挑戰(zhàn)AI新方向高校學(xué)子深耕聯(lián)邦學(xué)習(xí)應(yīng)用落地
人工智能賽道參賽高校及學(xué)子眾多，經(jīng)層層選拔，共有十支隊伍入圍決賽，在長達(dá)30個小時的馬拉松式編程后，冠軍由“404 not found團(tuán)隊”的“聯(lián)邦微車險——基于橫向聯(lián)邦學(xué)習(xí)和5G技術(shù)的個性化車險定價方案”斬獲。據(jù)了解，冠軍隊伍的兩位成員分別來自北京大學(xué)和加州大學(xué)圣地亞哥分校，獲獎作品基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)和5G技術(shù)，收集用戶的駕駛習(xí)慣數(shù)據(jù)，建立車險模型，創(chuàng)建新型的車險定價方案。
此外，由武漢大學(xué)隊員提交的PPNE、東北大學(xué)及悉尼大學(xué)隊員提交的FATE數(shù)據(jù)平臺（FDP）分別榮獲亞軍和季軍，獲獎方案分別為“銀行交易網(wǎng)絡(luò)聯(lián)合”以及“數(shù)據(jù)權(quán)交易平臺”，從實際金融場景出發(fā)，啟發(fā)了對聯(lián)邦學(xué)習(xí)進(jìn)一步應(yīng)用落地的思考。更重要的是，以高校學(xué)子為代表的青年一代對聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)創(chuàng)新的研究，正使得聯(lián)邦學(xué)習(xí)生態(tài)越來越有活力。
聯(lián)邦學(xué)習(xí)開源平臺FATE助力AI價值實現(xiàn)
隨著未來科技的發(fā)展，行業(yè)需要關(guān)注的業(yè)務(wù)類型越來越龐雜，需要掌握的前沿技術(shù)越來越艱深，對專業(yè)人才提出的要求越來越高，作為數(shù)字時代科技前沿領(lǐng)域的技術(shù)，聯(lián)邦學(xué)習(xí)正是解決數(shù)據(jù)隱私和安全的關(guān)鍵性方案，聯(lián)邦學(xué)習(xí)作為分布式的機(jī)器學(xué)習(xí)范式，可以有效解決數(shù)據(jù)孤島問題，讓參與方在不共享數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上聯(lián)合建模，能從技術(shù)上打破數(shù)據(jù)孤島，實現(xiàn)AI協(xié)作。本次大賽要求參賽隊伍基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)開源平臺FATE設(shè)計一個聯(lián)邦學(xué)習(xí)產(chǎn)品應(yīng)用，也是旨在進(jìn)一步推動數(shù)據(jù)安全在AI領(lǐng)域的應(yīng)用落地。（FATE項目github地址：https://github.com/webankfintech/fate）
作為全球首個聯(lián)邦學(xué)習(xí)的工業(yè)級開源框架，F(xiàn)ederated AI Technology Enabler（FATE）提供了一個安全的計算框架以支持聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法。它實現(xiàn)了基于同態(tài)加密和多方計算的安全計算協(xié)議，并支持聯(lián)邦學(xué)習(xí)架構(gòu)與各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法的安全計算，包括邏輯回歸和梯度提升樹等經(jīng)典 ML 算法，也包括深度學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)等前沿研究。
通過引導(dǎo)高校學(xué)子熟悉并使用優(yōu)秀的工業(yè)級開源平臺FATE，降低前沿技術(shù)的門檻，大賽希望在解決人才問題方面能為業(yè)界做一個良好的示范和探索，也希望能攜手高校與學(xué)子，創(chuàng)造一個更加優(yōu)秀，拓展性更強的開源生態(tài)。
