Екип от медицински изследователи установи, че блокчейн e полезен за споделяне на параметрите на изкуствен интелект, използван за откриване на рак.
Смарт договорите на Етериум (ETH) помогнаха на три различни екипа от изследователи да актуализират своите модели на изкуствен интелект (ИИ) едновременно (модели използвани за прогнозиране на появата на ракови клетки в организма), без да преминават през централизиран орган.
Етериум се използва в глобалната борба с рака
Според информацията ИИ може да помогне да се предскаже появата на ракови клетки при пациенти, като извлича информация за формата и размера на клетките, която не е видима за човешкото око.
Многото данни, необходими за функционирането на такава система за изкуствен интелект обаче се сблъсква с правни, практически и етични пречки от гледна точка на събирането на данни, особено ако те се споделят в различни държави.
Един от начините за решаване на този проблем е чрез използване на обединено обучение, което не изисква от изследователите да споделят своите данни, а само параметрите на локално обучените модели на изкуствения интелект.
Тези системи обаче разчитат на централизиран координатор, който комбинира всички параметри на моделите заедно и след това има пълен контрол върху изследователския проект и неговата търговска експлоатация, което може да се окаже проблем.
Вместо това екипът посочи използването на swarm learning като решение. Обяснено накратко, swarm learning дава възможност на екипите да споделят параметрите на своите ИИ модели, като същевременно запазват всички участници на едно и също ниво, улеснявайки сътрудничеството между по-голям брой страни. Tова от своя страна захранва моделите на изкуствения интелект с повече данни, което ги прави по-ефикасни.
Изследователският екип изрично заяви, че е използвал смарт договори на Етериум. Действително и трите екипа са актуализирали параметрите на моделите на изкуствения интелект едновременно, без да се налага помощта на координатор, който ръчно да ги обединява. Според доклада в тази конфигурация, блокчейнът поддържа глобалната информация за състоянието на модела.
Изследователският документ установява, че системите за изкуствен интелект, създадени от настройката, превъзхождат локално обучените модели за изкуствен интелект и се представят наравно с модели, обучени с обединени набори от данни.