获IEEE全票通过,首个联邦学习国际标准将正式推行

近日,IEEE 标准委员会(SASB)一致投票正式通过联邦学习国际标准(IEEE P3652.1),标准将于今年年底正式出版推行。这也是国际上首个针对人工智能协同技术框架订立的标准,由国内知名数字化银行微众银行会同多家国内外AI公司及研究机构发起、筹备,将为更多行业和海内外机构应用联邦学习技术提供标准化的行业规范,标志着联邦学习开启大规模工业化应用的新篇章。


根据微众银行同步的标准筹备流程实时信息,标准草案于2020年3月提交IEEE,经最后阶段的评估及微调,于9月正式批准出台。标准工作组人员介绍说,在筹备立项正式获批之后,在一年多的时间里,标准工作组先后召集了六次标准工作组会议对标准制定进行讨论及审定。


技术标准推行将推进联邦学习开启大规模工业化应用

联邦学习国际标准的正式出台, 将为更多行业和海内外机构应用联邦学习技术提供标准化的行业规范,标志着联邦学习开启大规模工业化应用的新篇章。”微众银行相关负责人表示。


联邦学习(Federated Learning)是一种加密的分布式机器学习新范式,可以让各参与方在数据不出本地的情况下进行AI协作,实现“价值共建而数据不共享”,提升各自的AI模型效果,是解决现阶段各行业AI落地中的“数据孤岛”与“数据隐私保护”两大行业痛点行之有效的解决方案。在国内,这一技术方向由微众银行首次提出,并且通过开源软件、领衔行业标准建立等方式推动联邦生态建立。


联邦学习IEEE标准对联邦学习的定义、概念、分类、算法框架规范、使用模式和使用规范等方面都进行了系统性的阐述,尤其是标准工作组成员凭借在各自领域丰富的技术、研发、服务、运营经验,对联邦学习在To B(企业端)、To C(用户端)以及To G(政府端)不同情境下的场景分类,建立了联邦学习的需求分析模板,厘定了联邦学习性能及安全测评准则,并将联邦学习的激励机制设计理论应用于各种实际场景中。 


技术标准是推广行业应用的通用沟通语言,是引领行业进步的重要指南。目前在微众银行等领头羊的带领下,联邦学习已在金融、医疗、智慧城市等领域有一系列落地应用,例如各银行间建立联邦反洗钱模型用于小微企业信贷风控,联邦医疗打破医院间影像孤岛,城市摄像头基于联邦学习建立数据不出本地的强大安防网络等。首个国际标准的出台,更多想应用与正在应用联邦学习的企业和机构得以进一步扩大合作,共建更加完善和强大的联邦生态。例如,不同地区、规模不同的多家医院在统一的标准指导下,数据不出本地,利用各自拥有病例数据进行联合建模,提升预测脑卒中等疾病的准确率,从而推动我国分级诊疗、慢病防控、疾病早筛等医疗健康事业重要领域进步。


联邦学习国际标准的发布,体现了联邦学习这一新兴技术领域正式在国际上获得认可,也预示着在ToB、ToC等各大应用场景中,联邦学习应用案例将跨入井喷阶段,以联邦学习为代表的保护隐私和数据安全的人工智能技术将推动人工智能正式进入如中国科学院张钹院士所预测的安全、可靠和可信的“人工智能3.0”时代。


IEEE P3652.1标准重要节点回顾

工作组主席由微众银行首席人工智能杨强教授担任,在一年多的时间里,标准工作组先后吸纳了微众银行、创新工场、星云Clustar、第四范式、松鼠AI、京东城市、腾讯云、逻辑汇、华为、中国电信、小米、华大基因、中电科大数据研究院、Senses Global、依图、趣链科技、百度、海信、蚂蚁金服、Eduworks、AI Singapore等三十余家海内外头部企业与研究机构共同参与,召集了六次标准工作组会议对标准制定进行讨论及审定。以下为标准制定过程中重要里程碑:

  • 2018年12月,IEEE标准协会批准了由微众银行发起的关于联邦学习架构和应用规范的标准P3652.1(Guide for Architectural Framework and Application of Federated Machine Learning)立项;
  • 2019年2月,标准工作组第一次会议;
  • 2019年6月,对联邦学习的定义、框架、案例进行了研讨和分析;
  • 2019年8月,聚焦联邦学习各项指标的评估如何量化、标准如何体现联邦学习技术的合规性、联邦学习应用案例的分类归纳等;
  • 2019年11月,聚焦联邦学习场景需求分类与安全测评,着重对联邦学习的安全测评与评级进行规划
  • 2020年3月,标准草案获IEEE通过,进入评估阶段;
  • 2020年9月,终版标准获IEEE确认,形成正式标准文件;
  • 2020年年底,将正式公开出版,全球推行。


注: 目前可在IEEE标准官网(https://www.techstreet.com/ieee/standards/ieee-p3652-1?gateway_code=ieee&vendor_id=7453&product_id=2183131)查看标准全文。


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产业联邦学习
相关数据
华为机构

华为创立于1987年,是全球领先的ICT(信息与通信)基础设施和智能终端提供商,致力于把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织,构建万物互联的智能世界。目前华为有19.4万员工,业务遍及170多个国家和地区,服务30多亿人口。

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第四范式机构

第四范式成立于2014年,是国际领先的人工智能平台提供商,利用机器学习技术,帮助企业提升效率、降低风险,获得更大的商业价值。第四范式坚持以“Empower AI Transformation and Inspire AI For Everyone”为企业愿景,依托于AutoML、迁移学习等技术与企业级人工智能PaaS平台,不断推动人工智能快速、规模化的产业落地。目前,第四范式已在银行、保险、政务、能源、智能制造、零售、医疗、证券等领域积累超过上万个AI落地案例,助力各行各业AI创新变革。

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杨强人物

杨强现任香港科技大学新明工程学讲席教授、计算机科学和工程学系主任,大数据研究所所长 。他是人工智能研究的国际专家和领军人物,在学术界和工业界做出了杰出的服务和贡献,尤其近些年为中国人工智能(AI)和数据挖掘(KDD)的发展起了重要引导和推动作用。

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机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

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在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

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人工智能领域的「规划」通常是指智能体执行的任务/动作的自动规划和调度,其目的是进行资源的优化。常见的规划方法包括经典规划(Classical Planning)、分层任务网络(HTN)和 logistics 规划。

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分类模型的正确预测所占的比例。在多类别分类中,准确率的定义为:正确的预测数/样本总数。 在二元分类中,准确率的定义为:(真正例数+真负例数)/样本总数

逻辑技术

人工智能领域用逻辑来理解智能推理问题;它可以提供用于分析编程语言的技术,也可用作分析、表征知识或编程的工具。目前人们常用的逻辑分支有命题逻辑(Propositional Logic )以及一阶逻辑(FOL)等谓词逻辑。

百度机构

百度是全球最大的中文搜索引擎,是一家互联网综合信息服务公司,更是全球领先的人工智能平台型公司。2000年1月1日创立于中关村,公司创始人李彦宏拥有“超链分析”技术专利,也使中国成为美国、俄罗斯、和韩国之外,全球仅有的4个拥有搜索引擎核心技术的国家之一。

https://www.baidu.com/
蚂蚁金服机构

蚂蚁金服是一家旨在为世界带来普惠金融服务的科技企业。 蚂蚁金服起步于2004年成立的支付宝。2014年10月,蚂蚁金服正式成立。 蚂蚁金服以“为世界带来更多平等的机会”为使命,致力于通过科技创新能力,搭建一个开放、共享的信用体系和金融服务平台,为全球消费者和小微企业提供安全、便捷的普惠金融服务。

https://www.antfin.com/
京东机构

京东(股票代码:JD),中国自营式电商企业,创始人刘强东担任京东集团董事局主席兼首席执行官。旗下设有京东商城、京东金融、拍拍网、京东智能、O2O及海外事业部等。2013年正式获得虚拟运营商牌照。2014年5月在美国纳斯达克证券交易所正式挂牌上市。 2016年6月与沃尔玛达成深度战略合作,1号店并入京东。

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腾讯科技股份有限公司(港交所:700)是中国规模最大的互联网公司,1998年11月由马化腾、张志东、陈一丹、许晨晔、曾李青5位创始人共同创立,总部位于深圳南山区腾讯大厦。腾讯由即时通讯软件起家,业务拓展至社交、娱乐、金融、资讯、工具和平台等不同领域。目前,腾讯拥有中国国内使用人数最多的社交软件腾讯QQ和微信,以及中国国内最大的网络游戏社区腾讯游戏。在电子书领域 ,旗下有阅文集团,运营有QQ读书和微信读书。

http://www.tencent.com/
创新工场机构

创新工场由李开复博士创办于2009年9月,作为国内的创业投资机构,创新工场深耕在人工智能&大数据、消费和互联网、B2B&企业升级、教育、医疗等领域,并不断探索与创新,致力于打造集创业平台、资金支持、投后服务等的全方位生态投资服务平台。

http://www.chuangxin.com/
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如何在保护数据隐私、满足合法合规要求的前提下继续进行机器学习,这部分研究被称为「联邦学习」(Federated Learning)。

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深度学习中的量化是指,用低位宽数字的神经网络近似使用了浮点数的神经网络的过程。

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杭州趣链科技有限公司,简称“趣链科技”,成立于2016年,专注于区块链技术产品与应用解决方案。主要产品有:区块链底层平台Hyperchain、数据共享与安全计算平台BitXMesh、区块链开放服务平台飞洛、供应链金融平台飞洛供应链、存证服务平台飞洛印,目前已完成中央网信办发起的区块链产品服务备案,全面实现“国产、自主、可控”。

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