En el mundo del aprendizaje federado, se genera una revolución que desafía las bases de la inteligencia artificial y la protección de datos. Imagina el aprendizaje federado como un guardaespaldas que entrena modelos sin soltar tus datos personales, ¿que significa esto? Que puedes seguir disfrutando del aprendizaje automático, como clasificar imágenes, predecir riesgos y recibir recomendaciones, sin tener que preocuparte de que tus datos personales anden por ahí en manos equivocadas.
Prepárate, porque en este artículo te mostraré el impacto transformador que esta innovadora técnica de aprendizaje automático está teniendo en diversos sectores. Descubrirás como esta tecnología no solo impulsa el desarrollo de modelos más avanzados de inteligencia artificial, sino que también redefine la manera que salvaguardamos la información personal en la era digital.
Fundamentos y principios del aprendizaje federado
Primero hablemos un poco de está técnica y cómo funciona. El aprendizaje federado es un enfoque de aprendizaje automático que a diferencia del modo tradicional, donde los datos se encuentran en un servidor central, el federado permite que los dispositivos colaboren sin contar tus secretos. ¡Tu información queda en buenas manos!
El aprendizaje federado se basa en los siguientes principios:
Privacidad: El aprendizaje federado evita la necesidad de compartir datos más allá de los dispositivos individuales, garantizando la confidencialidad de la información.
Eficiencia: Con el aprendizaje federado no tienes que enviar tus datos a un servidor central, lo que hace todo más ágil y eficiente.
Escalabilidad: Puede escalar fácilmente a grandes conjunto de datos.
Componentes clave en la infraestructura
La estructura del aprendizaje federado se construye sobre estos pilares esenciales:
Dispositivos federados: Estos dispositivos son la clave para entrenar el modelo federado ya que albergan todos los datos. Pueden ser desde tu confiable smartphone hasta algo más robusto como un computador de escritorio, servidores de alta gama o cualquier dispositivo conectado.
Servidor de coordinación: Es como el director del aprendizaje federado. Este servidor no sólo reúne los datos de los dispositivos federados, sino que también dirige la acción. Su objetivo es entrenar al modelo federado y luego distribuir el modelo a cada uno de los dispositivos federados para que estén todos en la misma sintonía.
Algoritmo de aprendizaje federado: Este algoritmo es el cerebro detrás de cómo se entrena el modelo federado. Este algoritmo, diseñado con precisión, se encarga de orquestar la colaboración de dispositivos, asegurando que el modelo evolucione sin comprometer la privacidad de datos individuales. En esencia, es la fórmula matemática maestra que guía el proceso, garantizando eficacia y confidencialidad en cada paso del aprendizaje federado.
El potencial de los modelos de aprendizaje federado
Cuando hablamos del funcionamiento de los modelos de aprendizaje federado, estamos hablando de un proceso iterativo ya que se repite una y otra vez hasta que los modelos convergen, es decir, hasta que todos estén alineados.
En cada repetición el servidor de coordinación, recolecta los movimientos de los dispositivos federados, calcula el promedio de sus movimientos y luego actualiza las instrucciones para la próxima secuencia de movimientos.
Los modelos del aprendizaje federado se pueden clasificar en dos categorías principales:
Modelos homogéneos: Estos modelos aprenden de datos que comparten la misma distribución, lo que significa que proviene del mismo tipo de fuente o entorno como si estuvieran todos en la misma sintonía.
Modelos heterogéneos: Ahora, cada modelo se enfrenta a datos con distribuciones únicas, los modelos heterogéneos están diseñados para adaptarse a la diversidad de fuentes de datos, lo que puede enriquecer la comprensión general del sistema. Sin embargo, coordinar estos modelos puede ser un desafío, ya que hay que lidiar con la viabilidad de las distribuciones.
De la teoría a la práctica: ejemplos que todos podemos entender.
El aprendizaje federado tiene el potencial de revolucionar la forma en que se utilizan los datos y el aprendizaje automático en la vida cotidiana. Al permitir que los modelos de aprendizaje automático se entrenen en datos distribuidos sin sacrificar la privacidad, el aprendizaje federado abre nuevas posibilidades para el aprendizaje automático en aplicaciones que requieren datos distribuidos.
Aquí te expongo algunos ejemplos de aplicaciones de aprendizaje federado en la vida cotidiana:
Clasificación de imágenes en teléfonos inteligentes: Imagina que tus fotos están a salvo mientras tu télefono se vuelve más inteligente
El juego aquí es la clasificación de imágenes en teléfonos inteligentes usando el aprendizaje federado. Básicamente, entrenamos modelos directamente en tu dispositivo, sin ver tus fotos privadas ¿El resultado? Un aumento en la precisión de la detección de rostros, identificación de objetos y clasificación de imágenes. Todo esto mientras tu privacidad se mantiene a salvo y tu teléfono se vuelve aún más inteligente.
Predicción de riesgos financieros: Es como tu asesor financiero de confianza pero sin compartir tus secretos bancarios. Con esto las empresas financieras pueden entrenar modelos de predicción de riesgos sin tocar la información financiera privada de los clientes. ¿El resultado? Ofrecer productos y servicios financieros más a la medida y seguros.
Recomendación de productos: El aprendizaje federado se convierte en ese consejero de confianza para entrenar modelos de recomendación de productos. Lo más importante es que logra esto sin soltar un solo dato sobre tus hábitos de compra privados.
Si seguimos explorando encontraremos una gran cantidad de panoramas prometedores en diversos dominios. Por ejemplo al hablar del sector automotriz se vuelve importante el entrenamiento de modelos de conducción sin comprometer la confidencialidad de los datos.
En el ámbito de la salud, la implementación de modelos de diagnóstico médico, prometen la obtención de diagnósticos más precisos y oportunos sin comprometer la privacidad del paciente. Asimismo, en materia de seguridad, la utilización del aprendizaje federado para detección de amenazas, basados en datos de sensores y cámaras distribuidas, emerge como un avance significativo para la protección de individuos y bienes.
Ahora, vamos a sumergirnos más a fondo en cada uno de los ejemplos. Entenderemos como el aprendizaje federado redefine y marca un hito en la seguridad, la eficiencia, potencia la precisión y la protección. Así es como explicaremos los impactos con información detallada para que entiendas la importancia de esta innovadora tecnología.
Toque transformador en la salud con el aprendizaje federado
Bueno, echemos un vistazo al mundo de la salud, donde las instituciones están dando un giro genial con los modelos federados para cuidarnos mejor. Aquí te dejo algunos ejemplos:
Diagnóstico: Las instituciones de salud están dando un giro al utilizar modelos de aprendizaje federado para identificar enfermedades como si tuvieran superpoderes, dejando atrás los modelos tradicionales y logrando diagnósticos más tempranos y tratamientos que dan en el punto para superar cualquier desafío médico.
Tratamiento: El aprendizaje profundo se utiliza para crear modelos que personalicen y generen los resultados más top para los pacientes y ¡atención!, reduce los costos médicos.
Prevención: Si las apuestas por los modelos federados siguen subiendo, creando modelos de aprendizaje automático que básicamente se comportan como adivinos del bienestar. ¿Cómo? Prediciendo el riesgo de enfermedades antes de que los problemas se hagan protagonistas.
Cómo las instituciones de salud utilizan modelos federados.
En el 2020 el aprendizaje federado cambió el juego en especial en el ámbito de la salud, durante la pandemia esta técnica emergió como un héroe, con una capacidad tecnológica épica, desencadenó una nueva era de cómo abordamos la salud en el mundo. Exploremos juntos como esta innovación marcó un antes y un después en el sector sanitario.
Capgemini Engineering
La empresa Capgemini Engineering fue protagonista de un caso asombroso, esta firma consultora dio un giro sorprendente a la salud ¿Cómo? Desarrollaron una plataforma de aprendizaje federado para tres hospitales de renombre: el Hospital Ramón y Cajal, el Hospital 12 de Octubre y el Hospital Sant Pau en España.
La plataforma creó un modelo de aprendizaje automático capaz de prever el riesgo de hospitalización en pacientes con COVID-19. Lo más increíble es que entrenaron este modelo con datos de los tres hospitales sin soltar ni un solo dato personal de los pacientes.
Universidad Politécnica de Madrid
El sector educativo también dio de qué hablar, la universidad Politécnica de Madrid creó un sistema de aprendizaje federado para seguir la pista al COVID-19 en España, gracias a los datos de movilidad de nuestros queridos teléfonos inteligentes, pero tranquilo todo de forma anónima. Este sistema no solo detectaba brotes en tiempo real, sino que también daba información crucial para que las autoridades sanitarias pudieran tomar las mejores decisiones.
Universidad de Cambridge
También tenemos el caso del equipo de investigación de la universidad de Cambridge, en el hospital Addenbrooke y Nvidia. El equipo desarrolló un modelo de aprendizaje automático llamado EXAM que se entrenó con datos de imágenes de tomografía computarizada (TC) y los registros de salud electrónicos (EHR) de pacientes con COVID 19 de todo el mundo. Lo que logró que el modelo predijera la necesidad de oxígeno de los pacientes con una precisión del 95%.
Este brillante modelo se publicó en el año 2022 en la revista Nature Medicine. Pero la historia no acaba ahí, el equipo de investigadores está trabajando duro para que EXAM sea el pan de cada día para los médicos de todo el mundo.
¿Actualmente cómo está transformando el diagnóstico y el tratamiento?
Aequitas
La empresa Aequitas, es la joya de la tecnología de la salud actual en España con su increíble invención Aequitas MDR este modelo usa el aprendizaje federado para detectar enfermedades raras. Es así como este modelo se entrena con datos de pacientes de todo el mundo sin revelar la información personal. Esto permite aprovechar un conjunto de datos mucho mayor que el que estaría para un solo hospital o centro de investigación.
Gracias al aprendizaje federado:
- El modelo ha sido utilizado por más de 100 hospitales y centros de investigación en el mudo
- El modelo ha ayudado a diagnosticar más de 1.000 casos de enfermedades raras, además ha ayudado a mejorar la calidad de vida de los pacientes con estos diagnósticos.
Aeris Health
Por otro lado tenemos a la empresa Aeris Health, donde la tecnología y la salud se dan la mano para combatir el cáncer. Con su solución Aeris IA, esta empresa cambia el juego por completo con el poder del aprendizaje federado, ya que está prediciendo cómo responde cada paciente al tratamiento de cáncer.
Lo genial es que Aeris IA se alimenta de datos anónimos de pacientes de todos los rincones del mundo, por ejemplo con detalles sobre el tipo de cáncer, tratamientos previos y pruebas. En un estudio publicado por la revista más top de medicina Nature Medicine reveló que Aeris AI logra un pronóstico con precisión del 85% a la par con los métodos tradicionales que bucean en datos personales.
Pero eso no es todo, también tiene la capacidad de señalar pacientes que podrían sacar provecho de un tratamiento específico con una precisión del 90%. Imagina a los médicos tomando decisiones más afinadas y personalizadas. Es importante recalcar que este modelo ha mejorado la calidad de vida de los pacientes con cáncer.
Owkin
Owkin, la gurú francesa que está revolucionando la investigación farmacéutica Esta empresa utiliza el aprendizaje federado para ayudar a las empresas farmacéuticas a encontrar nuevos medicamentos. ¿Cómo lo hacen? Han creado una plataforma que permite que estas empresas compartan datos de pacientes de manera segura y, lo más importante, de forma anónima Así, las farmacéuticas pueden entrenar modelos de aprendizaje automático capaces de descubrir nuevos biomarcadores y objetivos terapéuticos.
El impacto más grande hasta el momento fue cuando Owkin colaboró con la empresa farmacéutica Bristol-Myers para analizar datos de pacientes con leucemia aguda infantil, este modelo identificó un nuevo biomarcador llamado CD38 que estaba asociado con una mayor probabilidad de supervivencia. Actualmente, este tratamiento está siendo probado en ensayos clínicos.
Ejemplos de éxito en otros sectores
Gracias al aprendizaje federado, google utiliza esta maravillosa herramienta tecnológica para mejorar la privacidad y la precisión de sus productos y servicios. Todo radica en recopilar datos de usuarios sin enviar todo al cuartel. El aprendizaje federado permite que la información se quede en los dispositivos de los usuarios, evitando el viaje al servidor central. Esto no solo resguarda nuestra privacidad, sino que también hace que el aprendizaje federado sea como un imán para empresas que manejan datos sensibles.
Las búsquedas y los anuncios: Vamos a hablar de la magia detrás de tus búsquedas diarias y de los anuncios en Google. Resulta que están usando el aprendizaje federado para hacer que cada búsqueda sea exacta. ¿Cómo lo logran? Recopilan datos sobre lo que te apasiona y tus preferencias, y usan esa info para entrenar a sus modelos de aprendizaje automático.
Y aquí viene lo bueno: según un estudio de Google, estos modelos entrenados con datos federados tenían una precisión increíble del 95% al predecir resultados de búsqueda relevantes. Recuerda que la próxima vez que busques en Google están colocando al aprendizaje federado a trabajar por ti.
Correo electrónico: Google utiliza el aprendizaje federado para hacer que tus correos electrónicos sean como una bandeja de entrada libre de basura. La empresa recopila datos de tus correos entrantes, analiza patrones y enseña a sus modelos de aprendizaje automático entrenados con datos federados a reconocer la molesta presencia del spam.
Toyota
La empresa anunció que estaba utilizando el aprendizaje federado para mejorar la seguridad de sus vehículos. Toyota utiliza el aprendizaje federado para recopilar datos de los sensores de los vehículos de los clientes y entrenar modelos de aprendizaje automático que puedan detectar y evitar colisiones.
En el caso de Toyota, la empresa recopila datos de los sensores de los vehículos de los clientes, como los sensores de radar, los sensores de cámara y los sensores de ultrasonido. Estos datos se utilizan para entrenar modelos de aprendizaje automático que pueden detectar objetos en la carretera, como otros vehículos, peatones y ciclistas.
En general, el aprendizaje federado tiene el potencial de hacer que los modelos de aprendizaje automático sean más precisos, eficientes y seguros. Esto podría conducir a una nueva generación de productos y servicios que mejoren nuestras vidas de formas que ni siquiera podemos imaginar.
Seguridad y privacidad: Puntos clave
Cuando hablamos de seguridad en el aprendizaje federado, es importante recalcar que estas medidas están diseñadas para proteger la privacidad y la seguridad de los datos de los usuarios.
Entre las medidas de seguridad más comunes implementadas en el aprendizaje federado se encuentran las siguientes:
- Cifrado: Antes de ser transmitidos, los datos son envueltos en una capa de cifrado avanzada, proporcionando una barrera virtual impenetrable que salvaguarda la confidencialidad. Esto garantiza que el servidor sea incapaz de acceder a los detalles contenidos en la información transmitida.
- Seguridad de los datos: El servidor donde se guardan tus datos es como un castillo bien protegido con las últimas medidas de seguridad, con paredes digitales impenetrables, conocidas como firewall y sistemas de detección y prevención de intrusos. Está preparado para defenderse de cualquier intento no autorizado.
- Autenticación y autorización: Antes de entrar al club de datos, los usuarios deben mostrar su ID y obtener un pase de autorización. Solo los autorizados pueden disfrutar de la información.
- Auditoría: El servidor se somete a revisiones periódicas, como una auditoría, para asegurarse de que no haya ninguna actividad sospechosa. Esto garantiza que los datos personales de los usuarios estén protegidos.
Además de estas medidas comunes, hay una serie de técnicas emergentes que se están desarrollando para mejorar la seguridad del aprendizaje federado. Estas técnicas incluyen:
Federated learning with differential privacy: El enfoque de aprendizaje federado con privacidad diferencial incorpora un mecanismo de adición de ruido a los datos personales de los usuarios antes de su transmisión al servidor de aprendizaje federado. Esta estrategia tiene por objetivo salvaguardar la privacidad de los usuarios, complicando la identificación de datos personales individuales y fortaleciendo las medidas de protección en el ámbito del aprendizaje federado.
Federated learning with secure aggregation: está técnica toma los datos personales de todos, los mezcla y los protege. Así, cuando se comparten con el servidor de aprendizaje federado, este solo ve la mezcla cifrada, sin poder descifrar los detalles personales de cada uno.
Reflexión final: Mirando al horizonte
Imagina el horizonte donde esta tecnología de aprendizaje federado se convierte en la puerta de entrada, no solo transformando datos y algoritmos, sino salvando vidas en diversas formas y respetando la forma como se maneja la privacidad. El futuro nos reserva un viaje emocionante hacia aplicaciones aún más innovadoras, donde los protagonistas la pueden ser desde la salud hasta la inteligencia artificial.
El aprendizaje federado está en el centro de una revolución tecnológica, aunque es una tecnología relativamente nueva, su popularidad ha ido en aumento, ¡y con razón! La protección de la privacidad de los datos. Pero, claro, aún estamos en fase de crecimiento. Los expertos están trabajando cada día de forma segura para mejorar y desafiar cualquier sesgo en los modelos, y así lograr un impacto positivo en nuestra sociedad.
Y eso es solo el comienzo. ¿Te imaginas un mundo en el que los dispositivos IoT puedan aprender de su entorno sin necesidad de enviar datos a un servidor central? ¿Un mundo en el que los gobiernos puedan utilizar los datos de los ciudadanos para mejorar la prestación de servicios sin violar sus derechos? Te invitamos hacer parte de un futuro lleno de posibilidades, donde todos tienen la oportunidad de participar. Comparte tus ideas y contribuye a moldear un futuro más brillante y colaborativo para todos.
