Nieuws

Nieuwe methode verhoogt AI-opleiding op dagelijks gebruikte apparaten met 81%

MIT-onderzoekers hebben een nieuwe methode ontwikkeld die de efficiëntie van privacybeveiligde AI-opleiding verhoogt met ongeveer 81%. Deze techniek, genaamd FTTE (Federated Tiny Training Engine), helpt kleine apparaten zoals sensoren en slimme horloges om betere AI-modellen te trainen zonder gebruikersgegevens te delen. De methode werkt door een gedeelde subset van modelparameters te sturen in plaats van het hele model, wat de geheugenbelasting en communicatieoverhead verlaagt. De innovatie maakt het mogelijk om AI te gebruiken in gevoelige sectoren zoals gezondheidszorg en financiën, waar privacy en beveiliging van groot belang zijn. De onderzoekers testen hun framework in simulaties en op echte apparaten, met gunstige resultaten voor scalabiliteit en prestaties.