ByzFL: Construyendo IA confiable sin confiar en fuentes de datos

Los modelos de IA actuales dependen de conjuntos de datos masivos y centralizados, lo que genera preocupaciones sobre seguridad y privacidad. Investigadores de la EPFL han desarrollado ByzFL, una biblioteca que utiliza el aprendizaje federado para entrenar modelos de IA en dispositivos descentralizados sin centralizar los datos. ByzFL detecta y mitiga datos maliciosos, garantizando la robustez y la seguridad, especialmente crítico para aplicaciones de misión crítica como la atención médica y el transporte. Ofrece una solución innovadora para construir sistemas de IA confiables.