簡潔に言うとFLock.ioは、薬物発見のために分散型のプライバシー保護AIインフラを展開するためにAIGEN Sciencesと提携しました。分散型プラットフォームであるFLock.ioは、連合学習とブロックチェーン統合を通じてAIモデルのトレーニングを変革することに焦点を当て、AIGEN Sciencesとの戦略的パートナーシップを発表し、創薬分野でプライバシー重視のAIインフラを実装します。AIGEN Sciencesは、BioBERTの共同創作者であり、FLockの顧問ボードのメンバーであるカン・ジェウ教授によって設立され、ラージ・ランゲージ・モデルとマルチオミクス技術を活用して、小分子と生物製剤の発見を加速させています。会社は、世界中の患者集団に対する医療成果の向上を目指した広範なパイプラインを開発しています。バイオメディカルAIにおける重要な障壁は、医療データへのアクセスが制限されていることであり、これらのデータはしばしば分離されていて、高度に機密性が高く、中央集権的なAIシステムにはアクセスできません。これらのプライバシー制約は、病院、ラボ、および製薬組織間の効果的なコラボレーションを妨げます。FLockが開発した連合学習フレームワークは、この問題に対する解決策を提供します。プライバシーがシステムの中核に組み込まれた分散型の調整を可能にすることで、AIGENは医療機関や製薬会社と安全にデータ協力を行い、より深い洞察と迅速な治療法の開発を促進します。このパートナーシップの技術的実装は、FLockの最高科学者であるDr. Zehua Chengと、AIGEN SciencesのAI研究ディレクターであるDr. Sunkyu Kimによって共同で主導されます。最初の概念実証研究は2025年の第3四半期に開始される予定であり、その結果はヘルスケアにおけるAIに焦点を当てた今後の会議で発表される予定です。このコラボレーションは、分散型インフラストラクチャ上でのAI駆動の医療研究の安全で協力的な進展のための潜在的なモデルを提示します。これは、病院や研究機関がデータプライバシーや研究の整合性を損なうことなく、高価値のAIモデルを開発し、所有権を保持するための道筋を示しています。## FLock.ioが科学的およびセキュリティの専門知識を拡大し、インセンティブプラットフォームを強化FLock.ioは、コミュニティ参加者がデータのプライバシーを維持しながらAIモデルを共同でトレーニングできるようにします。このシステムは、モデル開発のすべての段階にわたる貢献に対して透明な報酬を保証するために、オンチェーン報酬メカニズムを組み込んでいます。プラットフォームの中心には、その主要な提供物であるAIアリーナがあります。ここでは、ユーザーがトークンをステークし、トレーニングプロセスに参加し、モデルのパフォーマンスを検証し、報酬を受け取ることができるインセンティブ駆動の環境を提供しています。この構造は、さまざまな利害関係者やデータセット間のオープンなコラボレーションを促進するように設計されています。最近の発展として、FLock.ioはFLock財団の顧問委員会に韓国大学の教授2名を任命したことを発表しました。サイバーセキュリティの専門家であるリー・ジョンヒ教授と、バイオ医薬品のAI応用の専門家であるカン・ジェウ教授が正式に委員会に参加しました。彼らの貢献は、プラットフォームのセキュリティアーキテクチャの強化と、科学分野内での研究範囲の拡大において財団の取り組みを向上させると期待されています。
FLock.ioとAIGEN Sciencesの戦略的提携は、生物医学AIにおけるデータプライバシーの障壁を克服することを目指しています。
簡潔に言うと
FLock.ioは、薬物発見のために分散型のプライバシー保護AIインフラを展開するためにAIGEN Sciencesと提携しました。
分散型プラットフォームであるFLock.ioは、連合学習とブロックチェーン統合を通じてAIモデルのトレーニングを変革することに焦点を当て、AIGEN Sciencesとの戦略的パートナーシップを発表し、創薬分野でプライバシー重視のAIインフラを実装します。
AIGEN Sciencesは、BioBERTの共同創作者であり、FLockの顧問ボードのメンバーであるカン・ジェウ教授によって設立され、ラージ・ランゲージ・モデルとマルチオミクス技術を活用して、小分子と生物製剤の発見を加速させています。会社は、世界中の患者集団に対する医療成果の向上を目指した広範なパイプラインを開発しています。
バイオメディカルAIにおける重要な障壁は、医療データへのアクセスが制限されていることであり、これらのデータはしばしば分離されていて、高度に機密性が高く、中央集権的なAIシステムにはアクセスできません。これらのプライバシー制約は、病院、ラボ、および製薬組織間の効果的なコラボレーションを妨げます。
FLockが開発した連合学習フレームワークは、この問題に対する解決策を提供します。プライバシーがシステムの中核に組み込まれた分散型の調整を可能にすることで、AIGENは医療機関や製薬会社と安全にデータ協力を行い、より深い洞察と迅速な治療法の開発を促進します。
このパートナーシップの技術的実装は、FLockの最高科学者であるDr. Zehua Chengと、AIGEN SciencesのAI研究ディレクターであるDr. Sunkyu Kimによって共同で主導されます。最初の概念実証研究は2025年の第3四半期に開始される予定であり、その結果はヘルスケアにおけるAIに焦点を当てた今後の会議で発表される予定です。
このコラボレーションは、分散型インフラストラクチャ上でのAI駆動の医療研究の安全で協力的な進展のための潜在的なモデルを提示します。これは、病院や研究機関がデータプライバシーや研究の整合性を損なうことなく、高価値のAIモデルを開発し、所有権を保持するための道筋を示しています。
FLock.ioが科学的およびセキュリティの専門知識を拡大し、インセンティブプラットフォームを強化
FLock.ioは、コミュニティ参加者がデータのプライバシーを維持しながらAIモデルを共同でトレーニングできるようにします。このシステムは、モデル開発のすべての段階にわたる貢献に対して透明な報酬を保証するために、オンチェーン報酬メカニズムを組み込んでいます。
プラットフォームの中心には、その主要な提供物であるAIアリーナがあります。ここでは、ユーザーがトークンをステークし、トレーニングプロセスに参加し、モデルのパフォーマンスを検証し、報酬を受け取ることができるインセンティブ駆動の環境を提供しています。この構造は、さまざまな利害関係者やデータセット間のオープンなコラボレーションを促進するように設計されています。
最近の発展として、FLock.ioはFLock財団の顧問委員会に韓国大学の教授2名を任命したことを発表しました。サイバーセキュリティの専門家であるリー・ジョンヒ教授と、バイオ医薬品のAI応用の専門家であるカン・ジェウ教授が正式に委員会に参加しました。彼らの貢献は、プラットフォームのセキュリティアーキテクチャの強化と、科学分野内での研究範囲の拡大において財団の取り組みを向上させると期待されています。