FLock.io nomme des professeurs d'universités coréennes au conseil consultatif pour renforcer les capacités de recherche en cybersécurité et en IA

Plateforme de formation IA décentralisée, FLock.io a annoncé que deux professeurs de l'Université de Corée – Junghee Lee, spécialiste en cybersécurité, et Jaewoo Kang, chercheur en biopharmaceutique axé sur l'IA – ont officiellement rejoint le conseil consultatif de la Fondation FLock. Leur engagement vise à soutenir la fondation dans le renforcement de la sécurité des systèmes et l'élargissement de ses applications de recherche dans des contextes scientifiques. 

Le professeur Junghee Lee, membre du corps professoral de l'École de cybersécurité de l'Université de Corée, est titulaire d'un doctorat en génie électrique et informatique du Georgia Institute of Technology. Il a précédemment effectué ses études de premier et de deuxième cycles en génie informatique à l'Université nationale de Séoul. Il a notamment travaillé chez Samsung Electronics, où il a travaillé sur la conception système pour les architectures de systèmes sur puce mobiles, et à l'Université du Texas à San Antonio, où il a été membre du corps professoral en génie informatique. Ses recherches actuelles portent sur la conception de processeurs sécurisés, les mécanismes de sécurité assistée par matériel, les technologies de mémoire non volatile et le matériel spécialisé pour un calcul fiable et efficace. Ces domaines s'inscrivent directement dans la mission de FLock.io : développer des systèmes d'apprentissage fédérés vérifiables et respectueux de la vie privée, capables de fonctionner sur des infrastructures matérielles distribuées et diversifiées.

Le professeur Jaewoo Kang, également membre du département d'informatique et d'ingénierie de l'Université de Corée, est cofondateur et PDG d'AIGEN Sciences, une entreprise qui applique des techniques d'IA générative à la découverte de médicaments. Il est internationalement connu pour avoir co-développé BioBERT, un modèle de transformation spécifique au domaine pour les applications biomédicales, devenu un modèle fondateur largement cité dans le domaine du traitement biomédical du langage naturel. BioBERT a contribué à des avancées significatives dans des tâches biomédicales telles que la reconnaissance d'entités, l'extraction de relations et la réponse à des questions. Au-delà du monde universitaire, le professeur Kang a dirigé des équipes de haut niveau lors de compétitions internationales d'IA biomédicale telles que BioASQ et le DREAM Challenge, mettant en évidence sa capacité à traduire la recherche scientifique en applications concrètes et percutantes. Son expertise devrait soutenir le développement par FLock.io de modèles d'apprentissage automatique décentralisés, adaptés à une recherche sécurisée, collaborative et respectueuse de la vie privée dans le secteur biomédical. Les contributions des deux professeurs devraient renforcer l’infrastructure de FLock.io, notamment en améliorant les mécanismes de sécurité et en favorisant l’applicabilité de l’apprentissage fédéré dans des environnements de recherche complexes et à enjeux élevés.

FLock.io : Combiner l'apprentissage fédéré et la blockchain pour un développement collaboratif et sécurisé de modèles d'IA

FLock.io est une plateforme décentralisée d'entraînement de modèles d'IA qui intègre l'apprentissage fédéré à l'infrastructure blockchain. Son architecture est conçue pour soutenir le développement sécurisé et respectueux de la confidentialité des modèles d'IA, tout en favorisant la participation collaborative et la gouvernance décentralisée. La plateforme intègre plusieurs composants clés, notamment AI Arena pour l'entraînement de modèles distribués, FL Alliance pour le réglage fin des modèles fédérés, et une place de marché dédiée au déploiement et à la distribution. Toutes les activités de cet écosystème sont coordonnées via le jeton natif FLOCK, qui assure les fonctions de jalonnement, de validation et de gouvernance du protocole.

Le système permet aux participants d'entraîner et d'affiner leurs modèles sans nécessiter un accès centralisé aux données sensibles, préservant ainsi la souveraineté des données et minimisant les risques pour la confidentialité. Les contributeurs sont rémunérés via des mécanismes on-chain, avec des récompenses liées à la performance et à la participation. La structure opérationnelle de la plateforme est renforcée par un cadre de preuve d'enjeu (POS) qui prévoit des sanctions réduites pour les fautes professionnelles et favorise l'intégrité au sein de son infrastructure décentralisée. L'accent reste mis sur les flux d'apprentissage fédérés, la gouvernance communautaire et le déploiement évolutif via la place de marché de l'IA.

Récemment, FLock.io lancé Le programme Elite Trainer. Cette initiative vise à mobiliser des professionnels hautement qualifiés en apprentissage automatique pour servir de nœuds de formation au sein de l'arène de formation décentralisée en IA, améliorant ainsi les capacités techniques et la fiabilité de son réseau d'apprentissage fédéré.