Alibaba が最新のプライバシー保護計算技術をオープンソース化

包括的な連合学習プラットフォームを公開し、関連研究を促進

中国 杭州、2022 年 5 月 5 日 - Alibaba Group のグローバルな研究イニシアチブである Alibaba DAMO アカデミーは、最新の連合学習プラットフォーム FederatedScope のソースコードをオープンソースコミュニティに公開したことを発表しました。FederatedScope は、使いやすいパッケージを備えた包括的なプラットフォームです。

デジタル時代における機械学習の台頭に伴い、AI モデルの構築と進化に必要なトレーニングデータの収集は、潜在的なプライバシー懸念を引き起こす可能性があり、ますます注目されています。この課題に対処するため、プライバシー保護計算の一手法である連合学習が登場しました。異なるエンドデバイス間でマイクロタスクのトレーニングを調整し、生のユーザーデータではなく中間トレーニング結果をクラウドサーバーにフィードバックすることで、プライバシー懸念を軽減します。同時に、エンドデバイス間でのデータ分析や機械学習タスクを可能にします。

「自律開発した連合学習技術をオープンソースコミュニティと共有することで、医療やスマートモビリティなど、機密性の高いユーザーデータを扱い厳格なプライバシー保護が求められる分野における、プライバシー保護計算の研究と産業デプロイを推進したいと考えています」と、Alibaba DAMO アカデミーのリサーチサイエンティスト、Bolin Ding 氏は述べています。

さらに、新たに実装されたイベント駆動フレームワークにより、FederatedScope は柔軟なサポートと包括的なツールを提供します。豊富なベンチマークデータセットのコレクション、著名なモデルアーキテクチャ、高度な連合学習アルゴリズム、使いやすい自動チューニング機能、フレンドリーなインターフェースが含まれます。これらにより、研究者や開発者は、コンピュータービジョン、自然言語処理、音声認識、グラフ学習、レコメンデーションなどの分野で、タスク固有の連合学習アプリケーションを迅速に構築・カスタマイズできます。

プライバシー保護の観点からは、差分プライバシーや多者間計算などの最先端技術も提供し、さまざまなプライバシー保護の要件に対応します。

「プライバシー保護計算は重要かつ不可欠なトレンドだと私たちは考えています」と Ding 氏は加えました。「プライバシーを損なうことなく AI モデルをトレーニングすることは極めて重要であり、だからこそ連合学習の研究推進に多くのリソースを投入してきました。ソースコードと技術プラットフォームを共有することで、コミュニティのグローバルな開発者を支援し、この新興分野でのさらなるイノベーションを促進したいと願っています。」

Gartner の予測によると、2025 年までに大規模組織の 60% が何らかのプライバシー強化型計算技術を使用する見込みです。

今年初め、Alibaba DAMO アカデミーは、今後数年間のテクノロジー業界を形成する主要トレンドの予測を公開し、プライバシー保護計算はトップ 10 トレンドの一つに選ばれました。この予測によると、今後 3 年で「プライバシー保護計算のパフォーマンスと解釈可能性に画期的な向上を目撃する」ことが見込まれています。

Alibaba Cloud の連合学習プラットフォームと技術の詳細については、https://federatedscope.io/ および GitHub ページ https://github.com/alibaba/FederatedScope をご覧ください。

Alibaba DAMO アカデミーについて

Alibaba DAMO アカデミーは 2017 年 10 月 11 日に設立され、科学技術の研究とイノベーションを通じて未知の領域の探求に専念しています。アカデミーの原動力は、人類のより良い未来への追求です。