一種協(xié)作學習平臺
該平臺包括多項核心技術和技術優(yōu)勢: (1)基于邏輯隔離機制的算力主機安全保護。實現(xiàn)了一種基于邏輯隔離機制的沙箱算力環(huán)境,能夠獨立于用戶的系統(tǒng)進行計算。通過計算環(huán)境隔離、數據的存儲隔離、網絡環(huán)境的隔離,保障了算力運行環(huán)境獨立于用戶系統(tǒng),互不干擾。 (2)多源異構數據的混合學習模型。提出一種基于深度學習的多源異構數據的混合學習模型,該模型通過深度學習進行不同數據源的特征提取,然后再通過深度學習的融合訓練得到結果。 (3)高并發(fā)任務的調度。采取動態(tài)分配任務的機制,根據當前不同地區(qū)網絡的傳輸速度,算力的分布情況,訓練數據量的大小,根據制定的規(guī)則找到最合適的幾個服務地點進行任務分配、數據傳輸以及分布式訓練,最大化地利用當前算力資源。 (4)數據隱私保護。通過聯(lián)邦學習、同態(tài)加密訓練、區(qū)塊鏈數據確權等方式加強對用戶數據的保護。實現(xiàn)了一套基于同態(tài)加密和多方安全計算的訓練系統(tǒng),能夠完全保護用戶的數據隱私性。 (5)區(qū)塊鏈記錄及激勵。“計算即挖礦”,系統(tǒng)根據用戶提供的計算資源以及資源利用率來進行區(qū)塊的獎勵,算力越大獲得的獎勵也就越多。通過搭建的區(qū)塊鏈可以記錄數據的交互信息以及使用權,并可搭建智能合約平臺。 該協(xié)作學習平臺撮合各方業(yè)務和資源,包括算力、數據、模型,結合分布式機器學習、安全多方計算技術,提供保護隱私數據、算法模型前提下的協(xié)作學習服務,通過底層分布式賬本記錄,電子合約對接供需方,智能匹配資源對接,建立AI協(xié)作生態(tài)。具有以下優(yōu)勢:協(xié)作低成本、平臺化;具備數據隱私保護,打破共享壁壘;后臺底層賬本對平臺使用中產生的模型、數據、算力、廣告收入等進行管理,保證數據可信;操作便捷,可提供定制化服務,高效最優(yōu)匹配。02. 應用前景 該協(xié)作學習平臺可用于人工智能、互聯(lián)網廣告、金融等領域,為中小型企業(yè)、科研機構或個人提供算力共享、數據共享、模型共享與模型開發(fā)等服務,具有廣闊市場前景。03. 知識產權 已申請發(fā)明專利16項,登記軟件著作權1項。04. 團隊介紹 本成果團隊長期研究區(qū)塊鏈、人工智能、網絡安全等。團隊課題負責人為徐恪教授、博士生導師,清華大學計算機系副主任,國家杰出青年科學基金獲得者,北京市卓越青年科學家。獲得國家科學技術進步獎二等獎、國家技術發(fā)明獎二等獎,2011年獲中國計算機學會青年科學家獎,是中國電子學會理事和中國計算機學會理事,曾在ACM SIGCOMM、IEEE/ACM TON、IEEE Communication Magazine等知名國際會議、期刊發(fā)表論文100余篇,近五年獲得中國發(fā)明專利授權四十余項,獲得美國發(fā)明專利8項。團隊成員還包括多位教授、副教授、研究員和博士研究生。05. 合作方式 投融資 / 商務合作。06. 聯(lián)系方式 郵箱:liuyi2017@tsinghua.edu.cn
清華大學
2021-04-13