NeurIPS2019联邦进修国际研讨会论文收录环境发表中美领跑人工智能新偏向

2019年12月,国际人工智能顶级学术集会会议神经信息处理赏罚体系大会NeurIPS 2019(Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems 2019)即将于加拿大温哥华谨慎召开。大会时代,谷歌、微众银行、卡耐基梅隆大学、新加坡南洋理工大学等机构将连系举行关于联邦进修技能及应用的国际研讨会(Workshop on Federated Learning for Data Privacy and Confidentiality)。从该国际研讨会克日发表的论文收录环境来看,联邦进修这一人工智能子规模已担当到海表里知名研究机构及企业的存眷与重视。

联邦进修国际社区范畴进一步扩大

据研讨会主席、微众银行人工智能首席科学家范力欣先容,跟着人工智能技能乐成打破算法与算力上的限定,怎样毗连“数据孤岛”和掩护数据隐私,成为人工智能在各行各业应用落地所必需办理的困难。“联邦进修”(Federated Learning)作为一种加密的漫衍式呆板进修范式,可以使得各方在不披露原始数据的环境下到达共建模子的目标。即在不违背数据隐私掩护礼貌的条件下,毗连数据孤岛,成立机能卓越的共有模子。

近两年来,联邦进修在学术研究、尺度拟定、行业落地等方面一起高歌猛进,成为人工智能规模引人注目标偏向之一。本年8月,IJCAI 2019首届联邦进修国际研讨会的乐成召开符号了联邦进修国际社区的正式创立,联邦进修进入了一个新的阶段。此次在NeurIPS 2019中举行的联邦进修主题的研讨会则在参加人数、投稿数目、研讨深度、应用广度等方面进一步晋升,吸引更多国际研究者与从颐魅者的存眷。

据统计,此次研讨会共收到68篇投稿论文,来自美、中、英、德、芬兰、新加坡、日本、印度、以色列、沙特阿拉伯等17个国度和地域,个中不乏哈佛、普林斯顿、康奈尔、麻省理工等国际名校与研究机构,以及谷歌、华为、腾讯、微众银行等知名企业。数据表现,美国与中国投稿最多,占投稿总数70%以上。在近几年联邦进修的研究中,以谷歌研究院为代表的技能门户存眷斲丧者端(C端)移动设惫亓?隐私掩护题目,而海内以微众银行 AI团队为代表的技能门户,较量垂青企业端(B端)跨机构跨组织大数据相助场景。究竟上此次研讨会的投稿漫衍也正浮现了在联邦进修这一人工智能新偏向上,中美的领先职位。

理论研究与应用试探齐头并进

在被吸取的33篇论文中,从入选论文作者的机构漫衍来看,卡耐基梅隆大学、谷歌、微众银行、腾讯占比最高。哈佛大学、耶鲁大学、康奈尔大学、清华大学、北京大学、香港科技大学、微软、Facebook、腾讯等国表里知名研究机构与企业均占一席之地。

入选论文不只包括春联邦进修的理论研究,更重要的是泛起了在现实应用中的试探成就。个中最受评委青睐的来自卡耐基梅隆大学的论文《Think Locally, Act Globally: Federated Learning with Local and Global Representations》就提出团结当地与全局的方法,低落联邦进修通信开销,晋升进修服从,该要领纵然在参加方拥有非同质数据的环境下如故有用。无独占偶,海内微众银行AI团队的论文《A Communication Efficient Vertical Federated Learning Framework》提出针对纵向联邦,低落通讯开销,进而晋升进修服从的要领,该要领在理论说明与尝试验证中被证明行之有用。通讯开销的低落与进修服从的晋升将为更大范畴的家产化奠基基本,对此的研究来历于应用,也将在现实应用中发生庞大代价。另外,谷歌与卡耐基梅隆大学的相助论文《Mitigating the Impact of Federated Learning on Client Resources》提供了一个春联邦进修各类要领举办客观全面评价的基准框架(benchmark framework)。

大咖云集共话联邦进修将来

值得一提的是,此次研讨会汇聚了浩瀚学术大咖,个中欧洲人工智能领武士物、欧洲人工智能同盟(ECCAI)与国际人工智能学会(AAAI)院士Boi Faltings传授的论文《Federated Learning with Bayesian Differential Privacy》从理论说明与尝试功效两方面,证明白贝叶斯差分隐私联邦进修的有用性。

此次研讨会还约请了八位特邀高朋,颁发联邦进修主题陈诉:微众银行首席人工智能官、第四范式连系首创人、香港科技大学讲席传授杨强,谷歌语音辨认技能研发带头人Francoise Beaufays及谷歌研究院研究员Daniel Ramage,收集安详规模闻名专家、加州大学伯克利分校传授Dawn Song及助理传授Raluca Ada Popa,阿姆斯特丹大学呆板进修首席传授、高通技能副总裁Max Welling,卡耐基梅隆大学助理传授Ameet Talwalkar,中国科学院计较技能研究所泛在计较体系研究中心主任陈益强传授。

联邦进修规模的顶尖学者与从颐魅者将从理论研究与实践试探出发,把联邦进修与多个行业规模的最新技能团结起来,为应对用户隐私掩护、数据安详与AI落地的抵牾提供越发全面有用的办理要领。信托跟着联邦进修的深入研究与普及落地,AI的更大局限行业应用将来可期。

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（编辑：河北网）

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