Compartir assegurant els principis de protecció de dades i generant confiança entre els diferents actors

Les dades generades per l’activitat individual i les organitzacions tenen un gran valor que va més enllà de l’econòmic. En combinar i utilitzar aquestes dades de manera responsable, podem ser capaços d’utilitzar-les per al benefici de la societat, com ara per predir una malaltia o lluitar contra el frau.

En aquest context, Pablo González, Data Scientist de GMV, ha intervingut en l’esdeveniment de Valladolid AI amb una ponència en la qual ha explicat com extreure tot el poder de les dades sense comprometre la privacitat dels usuaris amb la solució uTile PET desenvolupada per GMV.

Valladolid AI és membre de la comunitat Spain AI, una xarxa nacional i associació sense ànim de lucre, amb la finalitat de crear una comunitat col·laborativa dins de l’àmbit de la intel·ligència artificial a Espanya.

La solució uTile PET ens permet fer càlculs de manera segura i privada sobre dades distribuïdes, assegurant els principis de protecció de dades, i també generar confiança entre els diferents actors. A més, entre les estratègies i tècniques PET figuren les arquitectures d’aprenentatge federat que permeten el desenvolupament de sistemes d’aprenentatge automàtic sense necessitat de comunicar les dades personals entre els intervinents. Aquestes tècniques poden ser tant de tipus horitzontal com vertical i són clau en els nous escenaris que es plantegen com, per exemple, els espais de dades.

Amb uTile no cal que triem entre la privacitat de les dades i la possibilitat d’utilitzar-les, ja que aprofita mètodes criptogràfics avançats que mantenen les dades xifrades mentre es fan tots els còmputs necessaris. D’aquesta manera, habilitem la possibilitat que les dades sensibles de les organitzacions mai no siguin ni exposades ni transferides a través de departaments, organitzacions o diferents països. Encara més, ni tan sols els propietaris de les dades no han de confiar les seves dades a tercers. Aquestes continuen protegides darrere dels controls interns de les organitzacions, ja sigui on-premise o cloud, i la informació sensible roman privada durant el còmput que realitzem

Per exemple, en el marc del projecte TARTAGLIA, GMV està entrenant algoritmes d’intel·ligència artificial amb uTile per extreure evidència de manera segura a partir de dades dels pacients.

El projecte, denominat TARTAGLIA, s’emmarca dins del programa Misiones de R+D en intel·ligència artificial de l’agenda Espanya Digital 2025 i de l’Estratègia Nacional d’Intel·ligència Artificial.