Tomada rápida:
- Keller está construindo uma rede de nuvem descentralizada ponto a ponto, o Flux, com o objetivo de garantir o acesso e o controle das plataformas Web3 permanecerem descentralizadas.
- Segundo Keller, aproveitando a aprendizagem federada, a IA descentralizada pode ser usada para proteger a privacidade do paciente e garantir resultados médicos precisos e de alta qualidade.
- Keller também acredita que o maior desafio para integrar IA descentralizado nos sistemas de saúde é a migração de dados.
A Inteligência Artificial (IA) é uma das maiores fugas tecnológicas da década atual, graças a grandes avanços na IA generativa, impulsionada pelo surgimento de aplicações como ChatGPT, Deepseek, Meta AI e Gêmeos do Google.
No entanto, embora esses intervalos tenham sido encorajadores do ponto de vista dos negócios, eles foram atendidos por visões igualmente céticas relacionadas à privacidade do usuário e à segurança dos dados. Eles também enfrentaram críticas da comunidade criptográfica pelos modelos econômicos centralizados que se concentram apenas em recompensar as grandes empresas que construíram os aplicativos, sem mencionar a quantidade de energia necessária para alimentar esses aplicativos.
É aqui que Daniel Keller, co-fundador e CEO da descentralizada Tecnologias de Influxo do mercado de computação, avistou uma fraqueza em todo o processo de construção, treinamento e execução de agentes de IA.
“Renascemos para as tecnologias do influxo em 2018, e o foco mudou para a construção de uma rede nu em nuvem descentralizada ponto a ponto: o fluxo”, diz Keller, cujo projeto de crypto anterior, Zel Technologies, focado na custódia com o Zelcore Crypto Wallet baseado em desktop.
Sua empresa renomeou as tecnologias do Influx, mudando o foco para criar uma rede em nuvem descentralizada e ponto a ponto. Keller acredita que sua empresa desempenha um papel importante para garantir que o acesso e controle da infraestrutura permaneçam descentralizados. Ele também espera que a computação descentralizada assuma a computação em nuvem, especialmente em cargas de trabalho de IA.
Keller, que também tem formação em saúde, compartilhou como a IA poderia ser usada para melhorar os sistemas de assistência médica sem reforçar os vieses existentes em dados clínicos.
“Ao incorporar restrições de justiça – os termos adicionados aos objetivos de treinamento que penalizam os modelos sempre que as taxas de erro diferem demais entre as diferenças étnicas ou culturais nos pacientes – na lógica do modelo, para que nenhum paciente seja tratado de maneira desigual”, disse ele, acrescentando que o desafio principal para integrar a IA descentralizado nos sistemas de assistência médica é a migração de dados.
- Resumidamente, conte -nos sobre sua jornada no Web3 e o que despertou seu interesse em crypto em geral.
Bem, co-fundei a Zel Technologies há alguns anos e focamos na custódia com a carteira Zelcore Crypto para desktop. Renascemos para as tecnologias do Influx em 2018, e o foco mudou para a construção de uma rede de nuvem descentralizada ponto a ponto: Flux.
O que despertou meu interesse em crypto inicialmente foi duplo. Em primeiro lugar, o ridículo de pagar a outra pessoa em custódia meu dinheiro era um enorme empate de crypto. Quero dizer, a própria idéia de você entrar em um banco e pedir a alguém permissão para acessar seu próprio dinheiro é ridículo para dizer o mínimo.
Em segundo lugar, nosso dinheiro nem vale a pena o papel em que está impresso porque quanto mais eles imprimem, mais valor perde. O Bitcoin é deflacionário, pois possui uma oferta fixa, o que significa que seu valor só aumentará com o tempo. Aprendendo isso, percebi que essa é uma classe de ativos com a qual eu tinha que estar envolvido.
- Qual é o papel mais importante que as tecnologias do influxo desempenham no Web3, especialmente na IA descentralizada?
Garantir que o acesso e controle da infraestrutura permaneçam descentralizados. Quando a participação não é apenas aberta, mas incentivada, especialmente no nível do hardware, a censura é impedida. Uma rede de computação sem censura permite um desenvolvimento mais rápido, mais inovador e, finalmente, mais resiliente.
- Como você vê o encaixe de computação descentralizado no setor de computação em nuvem mais amplo e de IA? Tem um futuro?
Vejo computação descentralizada assumindo a computação em nuvem, especialmente para cargas de trabalho de IA. Portanto, não apenas tem um futuro, é o futuro. A computação em nuvem centralizada atual para o desenvolvimento da IA consome poder computacional excessivo, resultando em excesso ou sub-provisionamento constante e na geração de lixo eletrônico maciço.
A computação descentralizada permite o processamento mais focado e local, garantindo que os recursos não sejam desperdiçados e os cálculos sejam executados mais próximos da fonte da rede. Além disso, a computação descentralizada pode prolongar maciçamente a vida útil do hardware, pois a largura de banda não utilizada é aproveitada das GPUs existentes, em vez de exclusivamente das novas.
- Como os desenvolvedores podem garantir que os sistemas de IA usados nos cuidados de saúde melhorem os resultados dos pacientes sem reforçar os vieses existentes nos dados clínicos?
Ao incorporar restrições de justiça – os termos adicionados aos objetivos de treinamento que penalizam os modelos sempre que as taxas de erro diferem demais entre as diferenças étnicas ou culturais nos pacientes – na lógica do modelo, para que nenhum paciente seja tratado de forma desigual.
- Como os modelos de IA descentralizados podem ser aproveitados para proteger a privacidade do paciente, mantendo as idéias médicas colaborativas de alta qualidade entre as instituições? O influxo aborda esse desafio de alguma forma?
Os modelos de aprendizado federados podem ser aproveitados para proteger a privacidade do paciente e garantir resultados médicos precisos e de alta qualidade. Esses modelos seriam hospedados em vários dispositivos usados na mesma instituição médica, todos treinados em dados locais, mas sem compartilhar os dados.
Portanto, em vez de os dados centralizados em um único local, cada dispositivo médico treina um modelo local usando seus próprios dados, com todos os modelos sendo coordenados centralmente, mas descentralizados em seu treinamento e armazenamento de dados.
- Um dos maiores desafios do blockchain refere -se à fragmentação e à falta de interoperabilidade entre as cadeias. Quais são os principais desafios técnicos e operacionais na integração de sistemas de IA descentralizados à infraestrutura de assistência médica existente, particularmente em termos de interoperabilidade, validação de modelos e apoio à decisão clínica em tempo real?
Eu diria que a falta de interoperabilidade entre as cadeias é realmente um enorme equívoco na tecnologia distribuída de contabilidade. Os princípios de modularidade, composibilidade e abstração de design estão cada vez mais incorporados à arquitetura blockchain para permitir que redes aparentemente isoladas interoperam de maneiras muito complexas.
No entanto, o maior desafio de integrar a IA descentralizada nos sistemas de saúde existentes-tanto técnica quanto operacionalmente-, gerada validação de modelos e suporte em tempo real, é a migração de dados. Os sistemas de saúde herdados dependem de fontes de dados heterogêneas – desde EHRs até a imagem médica – que usam formatos e esquemas diferentes para anotação, tornando a migração para uma rede de IA descentralizada complicada, para dizer o mínimo.
Além disso, a IA descentralizada requer processamento na memória, onde os dados permanecem nos nós locais. Para migrações de dados grandes e de baixa latência, os nós na estrutura de IA descentralizados devem ser sincronizados para o treinamento de modelos, o que pode ser muito desafiador de realizar.
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