I由概念到落地应用的关键阶段,不同企业之间存在的数据孤岛困境该如何解决?随着国际、国内数据监管不断加强,数据隐私和安全问题又将如何处理?联邦学习目前的发展现状如何,未来生态又该如何建设?2019年8月12日,微众银行与IBM等机构在第28届国际人工智能联合会议(IJCAI 2019)期间,联合举办首届联邦学习国际研讨会(The 1st International Workshop on Federated Machine Learning for User Privacy and Data Confidentiality,FML’19),对上述问题进行探讨与交流。
研讨会上,IJCAI理事会主席、FML指导委员会主席、微众银行首席人工智能官杨强教授发表开场致辞,来自IBM的Shahrokh Daijavad博士与谷歌的Jakub Kone?ný博士发表主题演讲。来自微众银行、以色列巴伊兰大学、IBM、松鼠AI、谷歌、华为、星云Clustar、创新工场等知名公司和高校的国内外顶尖学者,在圆桌环节共同分享和探讨联邦学习这一人工智能新兴技术的成果和经验。
此次研讨会共收到40篇论文投稿,其中12篇现场讲解,19篇poster展示,最终评选出最佳理论论文、最佳应用论文、最佳学生论文、最佳演讲四大奖项,评选出的优秀论文也将同步在IEEE Intelligent Systems特刊上出版,吸引了众多学者参与联邦学习生态的建设与讨论。
会上,微众银行人工智能首席科学家范力欣博士主持了圆桌会,与以色列巴伊兰大学教授Benny Pinkas、IBM Academy of Technology的Shahrokh Daijavad博士、松鼠AI首席架构师Richard Tong、谷歌研究员Jakub Kone?ný博士、华为CBG软件部CTO Office张宝峰、星云Clustar执行副总裁张骏雪博士、创新工场人工智能研究所副总裁冯霁博士等专家学者在现场与参会者进行了深度互动,一起探讨联邦学习未来的发展方向。
研讨会最后,由参会者共同评选的最佳理论论文(Best Theory Paper Award)、最佳应用论文(Best Application Paper Award)、最佳学生论文(Best Student Paper Award)、最佳演讲(Best Presentation Award)四大奖项新鲜出炉:
IJCAI2019于8月10日-16日在中国澳门隆重举办,作为人工智能领域最顶级的国际学术会议之一,本届IJCAI共计吸引了超过3000名AI研究人员和专家到来,而此次首届联邦学习国际研讨会更是与会专家关注的焦点之一。通过现场专家学者的分享与探讨,学界、工业界越来越多的有识之士表示期待参与到联邦学习未来的学术研究与落地应用中来,为推动AI生态的发展与繁荣,贡献出一份自己的力量。
