La intel·ligència artificial és cada vegada més rellevant en els projectes de l’àmbit espacial. En aquests projectes, la solució és tan important com la qualitat de les dades. El potencial actual de les solucions d’aprenentatge automàtic permet el seu ús per complementar, o fins i tot substituir en alguns casos, les tècniques clàssiques per resoldre tasques com poden ser el processament de senyals o la detecció d’anomalies. A més, com més dades estiguin disponibles, millor serà el rendiment, per la qual cosa és normal que diferents entitats col·laborin en una solució comuna. Tanmateix, això pot implicar un problema en termes de privacitat i no sempre és possible compartir les dades entre les diferents parts.

Per fer front a aquesta problemàtica, Juan Miguel Auñón, Data Scientist de GMV, ha presentat a l’esdeveniment “Big Data from Space 2021 (BIDS21)” la solució uTile PET per al desenvolupament col·laboratiu d’algoritmes d’intel·ligència artificial sense necessitat de comprometre la privacitat de cadascuna de les parts. Durant la seva intervenció també ha presentat com a exemple secure k-means, un algoritme de clustering que permet que les organitzacions col·laborin obtenint un bé comú, salvaguardant la privacitat en tot moment.

uTile PET és una solució desenvolupada per GMV per aprofitar les dades confidencials i privades per millorar els algoritmes i models analítics d’aprenentatge automàtic, complint sempre els requisits de l’organització, garantint la privacitat de les dades així com la normativa vigent. Amb aquesta tecnologia no cal triar entre la privacitat de les dades i la usabilitat, ja que aprofita mètodes criptogràfics avançats que mantenen les dades encriptades mentre es realitzen tots els càlculs necessaris. D’aquesta manera, uTile PET permet que les dades sensibles de les organitzacions no quedin mai exposades ni es transfereixin entre departaments, organitzacions o països diferents.