従来のビッグデータを用いたAI処理は、多くの問題を抱えている。例えば、顧客やユーザーからのデータの収集に伴うプライバシーの問題、IoT/IoE等の大規模なエッジコンピューティング環境から生成されるデータを活用するためのコンピューティングやネットワークリソースの対策、リアルタイム処理対応などが挙げられる。これらの課題解決策として、集約されたビッグデータを前提としない分散型AI技術が求められている。
TieSet.Inc.は、この点に着目し、分散環境下での学習処理を前提とした連合学習を実現するために必要な機能を統合化したプラットフォームを構想し、複数企業とのPOCの実施を通して必要機能を整理し開発を進めてきた。
このほどTieSetは、最新のエッジAIコンピューティングアプリケーション等にみられるインターネット・オブ・インテリジェンス時代におけるAIを推進するための基盤として、分散環境における連合学習をコア機能とするAIプラットフォーム「STADLE」を開発、2021年9月13日から限定的にプライベートリリースを開始し、技術検証のためのパートナーの募集を開始した。
STADLEは、各種機械学習フレームワークに対応したAIモデルの分散学習環境における集約・同期機能・AI学習モデルの連合学習、転移学習機能や、連合学習におけるパフォーマンスの可視化などが可能である。また、連合学習したAI学習モデル管理機能複数プロジェクトの管理や、AI学習モデルの各種比較AI学習モデルのパーソナライズ（個別用途毎管理）機能、STADLE DashboardによるWebベースのGUIインターフェースなども特長だ。
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