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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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,我们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:让无处不在的联接,成为人人平等的权利;为世界提供最强算力,让云无处不在,让智能无所不及;所有的行业和组织,因强大的数字平台而变得敏捷、高效、生机勃勃;通过AI重新定义体验,让消费者在家居、办公、出行等全场景获得极致的个性化体验。目前华为约有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年底,是国际领先的人工智能平台与技术服务提供商, 依托于领先的机器学习技术与丰富的行业实践经验,第四范式打造了企业智能化转型战略产品“天枢”,通过构建以消费者为中心的全链路客户流量运营,帮助企业实现以创造业务价值为目标的智能化转型。此外,第四范式为企业树立了正确的转型目标和方法,通过自动化AI应用构建平台第四范式HyperCycle ML,提升AI建模效率,降低AI应用门槛,将AI技术快速、规模化落地到企业众多业务场景中,提升业务场景价值。同时,第四范式采用软件定义算力的先进理念为企业提供软硬一体AI集成系统SageOne,降低企业AI部署总体拥有成本,推动企业全面智能化转型进程。目前,第四范式已为金融、零售、能源、医疗、制造、互联网、媒体等行业成功落地上万个AI应用,助力各行业企业的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。

人工智能技术

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)

规划技术

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。

准确率技术

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

百度是全球领先的人工智能平台型公司。百度大脑是中国领先的“软硬一体AI大生产平台”,是百度AI的集大成,对外全方位输出超过270多项核心AI能力,服务230万开发者。飞桨是中国首个全面开源开放、功能完备的产业级深度学习平台,是中国自主研发的“智能时代的操作系统”。百度智能云是百度AI To B 业务的重要承载者和输出者,是产业智能化领导者。小度助手是中国领先的对话式人工智能操作系统,拥有中国市场最繁荣、开放的对话式人工智能生态,今年6月,小度助手语音交互次数超过58亿次。作为全球领先的、最活跃的自动驾驶开放平台,百度Apollo代表中国最强自动驾驶实力,被知名研究公司Navigant Research列为全球四大自动驾驶领域领导者之一。目前聚焦在以自动驾驶、汽车智能化、智能交通为核心的三大赛道。自动驾驶技术方面,超过十项中国第一,实力领跑行业。智能交通方面,百度 “ACE交通引擎”是全球首个车路行融合的全栈式智能交通解决方案。

https://www.baidu.com/
蚂蚁集团机构

蚂蚁集团是中国最大的移动支付平台支付宝的母公司,也是全球领先的金融科技开放平台,致力于以科技推动包括金融服务业在内的全球现代服务业的数字化升级,携手合作伙伴为消费者和小微企业提供普惠、绿色、可持续的服务,为世界带来微小而美好的改变。

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。旗下设有京东零售、京东物流、京东科技子集团、印尼&泰国海外合资跨境电商等核心业务。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。

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腾讯机构

腾讯,1998年11月诞生于中国深圳,是一家以互联网为基础的科技与文化公司。我们的使命是“通过互联网服务提升人类生活品质”。腾讯秉承着 “一切以用户价值为依归”的经营理念,为亿万网民提供优质的互联网综合服务。 腾讯的战略目标是“连接一切”,我们长期致力于社交平台与数字内容两大核心业务:一方面通过微信与QQ等社交平台,实现人与人、服务及设备的智慧连接;另一方面为数以亿计的用户提供优质的新闻、视频、游戏、音乐、文学、动漫、影业等数字内容产品及相关服务。我们还积极推动金融科技的发展,通过普及移动支付等技术能力,为智慧交通、智慧零售、智慧城市等领域提供有力支持。 腾讯希望成为各行各业的数字化助手,助力数字中国建设。在工业、医疗、零售、教育等各个领域,腾讯为传统行业的数字化转型升级提供“数字接口”和“数字工具箱”。我们秉持数字工匠精神,希望用数字创新提升每个人的生活品质。随着“互联网+”战略实施和数字经济的发展,我们通过战略合作与开放平台,与合作伙伴共建数字生态共同体,推进云计算、大数据、人工智能等前沿科技与各行各业的融合发展及创新共赢。多年来,腾讯的开放生态带动社会创业就业人次达数千万,相关创业企业估值已达数千亿元。 腾讯的愿景是成为“最受尊敬的互联网企业”。我们始终坚守“科技向善”的初心,运用科技手段助力公益事业发展,并将社会责任融入每一个产品。2007年,腾讯倡导并发起了中国互联网第一家在民政部注册的全国性非公募基金会——腾讯公益慈善基金会。腾讯公益致力于成为“人人可公益的创连者”,以互联网核心能力推动公益行业的长远发展为己任。腾讯公益联合多方发起了中国首个互联网公益日——99公益日,帮助公益组织和广大爱心网友、企业之间形成良好的公益生态,让透明化的“指尖公益”融入亿万网民的生活。

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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/
联邦学习技术

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)。

量化技术

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”。

https://www.hyperchain.cn/
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