L’apprentissage automatique consiste à apprendre à partir des données et à en extraire de la valeur — si les données sont le nouvel or, alors l’apprentissage automatique en est le procédé de fonte. À mesure que notre monde se numérise, les données utilisées pour entraîner les modèles d’apprentissage automatique qui contrôleront ou influenceront un jour nos véhicules, nos villes et notre santé doivent répondre à des exigences plus élevées. L’industrie de l’apprentissage automatique, qui pèse 10 milliards de dollars, n’a pas encore atteint son plein potentiel en raison du contrôle centralisé de l’ensemble du processus par des institutions individuelles. Mais la blockchain, en tant qu’orchestrateur de confiance, et le matériel sécurisé, en tant que générateur de données vérifiables, ont le potentiel de transformer et de démocratiser l’industrie de l’apprentissage automatique. Et cela commence maintenant.

IoTeX est ravi de s’associer à Scaleout, une entreprise pionnière de l’apprentissage automatique fédéré, afin de décentraliser la chaîne de valeur de l’apprentissage automatique, de la collecte des données jusqu’à l’utilisation et l’accès aux modèles. Dans un premier temps, Scaleout développera un protocole pour des modèles d’apprentissage automatique détenus par leurs contributeurs, entraînés avec des données vérifiables issues du Pebble Tracker, permettant à chacun de miner des tokens en apportant ses données à différents modèles. L’objectif final est de développer une solution de bout en bout pour l’apprentissage automatique décentralisé, comprenant une collaboration de confiance, une gouvernance des modèles fondée sur des smart contracts et la fourniture on-chain des prédictions issues de l’apprentissage automatique.

Entretien avec Daniel Zakrisson, PDG de Scaleout

Scaleout est une équipe de plus de 10 data scientists, ingénieurs ML et professeurs qui font figure de pionniers dans l’apprentissage fédéré afin de bâtir une intelligence collective à grande échelle, tout en préservant la confidentialité et la sécurité des données. Ensemble, les membres de l’équipe ont rédigé plus de 100 articles évalués par des pairs sur l’IA et le ML, et travaillent avec des entreprises telles que Swiss Airlines, EUROCONTROL et SITA.

IoTeX a mené un entretien approfondi avec Daniel Zakrisson, cofondateur et PDG de Scaleout, pour évoquer le paysage de l’apprentissage automatique, la manière dont la blockchain peut faire passer l’IA et le ML au niveau supérieur, ainsi que les modèles d’apprentissage automatique détenus par la communauté sur IoTeX.

Appel à participation — Rejoignez-nous !

Scaleout apporte à IoTeX les premiers modèles d’apprentissage automatique détenus par leurs contributeurs, et nous serions ravis que vous écriviez l’histoire avec nous. Nos premiers efforts seront centrés sur le Pebble Tracker, qui vous permettra de miner des données, de gagner des tokens et de revendiquer votre part des premiers modèles en propriété fractionnée. Procurez-vous votre Pebble Tracker sur CrowdSupply via le lien ci-dessous — faites vite, la prévente se termine le 25 mars :

Pebble Tracker

Vu dans… Pebble Tracker est une plateforme de prototypage IoT cellulaire sécurisée et fonctionnant sur batterie, conçue pour…

www.crowdsupply.com

Aperçu du partenariat entre IoTeX et Scaleout

Notre partenariat sera un effort progressif et de long terme, composé de plusieurs phases de travail. La première phase consistera à développer une solution permettant d’entraîner conjointement des modèles d’apprentissage automatique à partir de données vérifiables issues des appareils Pebble Tracker, ainsi qu’à fournir une solution qui délivre les prédictions de ces modèles, on-chain et off-chain, aux utilisateurs finaux. Ce sera la naissance du premier réseau collaboratif d’apprentissage automatique sur une blockchain, où les modèles peuvent être copossédés par ceux qui contribuent à leur création et à leur entraînement. L’apprentissage automatique collaboratif a le potentiel de changer le paradigme actuel du contrôle et de la génération des données, et de permettre des modèles d’apprentissage automatique de premier plan qui n’appartiennent pas à une seule entité, mais à tous ceux qui ont participé à leur entraînement.

L’objectif à plus long terme du partenariat entre IoTeX et Scaleout sera d’apporter des capacités d’apprentissage automatique (par exemple des protocoles, des outils et des API) au réseau IoTeX et de permettre des pipelines d’apprentissage automatique entièrement fiables de bout en bout. Imaginez contribuer à — et donc posséder une fraction de — un Google Maps participatif, un indice mondial de la température et de la qualité de l’air, ou même un moteur de recherche personnalisé respectueux de la vie privée ! Les initiatives futures sont présentées ci-dessous :

Réseaux et gouvernance de l’apprentissage automatique

Nous permettrons la collaboration entre pairs et appareils qui génèrent des données fiables pour entraîner des modèles d’apprentissage automatique. Cela nécessitera une infrastructure et des outils pour accéder aux données et entraîner les modèles, ainsi que des smart contracts pour régir le contrôle de ces modèles collaboratifs. Restez à l’écoute pour des exemples et du code de base afin de lancer vos propres expériences !

Infrastructure off-chain pour construire, entraîner et servir des modèles de ML

L’apprentissage automatique est généralement une tâche coûteuse en termes de calcul et consomme beaucoup de ressources de calcul, de stockage et de réseau. Il n’est ni faisable (ni même souhaitable) de tout faire on-chain ; des passerelles entre les ressources d’apprentissage automatique on-chain et off-chain seront donc développées.

Intégrer les modèles dans les systèmes de production

Un modèle d’apprentissage automatique n’a de valeur que si l’on peut l’utiliser. Il existera des méthodes pour accéder aux modèles d’apprentissage automatique on-chain et off-chain.

À propos de Scaleout

Scaleout est une équipe de data scientists, d’ingénieurs en apprentissage automatique, d’ingénieurs logiciels et d’entrepreneurs, forts d’une expérience à la fois industrielle et académique dans l’IA, le cloud et le fog computing, ainsi que le calcul scientifique, acquise à l’université d’Uppsala en Suède, l’une des mieux classées. Ensemble, les membres de l’équipe ont rédigé plus de 100 articles évalués par des pairs en IA/ML, en calcul scientifique et en biologie des systèmes.

Scaleout est pionnier de l’apprentissage fédéré pour surmonter le défi du partage des données, en bâtissant une intelligence collective à partir de données distribuées à grande échelle, tout en préservant la confidentialité et la sécurité des données. La plateforme Scaleout permet l’apprentissage automatique fédéré, les partenariats de données et les projets communs d’apprentissage automatique. Elle est conçue pour créer des alliances commerciales d’apprentissage automatique dans lesquelles les propriétaires de données peuvent construire ensemble des modèles performants.

Scaleout a travaillé avec certaines des organisations les plus grandes et les plus réputées au monde, notamment AstraZeneca, SAAB Defence Systems, l’Agence spatiale nationale suédoise, Autodesk, Raysearch Laboratories, GE Healthcare et la Swedish National Infrastructure for Computing (SNIC).

À propos d’IoTeX

Fondé en 2017 en tant que plateforme open source, IoTeX construit l’ Internet of Trusted Things**, un écosystème ouvert où toutes les « choses » — humains, machines, entreprises et DApps — peuvent interagir en toute confiance et en toute confidentialité. Soutenu par une équipe mondiale de plus de 30 chercheurs et ingénieurs de premier plan, IoTeX associe blockchain, matériel sécurisé et informatique confidentielle pour permettre la nouvelle génération d’appareils, de réseaux et d’économies IoT. IoTeX dynamisera la future économie décentralisée en « connectant le monde physique, bloc par bloc ».**

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