FLock.io、サイバーセキュリティとAI研究能力強化のため、韓国の大学教授を諮問委員会に任命

分散型AIトレーニングプラットフォーム、 FLock.io 高麗大学のサイバーセキュリティ専門家であるイ・ジョンヒ教授とAI駆動型バイオ医薬品研究者のカン・ジェウ教授が、FLock財団の諮問委員会に正式に参加したことを発表しました。両教授の参加は、財団のシステムレベルのセキュリティ強化と、科学的文脈における研究応用の拡大を支援することを目的としています。 

高麗大学サイバーセキュリティ学部の教員であるJunghee Lee教授は、ジョージア工科大学で電気・コンピュータ工学の博士号を取得しています。ソウル国立大学でコンピュータ工学の学部および大学院課程を修了しています。サムスン電子ではモバイルシステムオンチップアーキテクチャのシステムレベル設計に携わり、テキサス大学サンアントニオ校ではコンピュータ工学の教員を務めました。現在の研究は、セキュアプロセッサ設計、ハードウェア支援型セキュリティメカニズム、不揮発性メモリ技術、信頼性と効率性に優れた計算のための専用ハードウェアに焦点を当てています。これらの分野は、分散型で多様なハードウェアインフラストラクチャで機能する、プライバシー保護と検証が可能な連合学習システムを開発するという、FLock.ioの使命と直接的に一致しています。

同じく高麗大学コンピュータ工学部のJaewoo Kang教授は、生成AI技術を創薬に応用する企業であるAIGEN Sciencesの共同創設者兼CEOを務めています。同教授は、バイオメディカルアプリケーション向けのドメイン特化型トランスフォーマーモデルであるBioBERTの共同開発者として国際的に知られており、これはバイオメディカル自然言語処理の分野で広く引用される基礎モデルとなっています。BioBERTは、エンティティ認識、関係抽出、質問応答などのバイオメディカルタスクの大きな進歩に貢献しました。学術界以外では、Kang教授はBioASQやDREAM Challengeなどの国際的なバイオメディカルAIコンテストで上位にランクインしたチームを率いており、科学研究を影響力のある現実世界のアプリケーションに翻訳する能力を際立たせています。同教授の専門知識は、バイオメディカル分野における安全で協調的、かつプライバシーに配慮した研究向けにカスタマイズされた、FLock.ioによる分散型機械学習モデルの開発を支援することが期待されています。両教授の貢献により、FLock.io のインフラストラクチャが強化され、特にセキュリティ メカニズムの強化と、複雑でリスクの高い研究環境における連合学習の適用性の向上が期待されます。

FLock.io: フェデレーテッドラーニングとブロックチェーンを組み合わせ、安全で協調的なAIモデル開発を実現

FLock.io は、フェデレーテッドラーニングとブロックチェーン基盤を統合した、AIモデルトレーニングのための分散型プラットフォームです。そのアーキテクチャは、安全かつプライバシー保護されたAIモデル開発をサポートすると同時に、協調的な参加と分散型ガバナンスを促進するように設計されています。このプラットフォームには、分散モデルトレーニングのためのAI Arena、フェデレーテッドモデルの微調整のためのFL Alliance、そしてデプロイメントと配信に特化したAIマーケットプレイスなど、いくつかの主要コンポーネントが組み込まれています。このエコシステム内のすべてのアクティビティは、ステーキング、検証、プロトコルガバナンスに関連する機能を提供するネイティブトークンFLOCKを介して調整されます。

このシステムにより、参加者は機密データへの集中的なアクセスを必要とせずにモデルの学習と改良を行うことができ、データ主権の維持とプライバシーリスクの最小化を実現します。貢献者はオンチェーンメカ​​ニズムを通じて報酬を受け取り、報酬はパフォーマンスと参加度に連動します。プラットフォームの運用構造は、不正行為に対するペナルティを大幅に軽減するプルーフ・オブ・ステーク・フレームワークによって強化され、分散型インフラストラクチャ全体の整合性を促進します。フェデレーテッドラーニングワークフロー、コミュニティ主導のガバナンス、そしてAIマーケットプレイスを通じたスケーラブルな展開に引き続き注力しています。

最近、FLock.io 打ち上げ エリートトレーナープログラム。この取り組みは、高度なスキルを持つ機械学習の専門家を分散型AIトレーニングアリーナ内のトレーニングノードとして活用し、フェデレーテッドラーニングネットワークの技術力と信頼性の両方を高めることを目的としています。