Un equipo de investigadores médicos descubrió la utilidad de las blockchains para compartir los parámetros de los modelos de IA utilizados para diagnosticar el cáncer.
Tres equipos de investigación distintos pudieron actualizar sus modelos de IA simultáneamente sin pasar por una autoridad centralizada gracias a los contratos inteligentes de Ethereum. La formación de células malignas en el cuerpo se predice utilizando los propios modelos de IA.
Intercambio de datos independiente
Utilizando la blockchain de Ethereum, se combate la epidemia de cáncer a nivel mundial.
Swarm learning for decentralized artificial intelligence in cancer histology, un trabajo de investigación escrito por 27 autores y publicado en Nature Medicine en abril, menciona en una de sus notas a pie de página que el equipo comenzó a utilizar la red Ethereum para sus pruebas de cáncer.
Según el estudio, la inteligencia artificial (IA) puede extraer detalles sobre el tamaño y la forma de las células que no son visibles a simple vista para ayudar a predecir la aparición de células malignas en los pacientes. Sin embargo, desde el punto de vista de la recopilación de datos, los enormes conjuntos de datos necesarios para alimentar estos sistemas de IA plantean “problemas prácticos, éticos y legales”, sobre todo si los datos se intercambian a través de las fronteras.
El aprendizaje federado (FL), que no necesita que los investigadores compartan sus datos, sino sólo los pesos de sus modelos de IA entrenados localmente, es un enfoque para resolver este problema (o parámetros).
El problema de estos sistemas es que dependen de un coordinador centralizado que, en esencia, mezcla todos los pesos del modelo y que luego tiene un control total sobre el esfuerzo de investigación y su explotación comercial.
En cambio, citaron la creciente adopción del aprendizaje enjambre (SL), una técnica que utiliza la tecnología blockchain para evitar ceder el control a una autoridad centralizada. Por decirlo de otro modo, el SL hace posible que los equipos compartan las ponderaciones de sus modelos de IA manteniendo a todos en igualdad de condiciones. Esto facilita la colaboración entre un mayor número de partes, lo que a su vez proporciona más datos para los modelos de IA, aumentando así su fuerza.
El equipo del estudio especifica que utilizó los contratos inteligentes de Ethereum para permitir que tres ordenadores diferentes sincronizaran las ponderaciones de sus modelos de IA a intervalos predeterminados. En la práctica, los tres socios habían actualizado sus modelos de IA al mismo tiempo sin necesidad de que un coordinador combinara manualmente los parámetros del modelo. La blockchain “mantiene la información de estado global sobre el modelo” en esta configuración, según el informe. El estudio descubrió que la configuración producía sistemas de IA que funcionaban tan bien como los modelos anteriores entrenados con conjuntos de datos combinados y superaban a los modelos de IA enseñados localmente (y que la técnica era más eficiente en cuanto a datos).