El Centro Tecnológico CTC ha desarrollado una metodología que permite entrenar modelos de inteligencia artificial utilizando datos de múltiples fuentes sin comprometer su confidencialidad. Los resultados obtenidos hasta el momento permiten aprovechar grandes cantidades de datos, sin comprometer su seguridad y asegurando que la información sensible permanece segura en la ubicación original de los datos. Este avance no solo optimiza el rendimiento de los modelos predictivos de manera individual, sino que también mejora la aplicación de la IA en el sector industrial en su conjunto.
Marco Antonio Melgarejo, tecnólogo del área de Industria y Energía de CTC, ha sido el encargado de presentar esta solución en las XLV Jornadas de Automática, que se celebran en Málaga. El evento reúne a profesionales del ámbito académico, empresarial y de la investigación para compartir avances, discutir ideas y presentar proyectos relacionados con la ingeniería automática.
En este foro, el representante de CTC hizo público un póster en el que se demuestra cómo opera esta metodología innovadora. La propuesta se fundamenta en la posibilidad de entrenar modelos de machine learning mediante el uso de aprendizaje distribuido, sin restricciones, respetando la confidencialidad de los datos, específicamente a través del aprendizaje federado.
Este enfoque permite entrenar modelos de inteligencia artificial robustos y eficientes, utilizando datos de múltiples fuentes sin poner en riesgo su privacidad. Durante el proceso, no se comparten los datos sensibles, sino parámetros asépticos que no dicen nada sobre los datos iniciales, pero que sirven para construir la inteligencia artificial.
Aplicado en la industria, esta técnica permite superar las limitaciones que establece el artículo 78 de la Ley Europea de Inteligencia Artificial en cuanto a la confidencialidad de datos, sin comprometer la información. Un aspecto que resulta muy importante para que los fabricantes europeos generen inteligencias artificiales sectoriales que les permitan competir a nivel global con mejores herramientas estratégicas.
Este avance forma parte del proyecto: “Posicionamiento Estratégico de Especialización Inteligente y Sostenible para las Factorías del FUTuro de CANtabria (FUTCAN)”, que cuenta con el respaldo la Dirección General de Industria, Energía y Minas, perteneciente a la Consejería de Industria, Empleo, Innovación y Comercio del Gobierno de Cantabria, y está cofinanciado por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional a través del Programa Operativo FEDER 2021-2027 de Cantabria por medio de la línea de subvenciones «Ayudas a proyectos de investigación con alto potencial industrial de agentes tecnológicos de excelencia para la competitividad industrial TCNIC”.
Más allá de la exposición del póster, estas jornadas son una oportunidad única para quienes trabajan en el campo de la automática. Un espacio idóneo para intercambiar conocimientos, establecer colaboraciones y explorar nuevas tendencias en esta área en constante evolución. En ese sentido, con el propósito de aprovechar las posibilidades de negocio que se generan en este foro, Ruth García y Alejandro Pérez también se desplazaron a Málaga. Para García, el evento ha sido una ocasión magnífica para conocer más profesionales especializados en automática y robótica, mientras que Pérez, como representante del FUTCAN, ha aprovechado la cita para identificar acciones y futuras colaboraciones relacionadas con la virtualización de proceso industriales basados en inteligencia artificial.
