Scarica la nostra App

iSpazio app

Resta in contatto con noi

Ascolta il nostro Podcast

ispazio podcast

Subscribe Now

* You will receive the latest news and updates on your favorite celebrities!

Trending News

La Gboard di Google sfrutta un nuovo approccio per migliorare i propri algoritmi di AI direttamente sui nostri smartphone
Notizie

La Gboard di Google sfrutta un nuovo approccio per migliorare i propri algoritmi di AI direttamente sui nostri smartphone 

Grandi aziende come Google ed Apple utilizzano algoritmi di machine learning per migliorare i propri software. Generalmente le informazioni provenienti dagli utenti sull’utilizzo delle app sono collocate su server centralizzati sui quali in seguito vengono “addestrati” i nuovi algoritmi di intelligenza artificiale.

Contenuto bloccato. Devi accettare i cookies per visualizzare questo contenuto.

Google vuole stravolgere l’idea di un datacenter utilizzando il nuovo Federated Learning, con il quale è possibile decentralizzare il lavoro dell’intelligenza artificiale. Infatti, piuttosto che collocare i dati degli utilizzatori sui propri server, il processo di addestramento degli algoritmi avviene direttamente su ciascun dispositivo utilizzando i dati memorizzati in locale. È la CPU del proprio smartphone ad aiutare gli algoritmi di AI di Google.

Con questo approccio ogni utente potrà scaricare dalla rete il modello di machine learning e migliorarlo automaticamente secondo le proprie necessità e abitudini semplicemente utilizzando il proprio smartphone.

Icona applicazione Gboard: la tastiera Google

Gboard: la tastiera Google

Google LLC
Gratis

Google sta testando il Federated Learning utilizzando la propria tastiera, la Gboard. Quando la Gboard mostra i suggerimenti all’utente, l’app è in grado di ricordarsi cosa viene scelto e cosa viene scartato ed utilizzare queste informazioni per personalizzare gli algoritmi direttamente sul proprio dispositivo. Le modifiche possono essere inviate ai server di Google che le utilizzerà per aggiornare la app per tutti gli utenti.

A) L’app è aggiornata sul dispositivo del singolo utente in base al proprio utilizzo. B) Google raccoglie le informazioni sulla personalizzazione e (C) sfrutta queste modifiche per rilasciare un nuovo aggiornamento della app stessa

Come affermano i tecnici di Google, questo approccio, oltre a permettere la realizzazione di modelli più efficaci e ridurre i consumi energetici, offre maggiori garanzie in termini di privacy utilizzando i dati direttamente in locale.

Questa non è la prima volta che una grande azienda utilizza i dati degli utenti per migliorare i propri algoritmi di AI. Anche Apple ha infatti annunciato lo scorso giugno il proprio algoritmo di apprendimento automatico, chiamato “differential privacy”, per ottenere gli stessi benefici di Federated Learning.

Questi metodi diventeranno sempre più comuni permettendo alle aziende di utilizzare i dati degli utenti soddisfacendo le politiche di privacy.

Contenuto bloccato. Devi accettare i cookies per visualizzare questo contenuto.

Related posts

Commenti

Informativa

Questo sito o gli strumenti terzi da questo utilizzati si avvalgono di cookie necessari al funzionamento ed utili alle finalità illustrate nella cookie policy.

Se vuoi saperne di più o negare il consenso a tutti o ad alcuni cookie, consulta la cookie policy.

Chiudendo questo banner, scorrendo questa pagina, cliccando su un link o proseguendo la navigazione in altra maniera, acconsenti all’uso dei cookie.