FLock.io назначает профессоров Корейского университета в консультативный совет для укрепления возможностей исследований в области кибербезопасности и

Децентрализованная платформа обучения ИИ, FLock.io объявили, что два профессора из Корейского университета — специалист по кибербезопасности Джунхи Ли и исследователь биофармацевтики, работающий с ИИ, Джаеву Кан — официально вошли в состав консультативного совета FLock Foundation. Их участие направлено на поддержку фонда в укреплении безопасности на системном уровне и расширении его исследовательских приложений в научных контекстах. 

Профессор Джунхи Ли, преподаватель факультета кибербезопасности Корейского университета, имеет докторскую степень по электротехнике и вычислительной технике Технологического института Джорджии. Ранее он закончил бакалавриат и магистратуру по вычислительной технике в Сеульском национальном университете. Его карьера включает должности в Samsung Electronics, где он работал над системным проектированием для архитектур мобильных систем на кристалле, и в Техасском университете в Сан-Антонио, где он работал на факультете вычислительной техники. Его текущие исследования сосредоточены на проектировании безопасных процессоров, аппаратных механизмах безопасности, технологиях энергонезависимой памяти и специализированном оборудовании для надежных и эффективных вычислений. Эти области напрямую соответствуют миссии FLock.io по разработке сохраняющих конфиденциальность и проверяемых систем федеративного обучения, способных функционировать в распределенных и разнообразных аппаратных инфраструктурах.

Профессор Джаеву Кан, также работающий в Корейском университете на кафедре компьютерных наук и инженерии, является соучредителем и генеральным директором AIGEN Sciences, компании, которая применяет методы генеративного ИИ для открытия лекарств. Он известен во всем мире как соавтор BioBERT, предметно-ориентированной модели-трансформера для биомедицинских приложений, которая стала широко цитируемой основополагающей моделью в области биомедицинской обработки естественного языка. BioBERT внесла значительный вклад в решение таких биомедицинских задач, как распознавание сущностей, извлечение связей и ответы на вопросы. Помимо академической деятельности, профессор Кан возглавлял высоко оцененные команды на международных соревнованиях по биомедицинскому ИИ, таких как BioASQ и DREAM Challenge, подчеркивая свою способность переводить научные исследования в эффективные приложения реального мира. Ожидается, что его экспертиза поддержит разработку FLock.io децентрализованных моделей машинного обучения, предназначенных для безопасных, совместных и конфиденциальных исследований в биомедицинском секторе. Ожидается, что вклад обоих профессоров укрепит инфраструктуру FLock.io, в частности, в плане улучшения механизмов безопасности и расширения применимости федеративного обучения в сложных исследовательских средах с высокими ставками.

FLock.io: объединение федеративного обучения и блокчейна для безопасной совместной разработки модели ИИ

FLock.io — это децентрализованная платформа для обучения модели ИИ, которая объединяет федеративное обучение с инфраструктурой блокчейна. Ее архитектура разработана для поддержки безопасной и сохраняющей конфиденциальность разработки модели ИИ, одновременно способствуя совместному участию и децентрализованному управлению. Платформа включает в себя несколько ключевых компонентов, включая AI Arena для распределенного обучения модели, FL Alliance для тонкой настройки федеративной модели и AI Marketplace, предназначенный для развертывания и распространения. Все действия в этой экосистеме координируются через собственный токен FLOCK, который выполняет функции, связанные со стейкингом, проверкой и управлением протоколом.

Система позволяет участникам обучать и совершенствовать модели, не требуя централизованного доступа к конфиденциальным данным, тем самым сохраняя суверенитет данных и минимизируя риски конфиденциальности. Участники получают компенсацию через механизмы on-chain, причем вознаграждения привязаны к производительности и участию. Операционная структура платформы подкреплена фреймворком proof-of-stake, который включает в себя сокращение штрафов за неправомерное поведение, способствуя целостности в ее децентрализованной инфраструктуре. Основное внимание по-прежнему уделяется федеративным учебным рабочим процессам, управлению на основе сообщества и масштабируемому развертыванию через AI Marketplace.

Недавно FLock.io запустили Программа элитного обучения. Эта инициатива направлена ​​на привлечение высококвалифицированных специалистов по машинному обучению для работы в качестве учебных узлов в децентрализованной AI Training Arena, расширяя как технические возможности, так и надежность ее федеративной обучающей сети.