フェデレーテッドラーニングとは？ AI訓練に潜む“あの問題”を解消：AIで進化する「食用昆虫」産業【第4回】

食用昆虫の飼育環境の改善にAI（人工知能）技術を活用するEntoverseは、AI技術にまつわる“ある問題”に直面していた。それは何なのか。同社が編み出した対処法とは。

[Aaron Tan，TechTarget]

　コオロギをはじめとする昆虫を食料にする取り組みが、世界的に進んでいる。そうした取り組みを支えるのがAI（人工知能）技術だ。ただしAI技術は万能ではなく、その“負”の要素に対処しようとする動きも活発化しているという。どういうことなのか。

AI訓練の“あの問題”を解消する「フェデレーテッドラーニング」

併せて読みたいお薦め記事

連載：AIで進化する「食用昆虫」産業

• 第1回：「コオロギ食」世界的ブームの裏事情　昆虫農場の“壮絶な実態”とは？
• 第2回：コオロギが交尾を急にやめたら“あれ”が近い？　「AI」で分かった意外な関係
• 第3回：コオロギだけじゃない「昆虫食」を“当たり前”にするためのAI活用術

第一次産業でのAI活用

• “きつい農業”を過去にする「AI農業」の可能性とは？
• AIが農業に“革命”を起こす？　8つの応用例とその効果

　AI技術を活用する上での懸念を解消しようとする動きがある。昆虫養殖場支援ベンダーのEntoverseは、養殖場管理システムのAIモデルのトレーニング方法として「フェデレーテッドラーニング」（連合学習）を採用しようとしている。

　フェデレーテッドラーニングは、複数の場所にある教師データを集約することなく、分散したままトレーニングに活用する機械学習手法だ。ネットワークを介して教師データをやりとりすることに、機密保持やプライバシー保護の観点から懸念を抱くユーザー企業があることが背景にある。

　Entoverseの共同創設者兼CTO（最高技術責任者）であるドミトリー・ミハイロフ氏は、フェデレーテッドラーニングを実現する手段として、ある仕組みを考案した。それは、AIモデルを備えたモジュール（小規模なプログラム）を使った仕組みだ。

　仕組みをより具体的に見ていこう。遠隔地にある教師データによるトレーニングをする場合、教師データをダウンロードするのではなく、教師データを保管するサーバにモジュールを送信。サーバ内の教師データによるトレーニングを済ませた後に、モジュールのみを回収する。

Computer Weekly発　世界に学ぶIT導入・活用術

米国TechTargetが運営する英国Computer Weeklyの豊富な記事の中から、海外企業のIT製品導入事例や業種別のIT活用トレンドを厳選してお届けします。