Die Regierungen Großbritanniens und der USA haben die zwölf Gewinner der ersten Phase der Privacy-Enhancing Technologies (PETs) Awards bekannt gegeben. Zu dieser ausgewählten Gruppe von Unternehmen gehört auch GMV, das mit uTile eine Lösung vorgestellt hat, die sichere und private Berechnungen von verteilten Daten ermöglicht, ohne dass diese von ihren Haltern preisgegeben oder verschoben werden. Diese von GMV entwickelte Lösung nutzt sensible Daten, um maschinelle Lernalgorithmen und Analysemodelle zu verbessern und erfüllt dabei alle organisatorischen Anforderungen an den Datenschutz und die geltenden Vorschriften.

Alle Teilnehmer entwickeln Lösungen, mit denen Modelle der Anwendung künstlicher Intelligenz auf sensible Daten trainiert werden können, ohne dass die betroffenen Unternehmen ihre Rohdaten offenlegen, teilen oder kombinieren müssen. Es wird erwartet, dass diese Lösungen Einfluss auf die Verbesserung der Privatsphäre und die Stärkung vertrauenswürdiger KI haben werden, während gleichzeitig die Menschenrechte und die Freiheit der Bürger respektiert werden.

Die besten Lösungen dieser Herausforderung werden auf dem zweiten Gipfel vorgestellt, den Präsident Joe Biden in der ersten Hälfte des Jahres 2023 einberufen will. Der Wettbewerb wird vom National Institute of Standards and Technology (NIST) und der National Science Foundation (NSF) finanziert und verwaltet.

Die 12 Gewinnerbeiträge wurden aus 76 Einreichungen in zwei Bereichen des Wettbewerbs ausgewählt: Die Nutzung von PETs zur besseren Aufdeckung von Finanzkriminalität und die Vorhersage des individuellen Infektionsrisikos während einer Pandemie, bzw. die Entwicklung einer Lösung für beide Szenarien.

Zur ersten Phase dieses Wettbewerbs reichten Teams aus akademischen Einrichtungen, globalen Technologieunternehmen und Unternehmen für Datenschutztechnologie ihre Beiträge zur Beschreibung ihrer Ansätze zur datenschutzfreundlichen Datenanalyse ein.

Die Preise wurden an folgende Organisationen und Teams vergeben:

• Corvus Research Limited
• Diagonal Works
• GMV
• Faculty
• Featurespace Limited
• OpenMined and DeepMind
• Privitar Limited
• University of Cambridge
• University of Liverpool
• Team MusCAT (Broad Institute, Massachusetts Institute of Technology, Harvard Business School, University of Texas Austin, University of Toronto)
• Team IBM Research
• Team Secret Computers (Inpher Inc.)