Tecnología

Google prueba una nueva aproximación en la recogida de datos procedentes de la interacción de los usuarios con sus dispositivos

Google está probando una nueva aproximación en la recogida de datos procedentes de la interacción de los usuarios con sus móviles que ha denominado “federated learning” (aprendizaje federado), una forma de aprendizaje automático colaborativo sin contar con un centro de datos centralizado.

La compañía explicó en un comunicado que el nuevo sistema aprende de forma colaborativa, lo que significa, que los distintos móviles comparten un modelo predictivo que mejora al usar los datos del terminar para aprender.

Lo único que se envía es esta pequeña actualización a la nube donde no se almacena, pero se encuentra con otras pequeñas actualizaciones procedentes de otros dispositivos que, en conjunto, mejoran el modelo que comparten.

Al no tener que pasar por los servidores de la compañía, el propio teléfono tiene la capacidad de implementar las mejoras con una latencia entre 10 y 100 veces menor, sin necesidad de recibir una actualización de Android para ello. Además, su funcionamiento no implicaría un mayor consumo de energía, sino que incluso lo reduciría.

Federated Learning favorece que la mayor parte de los datos no salgan del movil, por lo que contribuye a la privacidad. No obstante, una parte de los datos recogidos por el sistema es enviada a Google a través de la Nube, aunque solamente un “resumen de los cambios”, que se transmiten como si se tratase de pequeñas actualizaciones, y mediante una comunicación encriptada.

Actualmente el sistema está aún en pruebas por parte de Google a través de Gboard, el teclado de Android, que incluye una pequeña versión de la biblioteca abierta TensorFlow con Federated Learning. de políticas públicas eficientes, por parte del Gobierno. Pero más que nada, requiere de un cambio en la cultura y en cómo vemos la equidad de género.

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