株式会社オルツ「分散秘匿計算」に成功。データを暗号化したままネットワーク越しのGPUで協調深層学習。

2019年9月13日

株式会社オルツ

株式会社オルツ「分散秘匿計算」に成功。データを暗号化したままネットワーク越しのGPUで協調深層学習。

P.A.I.（パーソナル人工知能）※1 を開発する、株式会社オルツ（本社：東京都港区、代表取締役社長：米倉 千貴、以下「オルツ」）の研究チームは、当社の「alt Emeth (以下 オルツ・エメス)」上において、学習データを秘匿したままディープラーニングを行う、「分散秘匿計算」の技法を確立しました。

AI関連技術は、目覚ましい進歩を遂げている一方、その学習に要する計算力、時間、そしてそのコストは指数関数的に増大し続けています。オルツはこの課題を解決すべく、世界中に散在するGPUをピア・ツー・ピアで接続し、ネットワークを越えて単一のディープ・ラーニングを行う計算基盤、オルツ・エメスを開発しました。すでに、ネットワークを超えてヘテロジニアス（異種混在）な環境での学習処理が実現し、稼働していますが、そのアーキテクチャの性質上、データ秘匿性の課題を抱えていました。


この度、オルツの研究チームが開発に成功した「分散秘匿計算」により、データ秘匿性を担保しつつ分散計算を実行できます。


【画像： (リンク ») 】

学習処理のジョブがオルツ・エメスに投入される際、その学習データが秘匿写像の方式で暗号化されます。その後、オルツ・エメス上で繋がっている膨大な数のGPUノードから最適なノードが選定され、自動的にクラスタを形成します。このクラスタを形成する各ノードが、自身に割り当てられた分の暗号化されたデータを取得しに行き、それぞれが学習を行った上で、結果がマスターノードに集約されます。最終的に統合されたモデル自体も秘匿された状態にあるため、このモデルが第三者に漏洩した場合でも、その内容を読み取られることはありません。モデルが使用される際、元の写像関数を用いて復号化します。

オルツ・エメスによる「分散秘匿計算」の実現は、莫大な計算リソースを必要とする研究者や事業者に対し、大きな可能性を提示するでしょう。


※1 P.A.I.（パーソナル人工知能）とは
「P.A.I.（パーソナル人工知能）」とは、私たち自身の意思をデジタル化し、それをクラウド上に配置してあらゆるデジタル作業をそのクローンにさせることを目的としたAIです。
「P.A.I.」のコンセプトムービー： (リンク »)


※2 alt Emeth （オルツ・エメス）とは
分散型ニューラルネットワーク基盤「al+ emeth（オルツ・エメス）」
関連ニュースリリース： (リンク »)


■ 株式会社オルツについて
社名       ：株式会社 オルツ
URL       ： (リンク »)
所在地    ：東京都港区六本木 7-15-7 SENQ 六本木 703
代表者    ：代表取締役　米倉 千貴
設立       ：2014年11月
事業内容 ：P.A.I.（パーソナル人工知能）『alt（オルツ）』の開発、提供