紹介
Flower AIは、プライバシー保護・拡張性・高性能を両立する、連携学習とハイブリッドAIのためのオープンソースプラットフォームです。機密データを中央集約せず、複数の分散データソース間で機械学習モデルを共同トレーニングできます。あらゆる機械学習フレームワークやプログラミング言語に対応し、高い柔軟性を発揮。そのハイブリッドAIソリューション「Flower Intelligence」は、AIモデルをデバイス上で高速かつ安全に実行し、負荷が高い際はセキュアなプライベートクラウドへ自動的に処理をオフロード。これにより、クラウド依存やローカル限定の制約を超え、オフライン時も高速・高機能・高プライバシーなAI動作を可能にします。
主な特長
- **連携学習フレームワーク**: フレームワークに依存しない統合インフラを提供。最小限のコード修正で、連携学習システムの構築・シミュレーション・導入が行えます。
- **ハイブリッドAI実行**: デバイス上でのローカル実行を基本とし、必要に応じてクラウドリソースをシームレスに活用。プライバシーと速度を両立します。
- **広範な互換性**: TensorFlow、PyTorch、JAX、Hugging Faceなど主要MLフレームワークや、モバイル、エッジ、クラウドなど多様なプラットフォームをサポート。
- **強固なプライバシー保護**: 連携学習によるファインチューニングや事前学習、エンドツーエンド暗号化を用いた安全なリモート計算により、機密データを保護。
- **大規模展開への対応**: 小規模な検証から、医療、金融、IoT、自動車産業などにおける数百万台規模の導入まで、柔軟にスケールします。
主な活用シーン
- **プライバシー配慮型の共同AI開発**: 複数組織やデバイスが生データを共有することなく共同でモデルを学習。データ保護規制への適合を支援。
- **オンデバイスAIアプリ**: スマートフォンやタブレット、PC上でローカルAIを動作させ、高速な推論とオフライン機能を実現。
- **クラウド・エッジ連携AIワークフロー**: AI処理をデバイスとプライベートクラウド間で自動振り分け、パフォーマンスとリソース効率を最適化。
- **IoT向け分散学習**: IoTデバイス群に連携学習を展開し、効率的な分散型スマートシステムを構築。
- **業界特化型AIソリューション**: 医療、金融、自動車など、データが分散する業界において、安全にデータを活用したAIを実現。
