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2021.09.17

シリコンバレー発のTieSetがAIの基盤となる分散型連合学習プラットフォームを開発

最終更新日:

TieSet.Inc. (本社:米国カリフォルニア州サンタクララ市) は、AIを推進するための基盤として、今後不可欠となる分散環境における連合学習 (Federated Learning)※1をコア機能とするAIプラットフォーム「STADLE(Scalable Traceable Adaptive Distributed LEarning Platform)」を開発しました。

2019年9月13日から限定的にプライベートリリースを開始し、技術検証のためのパートナーを募集すると発表しました。

※1連合学習 (Federated Learning:2017年にグーグル社が提唱した、データを分散した状態で機械学習を行う手法のこと。従来までのデータを集約した機械学習の手法に比べて、計算不可を低減できる。

低コストで高精度なAIモデルを構築できるSTADLEとは

STADLEには次のような機能があります。

  • 各種の機械学習フレームワークに対応したAIモデルの分散環境における集約・同期
  • AI学習モデルの連合学習・転移学習
  • 連合学習におけるパフォーマンスの可視化
  • 連合学習したAI学習モデル管理機能
  • 複数プロジェクトの管理
STADLE Dashboard スクリーンショット

STADLE Dashboard スクリーンショット

STADLE Dashboard スクリーンショット

STADLE Dashboard スクリーンショット

同サービスは、個人情報保護や、分散環境下で使用できること、リアルタイム処理が可能であるため、医療分野や金融分野、スマートフォン分野、ADAS(先進運転支援システム)での活用が期待されています。

▼STADLEについて解説した動画はこちら。

▼機械学習や深層学習のフレームワークについては詳しく知りたい方はこちら

ビッグデータを前提としない連合学習を実現

ビッグデータを活用したAI処理は、多くの課題を抱えています。顧客やユーザーのデータの収集に伴うプライバシー問題や、大規模なデータを処理するためのコンピューティングリソースやネットワークリソースの対策、リアルタイム処理などが挙げられます。

そのような中、ビッグデータを集約しない分散型のAI技術が注目を集めています。TieSetはここに着目し、分散環境下での学習処理を前提とした連合学習を実現するために必要な機能を統合化したプラットフォームを構想しました。

同社は複数企業とPoCを実施し、機能を整理・開発してきました。2021年9月に基本機能の開発が完了したため、プライベートリリースの開始に至ったとのことです。

▼ビッグデータについて説明できますか?ビッグデータの定義や収集技術について詳しく知りたい方はこちら

▼ビッグデータの時代からグッドデータの時代へ?データの品質の重要性について詳しく知りたい方はこちら

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