Research Project

MUSKETEER: Machine Learning per accrescere la conoscenza condivisa

ABSTRACT
Il nostro progetto di ricerca per sviluppare una piattaforma di apprendimento automatico, convalidata e federata, che preserva la privacy ed è testata su dati industriali.

Where: international
Challenge
Le Industrial Data Platforms (IDP) si trovano davanti diverse barriere che ne limitano l'utilizzo, barriere legali o legate alla proprietà dei dati o alle diverse politiche sulla privacy applicate dai vari attori e sfiducia verso la gestione dei dati. Il Machine Learning sta rivoluzionando settori interi attraverso processi decisionali basati sui dati.
Approach
Il Machine Learning è una tecnologia dirompente in molti settori, in quanto fornisce un modo scalabile e flessibile per adottare un processo decisionale basato sui dati. Le Industrial Data Platforms (IDP) soddisfano l'esigenza di stabilire reti affidabili in cui i dati possono essere trasferiti, sono accessibili e possono essere utilizzati in modalità sicura. Il progetto MUSKETEER sfrutta nuovi paradigmi dalla ricerca sull'apprendimento automatico, come ad esempio quello federato o l'apprendimento automatico a tutela della privacy e a protezione da attacchi informatici.
Digital Ecosystem
Solution
Digital Ecosystem

MUSKETEER segue gli standard industriali per sviluppare un'IDP affidabile e sicura, in grado di superare le barriere esistenti in modo da consentire l'apprendimento automatico scalabile che preserva la privacy in uno scenario federato. Essa mira ad offrire il rilevamento e la mitigazione di attacchi avversari e un modello per la monetizzazione dei dati in base al loro valore reale.

Nel progetto Engineering progetta e sviluppa connettori lato client (Federated Machine Learning) per la comunicazione scalabile, sicura, affidabile e rispettosa della privacy.

Il progetto ha ricevuto un cofinanziamento dal programma Horizon 2020 dell'Unione Europea - Contratto n. 824988

Results
Markets
Ecosystem

Impacts

Technologies

To know more

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