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Unwardn est un outil innovant conçu pour relever les défis de l'apprentissage automatique en permettant la suppression ou la suppression sélective de connaissances spécifiques dans les systèmes d'IA. Ce processus, connu sous le nom de machine désapprentissage, est crucial pour améliorer la confidentialité, la protection des données et la sécurité de l'IA. L'application se concentre sur la modification des modèles d'IA pour oublier des informations ou des comportements spécifiques, en veillant à ce que le système ne présente plus ou ne conserve plus de connaissances indésirables tout en préservant son utilité globale et ses performances sur des tâches non liées.

Les principales caractéristiques de l'absence incluent sa capacité à identifier et à supprimer des informations nocives ou sensibles des modèles d'IA, ce qui est particulièrement important dans les domaines critiques de sécurité tels que la cybersécurité et la synthèse chimique. De plus, UNTARN prend en charge les efforts pour corriger l'alignement de la valeur et améliorer la corrigibilité en modifiant les comportements du modèle pour mieux s'aligner sur les préférences humaines. Pour la confidentialité et la conformité juridique, Unwarn aide à supprimer des points de données spécifiques et identifiables, en veillant à ce que les systèmes d'IA se conforment à des réglementations telles que le RGPD en empêchant la reconstruction des données.

Les capacités de l'application sont soutenues par diverses métriques et méthodes d'évaluation, notamment la généralisation, la localité, l'efficacité et la robustesse aux attaques adversariennes et au réapprentissage. Ces fonctionnalités font de désapprendre un outil précieux pour gérer les capacités d'IA et assurer la sécurité dans des applications complexes. En fournissant une approche structurée de désapprentissage, Unwarn contribue au développement de systèmes d'IA plus fiables et dignes de confiance.

Unlearn.ai propose un outil basé sur l'IA connu sous le nom de « Digital Twins » qui vise à révolutionner la recherche clinique. L'outil offre une assistance dans les essais cliniques dans plusieurs domaines médicaux allant des neurosciences à l'immunologie en passant par les maladies métaboliques. Les jumeaux numériques, essentiellement, sont des modèles complexes qui prédisent la santé future potentielle d’un patient. L'outil fonctionne en rassemblant les données de base d'un participant, en exécutant ces données collectées via un modèle d'IA qui a été formé sur des données historiques et en créant le « jumeau numérique ». Cet outil a une double fonctionnalité dans laquelle il peut à la fois améliorer les études à un stade précoce, en améliorant la capacité d'observer les effets du traitement sans ajouter de patients supplémentaires, et accélérer les études à un stade avancé, en raccourcissant le délai d'inscription car elles nécessitent moins de patients pour obtenir le même résultat. puissance que les modèles d’essais cliniques traditionnels. Une autre caractéristique de « Digital Twins » est sa capacité à fournir des scores pronostiques pour chaque patient dans un essai clinique randomisé. Cela augmente la puissance de l’analyse tout en respectant les directives de la Food and Drug Administration des États-Unis et de l’Agence européenne des médicaments. Ces « jumeaux » de patients sont utilisés en particulier dans les TwinRCT, des essais de grande puissance avec des groupes témoins plus petits, améliorant ainsi la probabilité que les patients reçoivent le traitement expérimental. Cet outil se présente comme une aide innovante et significative dans les essais cliniques et la fourniture de médecine personnalisée.

Site Web : unlearn.ai

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