ワイズネッツは、機関別データを外部に反出せずに人工知能（AI）学習と分析に活用できる連合コンピューティング技術の高度化に取り組む。敏感情報保護が重要な産業現場でもAIを安全に活用できる基盤を整えることを目指す。
ワイズネッツは、科学技術情報通信部と情報通信企画評価院（IITP）が支援する『データ活用強化のための分散型データ連合コンピューティング技術開発及び実証』プロジェクトの3年目の研究を本格的に推進すると3日に発表した。
連合コンピューティングは、複数の機関に分散されたデータを一箇所に集めず、各機関に原本データを保管したままAI学習と分析を行う技術である。個人情報や企業の敏感情報が外部に漏れるリスクを減らしつつ、分散されたデータの活用度を高めることが特徴である。
今回のプロジェクトは、ソフトウェア（SW）コンピューティング産業の原典技術開発事業の一環として推進される。複数の機関に散らばった大規模データを中央に集中させずに迅速かつ正確に分析・学習できる連合AIプラットフォームの開発と実証が目標である。
ワイズネッツは今回の研究で4つの核心技術を開発している。スマートフォンやウェアラブルデバイスでも演算が可能なAIモデルの軽量化技術、中央サーバーと地域端末間のデータ転送のための高速通信技術、暗号化された状態でデータを処理するプライバシー保護連合分析技術、中央の大規模モデルと端末の小型モデルを連携させる全域階層型学習モデル構築技術である。
今年の研究では具体的な技術成果も確保した。8ビット量子化技術を適用し、AIモデルのサイズを従来の72%に縮小しながらも性能を維持した。地域キャッシュ技術を通じて、中央サーバーと地域サーバー間のデータ転送量も従来の8.06倍削減した。
ワイズネッツは今後、実データを活用した応用サービスを構築し、学習結果を管理する体制を整え、技術の現場適用を拡大する計画である。ソウル研究院や大雄製薬、韓国銀行などの実証機関と協力し、各分野のデータを収集・分析・学習し、連合コンピューティング技術の活用可能性を検証する予定である。
強用成ワイズネッツ代表は「敏感なデータを安全に守りながら学習・分析できる連合コンピューティング技術は、今後AIエージェントがセキュリティが重要な現場に拡大する上で核心的な役割を果たすだろう」と述べ、「ワイズネッツが蓄積してきたAI技術の能力と連携し、安心してデータを扱えるAI環境を整えることに貢献する」と語った。
* この記事はAIによって翻訳されました。
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