TechFlow 소식. 스위스의 비영리 기관인 FLock 재단은 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)과 페더레이티드 러닝(Federated Learning) 기술을 통해, 탈중앙화 인공지능(AI) 분야에서 새로운 장을 열었다고 발표했다. FLock는 기존에 공개 데이터에 의존하던 모델 학습 방식을 사설 데이터 영역으로 확장함으로써 의료 및 금융 등 특정 분야에서 AI 모델의 적응력을 높이고, 동시에 사용자 데이터의 프라이버시를 보호한다.
학습 작업을 사용자의 단말기(예: 스마트폰, 노트북)로 내려보냄으로써, FLock는 엣지 기기의 유휴 컴퓨팅 파워를 활용해 분산형 학습을 실현하고, 학습 지연을 크게 줄이며 동적인 환경에 신속하게 대응할 수 있다. 사용자는 데이터 프라이버시를 보호하는 동시에 데이터 기여에 대한 보상을 받을 수 있다.
또한 FLock 재단은 두 명의 세계적 인공지능 학자와의 협업을 발표했다.
- 장차오 교수: 로그스타스 대학교(Rutgers University) 조교수이자 세계적으로 유명한 대규모 머신러닝 전문가로, 오픈소스 단백질 구조 예측 모델 OpenFold 개발에 참여한 바 있다.
- 유양 교수: 싱가포르 국립대학교(National University of Singapore) 젊은 교수로, ImageNet과 BERT 학습 속도 세계 기록을 경신한 바 있으며, 그가 개발한 최적화 도구 LARS와 LAMB는 이미 업계 표준으로 자리 잡았다.
두 학자는 FLock의 탈중앙화 학습 프레임워크 확장에 기여하며, 인공지능의 민주화와 혁신을 추진할 예정이다.
FLock 재단은 현재 FL 얼라이언스 프라이빗 베타(FL Alliance Private Beta) 참가 신청을 개시했으며, 탈중앙화 인공지능에 관심 있는 사용자와 조직의 참여를 환영한다. 함께 AI 기술의 혁신을 이끌어 나가자.
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