swarm learningではソースデータではなくインサイトを共有するため、保護データから得た学習結果は、場所や組織をまたがる場合でも安全に共有できます。
AIおよびSwarm learning
Swarm learningは、AIモデルの精度を高める場合に重要な役割を果たすことができます。各組織で自己のデータのみにアクセスが許可される場合、そのAIモデルは個々の組織が以前または現在関わっている個人に関する情報のみに依存して発展するため、モデルごとにバイアスが生まれます。Swarm learningでは、組織は自己の独自のデータと他の組織から学習した内容を組み合わせることができ、精度が向上し、バイアスが削減されます。
Swarm Learningのメリット
現在、さまざまな場所のエッジで生成され収集された大ボリュームのデータには、従来の集中型機械学習アプローチで対応する場合に課題が生じます。これらのアルゴリズムではデータを1か所に集めることが必要ですが、複数の場所から単一の場所に大容量データを移動することは、セキュリティリスクとレイテンシの懸念があります。
Swarm learningの分散型アプローチでは、ソースにできるだけ近いところでデータをAIモデルに適用することが可能で、学習結果だけを移動すれば問題ありません。ブロックチェーンテクノロジーにより、まとめてSwarm (群れ) と呼ぶ、複数のエッジロケーションでインサイトを互いに信頼された方式で共有できるとともに、攻撃者がSwarmにアクセスできないようになっています。
この分散型アプローチにより各モデルですばやく回答を生成でき、組織は共有した学習結果を、境界の外にある場合でも獲得する機会が得られます。同時に、ソースデータのプライバシーは保護されます。データの移動が制限されているためです。さらに、データを中央の1か所にコピーする必要がなくなるため、データのスプロール化が抑えられます。
モデルをエッジでトレーニングしてインサイトを活用することにより、組織はすみやかに意思決定でき、最も関連がある分野で優れた成果を上げることができます。各モデルで利用できるデータセットサイズは大きくなり、信頼性が高まり、バイアスが生まれる可能性は低くなります。同時に、データガバナンスとプライバシーは維持されます。
HPEおよびSwarm Learning
HPE Swarm Learningは組織を支援して、プライバシーとオーナーシップの要件を満たしながら、大規模データの増大と、データから価値を抽出するときの技術、社会、経済的課題のジレンマを解決できるようにします。このフレームワークは、分散したデータソースかその近くでコンピューティング性能を活用して、モデルをトレーニングする機械学習アルゴリズムを実行します。また、ブロックチェーンプラットフォームを使用して学習結果だけをピアと協調的に共有し、より優れたインサイトを生成します。モデルのトレーニングは、データが最新でデータ主導の迅速な判断が必要とされるエッジで行われます。
HPE Swarm Learningで採用されているブロックチェーンベースのセキュリティフレームワークは、正当な参加者だけが分散型学習ネットワークを利用し、各当事者が貢献と報奨の観点でスマートコントラクトに拘束される仕組みになっています。HPE Swarm Learningのスマートコントラクトは、収益化フレームワークとともに革新的なビジネスモデルをサポートするうえ、組織間のコラボレーションも促進します。
HPE Swarm Learningを活用する組織は、AIモデルの精度を向上させると同時にバイアスを減らし、より効率的なAIインフラストラクチャを実現できます。このツールは、HPE Swarm APIを通じてAIモデルに簡単に統合されるコンテナをユーザーに提供するように設計されています。AIモデルの学習結果はただちに組織内とグローバルスケールで同業者と共有できます。