I large language model on-premises, i modelli open source e la multimodalità aprono nuove prospettive e opportunità per aziende di tutte le dimensioni.
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Best Practice
Federated Learning
Valorizza il potenziale dei tuoi dati, mantenendone il controllo.
Intelligenza condivisa, dati sicuri
Negli ospedali, nelle banche, nelle fabbriche e oltre, ogni giorno vengono generati dati di grande valore – ma gran parte di essi rimane inutilizzata. Le rigorose leggi sulla protezione dei dati, le normative stringenti e le preoccupazioni riguardo alla sicurezza dei dati spesso impediscono alle organizzazioni di sfruttare appieno il potenziale dell'intelligenza artificiale. Il Federated Learning sta cambiando questa realtà.
Il Federated Learning è un approccio all'apprendimento automatico in cui i modelli di intelligenza artificiale vengono addestrati in modo decentralizzato, direttamente nei luoghi in cui vengono generati i dati. I dati rimangono sui dispositivi locali o in sistemi protetti. Solo i parametri del modello addestrato vengono centralmente consolidati e valutati. Questo permette un apprendimento collaborativo oltre i confini di sistema o aziendali, senza mai dover condividere dati sensibili.
Federated Learning come chiave per un progresso conforme alla privacy
Grazie alla sua versatilità, il Federated Learning trova applicazioni pratiche in numerosi ambiti. Ovunque i dati sensibili siano distribuiti tra diverse parti, questo approccio crea nuove opportunità – senza compromettere la sicurezza.
Healthcare
Ospedali, laboratori e istituti di ricerca possono collaborare nell'addestramento dell'IA per la rilevazione di malattie, la diagnosi e il trattamento – ad esempio, per identificare tumori o personalizzare le cure per malattie croniche.
Settore finanziario
Le banche operano sotto regolamenti rigorosi e affrontano costanti minacce alla cybersecurity. Il Federated Learning consente loro di rilevare frodi, riciclaggio di denaro o rischi di credito in modo collaborativo – senza mai condividere i dati dei clienti. Ogni banca si allena localmente, mentre il modello apprende globalmente.
Automotive
I veicoli moderni generano enormi volumi di dati dai sensori. Il Federated Learning consente ai produttori di migliorare l'assistenza alla guida, ottimizzare la manutenzione e progredire verso la guida autonoma – il tutto senza centralizzare informazioni sensibili degli utenti. La flotta si allena insieme mantenendo i dati sul posto.
Retail & e-commerce
Comprendere i clienti è fondamentale per il successo. Con il Federated Learning, i rivenditori possono addestrare l'IA per raccomandazioni, pianificazione dell'inventario e prezzi dinamici direttamente sui sistemi POS o nelle app. I dati sensibili, come la cronologia degli acquisti e la posizione, rimangono privati – mentre l'IA personalizza l'esperienza.
Settore pubblico e città intelligenti
Dal flusso del traffico alle reti energetiche, la città di domani funziona grazie ai dati. L'apprendimento federato consente a governi, utility e fornitori di trasporti di collaborare in modo sicuro, stimolando l'innovazione senza unire dataset o esporre sistemi.
Manifattura e IoT Industriale
Le fabbriche e i sistemi industriali generano enormi quantità di dati da sensori e macchine. Con l'apprendimento federato, le aziende possono ottimizzare la manutenzione predittiva, il controllo qualità e l'efficienza energetica – senza spostare i dati al di fuori. Ogni macchina o impianto contribuisce a modelli più intelligenti mantenendo i dati operativi al sicuro.
Collaborazione intersettoriale
L'apprendimento federato apre la porta a forme completamente nuove di collaborazione. Ad esempio, ospedali e fornitori di assicurazioni possono addestrare modelli insieme per prevedere gli esiti dei trattamenti o valutare il rischio dei pazienti – senza mai scambiare dati sensibili. Questo crea valore condiviso tra i settori mantenendo rigorose protezioni dei dati.
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Federated Learning e local LLMs
In questo contesto, i local LLMs stanno guadagnando sempre più importanza: modelli linguistici che vengono eseguiti direttamente sui sistemi di proprietà dell'azienda, garantendo la massima sovranità sui dati. Combinare entrambi gli approcci consente di adattare i local LLMs con dati riservati e migliorare il modello in modo collaborativo tramite Federated Learning – in modo sicuro, efficiente e scalabile. Metodi moderni come il Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) o la compressione del modello rendono possibile questa interazione anche con risorse limitate. Il risultato: modelli di IA personalizzati che apprendono continuamente, con pieno controllo sui dati.
Innovazione digitale etica e soluzioni AI su misura
In Reply, ci impegniamo a promuovere le tecnologie più avanzate, a mettere a disposizione la nostra profonda conoscenza del settore e a perseguire un'innovazione digitale etica. Esploriamo approcci innovativi, come il Federated Learning, e li rendiamo concreti – dal proof of concept ai production-ready system.
I nostri esperti in Data Science, Machine Learning ed Edge Computing offrono un supporto altamente specializzato e su misura per ogni progetto, collaborando a stretto contatto con il cliente per garantire soluzioni personalizzate e ottimizzate in base alle specifiche esigenze e obiettivi.
Valorizziamo il potenziale dei tuoi dati rendendoli scalabili e sicuri.
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Machine Learning Reply è la società del gruppo Reply specializzata in soluzioni di Machine Learning, Cognitive Computing e Artificial Intelligence. Machine Learning Reply, sulla base dei più recenti sviluppi nel campo dell'intelligenza artificiale, applica tecniche innovative di Generative Al, Deep Learning, Natural Language Processing, Image/Video Recognition a differenti scenari d'uso come ad esempio la Smart Automation, i motori predittivi, il processamento di documenti, i sistemi di raccomandazione e gli