Liberar el poder de la IA, IOTA y CC para abordar problemas del mundo real: Tendiendo puentes entre Web2 y Web3 con BUILD.5

• BUILD.5 explica cómo, utilizando IA e IOTA, crean una estructura sencilla para que las empresas se embarquen en Web3.
• Proponen crear IA descentralizada utilizando Federated Learning (FL) en lugar de LLM centralizados como ChatGPT.

A principios de este año, en junio de 2023, algunos de los mayores constructores del ecosistema IOTA se unieron para crear BULID.5, ofreciendo así a las empresas una transición fluida de la Web2 a la Web3. Como sabemos, los jugadores de BUILD.5 han estado trabajando en la implementación de la computación confidencial, así como en soluciones de computación en la nube basadas en la privacidad.

Mientras crece la locura por la inteligencia artificial (IA), BUILD.5 está explorando cómo puede utilizar la IA y IOTA para resolver problemas del mundo real, como los desiertos de datos. BUILD.5 propone soluciones para facilitar el acceso a Web3 a unos 4,5 millones de desarrolladores de aplicaciones de todo el mundo.

BUILD.5 afirma que su plataforma está diseñada para adaptarse a la forma en que se desarrollan las aplicaciones modernas, garantizando experiencias fluidas a las empresas que deseen aprovechar la potencia combinada de web2 + web3 = BUILD.5.

La descentralización de la IA

Según BUILD.5, el estado actual de la IA parece fragmentado, con actores centralizados y grandes modelos lingüísticos (LLM) que dominan el mercado. ChatGPT y otros grandes modelos lingüísticos (LLM) se basan en sistemas centralizados en la nube para manejar cantidades masivas de datos. Sin embargo, esta arquitectura centralizada tiene limitaciones en términos de escalabilidad.

La IA centralizada se enfrenta a retos como el aumento de los costes de transferencia de datos, la incompatibilidad con sectores centrados en la privacidad y problemas de rendimiento como la latencia y la seguridad. Como resultado, existe una necesidad acuciante de explorar formas alternativas de mejorar los modelos de IA.

BUILD.5 propone el concepto de Aprendizaje Federado (FL), también conocido como IA Federada, que ofrece un enfoque alternativo al entrenamiento de la IA. El aprendizaje federado ofrece un enfoque descentralizado del aprendizaje automático. Consiste en utilizar un modelo global que se entrena de forma colaborativa en múltiples dispositivos o servidores. Los datos utilizados para el entrenamiento son privados y permanecen localizados, pero los conocimientos y el esfuerzo computacional se comparten entre los dispositivos o servidores.

BUILD.5 simplifica el uso de la tecnología web3 mediante el diseño de integraciones que se alinean con la forma en que se construyen las aplicaciones modernas. Esto significa una compatibilidad perfecta con plataformas basadas en Kubernetes como el superordenador Vela de IBM, una interacción sencilla con herramientas de aprendizaje federado en Watsonx Studio e interconectividad con bibliotecas de computación confidencial como OpenFL, que Intel adoptó para desarrollar IA de código abierto centrada en la privacidad utilizando el aprendizaje federado y la computación confidencial.

Con la compatibilidad natural con plataformas como OpenShift y la interoperabilidad con tecnologías adyacentes como Watsonx, Vela y OpenFL, millones de desarrolladores pueden acceder fácilmente a BUILD.5 a través de las aplicaciones que utilizan a diario. Esto abre enormes posibilidades para la innovación y la productividad, superando con creces lo que toda la industria web3 podría lograr en la próxima década. Juntos, podemos descubrir innovaciones revolucionarias.

Uso de la IA federada en problemas del mundo real

Esta pila tecnológica encuentra una amplia aplicación en los «desiertos de datos», es decir, industrias, regiones o situaciones con una recopilación de datos restringida por motivos de privacidad (militares o sanitarios) o por barreras prácticas (pequeñas empresas, zonas rurales). Estas limitaciones dificultan el progreso de los modelos de IA, ya que dan lugar a modelos sesgados debido a la insuficiencia de datos de entrenamiento en determinadas áreas. Sin embargo, BUILD.5 resuelve este problema con un sencillo flujo de trabajo.

1. El aprendizaje federado permite que los modelos de IA se entrenen localmente en los dispositivos, manteniendo la privacidad y cumpliendo la normativa sobre datos sin transferir datos en bruto.
2. La Computación Confidencial complementa esto creando enclaves seguros para el procesamiento de datos, garantizando la confidencialidad y la protección de los datos durante su uso activo.
3. La blockchain de IOTA aumenta la confianza y la seguridad al proporcionar un registro transparente e inmutable de las transacciones de FL, preservando así la integridad de los datos y el cumplimiento de la normativa sobre privacidad. Su protocolo ligero, sus transacciones sin contacto y su escalabilidad la hacen ideal para las transacciones generadas por dispositivos IoT.
4. Los dispositivos IoT son esenciales para hacer frente a los desiertos de datos, dada su capacidad para generar una gran cantidad de datos y su presencia generalizada. Estos dispositivos pueden funcionar como nodos en el sistema FL, permitiendo el aprendizaje distribuido y la actualización de modelos en tiempo real.
5. La plataforma BUILD.5 integra estas tecnologías para ofrecer una solución unificada y eficiente a la hora de abordar los retos que plantea el desierto de datos.

BUILD.5 simplifica la adopción de web3 al integrarse a la perfección con el desarrollo de aplicaciones modernas. A diferencia de otros proyectos web3, adopta la centralización como una tecnología adicional con la que interactuar, reconociendo que los primeros mil millones de usuarios de blockchain probablemente pasarán de web2 a web3.