La compañía Google ha planteado un nuevo modelo de aprendizaje automático que está probando en un intento por aumentar el conocimiento que obtiene a partir de los datos de los usuarios pero manteniendo a salvo su privacidad.
Google ya ha hecho público este nuevo proceso al que se ha denominado como Federated Learning, en un post publicado en su blog de investigación hace sólo unos días.
Evitar “la nube”, he ahí la cuestión de Federated Learning
Normalmente, los algoritmos utilizados necesitan almacenar los datos de los usuarios en servidores (o en “la nube”) para poder procesarlos con posterioridad. Sin embargo, esto plantea un evidente problema potencial de seguridad, ya que los datos almacenados en la nube podrían ser accesibles hackers.
Con Federated Learning, Google afirma que puede recopilar y analizar los datos de los usuarios dentro de sus propios dispositivos, y aún así, el aprendizaje aún se puede compartir. Con este proceso sólo algunos datos se transfieren a los servidores de Google, pero en esencia se trata de un resumen cifrado que se mezcla con otros datos de usuario para anonimizarlo. El contenido original nunca sale del teléfono de una persona.
De acuerdo con Google, el funcionamiento concreto es el siguiente:
Funciona de esta manera: el dispositivo descarga el modelo actual, lo mejora aprendiendo de los datos de su teléfono y, a continuación, resume los cambios como una pequeña actualización centrada. Sólo esta actualización del modelo se envía a la nube, utilizando la comunicación cifrada, donde se hace un promedio inmediato con otras actualizaciones de usuario para mejorar el modelo compartido. Todos los datos de formación permanecen en su dispositivo y no hay actualizaciones individuales almacenadas en la nube.
Google dice que este Federated Learning se está probando a través de su teclado Gboard en Android. “Cuando Gboard muestra una consulta sugerida, su teléfono localmente almacena información sobre el contexto actual y si ha hecho clic en la sugerencia”, escribió Google en la entrada del blog, agregando, “Federated Learning procesa esa historia en el dispositivo para sugerir mejoras a la siguiente iteración del modelo de sugerencia de consulta de Gboard.”
Esto significa que Gboard está aprendiendo y aplicando cuáles son las sugerencias más relevantes en un contexto dado sin que se realice la transferencia de datos habitual. En consecuencia, no sólo se derivan beneficios en materia de seguridad y privacidad, sino también en cuanto a velocidad se refiere ya que Gboard puede aplicar lo aprendido sin tener que esperar a que se publique una actualización de Google.
La cuidadosa programación garantiza que la capacitación sólo se produce cuando el dispositivo está inactivo, conectado y en una conexión inalámbrica gratuita, por lo que no hay ningún impacto en el rendimiento del teléfono.
No cabe duda de que si esta tecnología Federated Learning de Google, o bien otras tecnología similar, pudiese ser implementada en otras aplicaciones y servicios más allá del teclado Gboard, significaría un importante avance para la seguridad y la privacidad de todos los usuarios.
A medida que pasa el tiempo, cada vez son más las compañías y organizaciones que van implementando diferentes técnicas de aprendizaje automático con el fin de conocer mejor a sus clientes y usuarios, poder adelantarse a sus necesidades y, en definitiva, poder aumentar la efectividad de sus productos, y todo ello se fundamenta en nuestros propios datos para hacerlo real. Por lo tanto, si estos servicios pueden ser mejorados al tiempo que se mantienen nuestros nuestros datos seguros, el beneficio sería mayor y para ambas partes.
La nueva tecnología de aprendizaje automático presentada por Google, Federated Learning, parece que es mucho más complicado, e incluso inteligente, de lo que parece en estas explicaciones así que, si te animas a echar un vistazo más en profundidad a todo lo que se esconde tras esto, puedes visitar el blog de Google Research, aunque ya os adelantamos que toda la información se encuentra en inglés.
El artículo Google prueba nuevas formas de aprender de tus datos protegiendo la privacidad ha sido originalmente publicado en Androidsis.
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