国立研究開発法人情報通信研究機構
ディープラーニングの新次元、セキュアな分散学習システム
国立研究開発法人情報通信研究機構
ディープラーニングの新次元、セキュアな分散学習システム
本特許は、複数のユーザ端末を介した深層学習の最適化を行う学習システムとその方法に関するものです。深層学習においては、各ユーザ端末が保有する大量の参照データを用いて重み変数を算出し、これを元に学習を進めます。この特許では、それらの重み変数をセキュアに暗号化し、第1ユーザ端末から取得し、サーバの制御部が複数のユーザ端末に含まれる第2ユーザ端末に送信するというプロセスを用います。送受信は暗号化された形で行われ、それぞれの端末で復号化されます。これにより、深層学習の再現性と最適化が実現されます。さらに、特許文献では、量子化勾配の情報を用いる分散深層学習装置が提案されており、これにより更なる学習効率の改善が期待できます。
つまりは、複数のユーザ端末を介した分散深層学習において、セキュアな暗号化技術を用い、再現性と最適化を追求した学習システムとその方法を提供します。
AIによる特許活用案
おすすめ業界 ITデータサイエンスエンタープライズソリューション
- セキュアなクラウドベースの学習プラットフォームの開発
- 分散深層学習のセキュリティ強化
- 量子化勾配を用いた学習効率の改善
本特許の技術を活用し、暗号化されたデータを使用して深層学習を行う、セキュアなクラウドベースの学習プラットフォームを開発することが可能です。これにより、ユーザーは自身のデータを安全に学習に利用することが可能となります。
複数のユーザ端末間で行われる分散深層学習のセキュリティを強化することが可能です。各ユーザ端末からの重み変数が暗号化され、これをサーバが収集し、他の端末に送信する際にも、データは暗号化されたまま転送されるため、データの漏洩や改ざんを防ぐことができます。
量子化勾配の情報を用いることで、深層学習の学習効率を改善することが期待できます。これにより、大量のデータを扱う深層学習でも、より高速に高精度な学習結果を得ることが可能となります。
活用条件
- サブスク
- 譲渡
- ライセンス
商品化・サービス化 実証実験 サンプル・プロトタイプ
特許評価書
- 権利概要
| 出願番号 | 特願2018-001656 |
| 発明の名称 | 学習システム及び学習方法 |
| 出願人/権利者 | 国立研究開発法人情報通信研究機構 |
| 公開番号 | 特開2019-121256 |
| 登録番号 | 特許第0007058440号 |
- サブスク
- 譲渡
- ライセンス
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