A Inteligência Artificial é cada vez mais relevante nos projetos do âmbito espacial. Nestes projetos, a solução é tão importante como a qualidade dos dados. O potencial atual das soluções de aprendizagem automática permite o seu uso para complementar, ou até substituir, nalguns casos, as técnicas clássicas para resolver tarefas como possam ser o processamento de sinais ou a deteção de anomalias. Além disso, quanto mais dados estejam disponíveis, melhor será o rendimento, pelo que é normal que diferentes entidades colaborem numa solução comum. No entanto, isto pode representar um problema em termos de privacidade e nem sempre é possível partilhar os dados entre as diferentes partes.

Para fazer frente a esta problemática, Juan Miguel Auñón, Data Scientist da GMV, apresentou no evento “Big Data from Space 2021 (BIDS21” a solução uTile PET para o desenvolvimento colaborativo de algoritmos de Inteligência Artificial sem necessidade de comprometer a privacidade de cada uma das partes. Durante a sua intervenção também apresentou como exemplo secure k-means, um algoritmo de clustering que permite que as organizações colaborem obtendo um bem comum, salvaguardando a privacidade em todo o momento.

uTile PET é uma solução desenvolvida pela GMV para aproveitar os dados confidenciais e privados para melhorar os algoritmos e modelos analíticos de aprendizagem automática, cumprindo sempre com os requisitos da organização, garantindo a privacidade dos dados, assim como o regulamento vigente. Com esta tecnologia não é necessário escolher entre a privacidade dos dados e a usabilidade, uma vez que aproveita métodos criptográficos avançados que mantêm os dados cifrados enquanto se realizam todos os cálculos necessários. Deste modo, uTile PET permite que os dados sensíveis das organizações nunca fiquem expostos nem sejam transferidos entre departamentos, organizações ou países diferentes.