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Nonarn è uno strumento innovativo progettato per affrontare le sfide dell'apprendimento automatico consentendo la rimozione selettiva o la soppressione di conoscenze specifiche all'interno dei sistemi AI. Questo processo, noto come MACHE DISPREAREnning, è cruciale per migliorare la privacy, la protezione dei dati e la sicurezza dell'intelligenza artificiale. L'app si concentra sulla modifica dei modelli di intelligenza artificiale per dimenticare informazioni o comportamenti specifici, garantendo che il sistema non mostri più o mantenga conoscenze indesiderate mentre preserva la sua utilità e le prestazioni complessive su compiti non correlati.

Le caratteristiche chiave di Drearn includono la sua capacità di identificare e rimuovere informazioni dannose o sensibili dai modelli AI, che è particolarmente importante nei settori critici per la sicurezza come la sicurezza informatica e la sintesi chimica. Inoltre, Drearn supporta gli sforzi per correggere l'allineamento del valore e migliorare la corrobilità modificando i comportamenti del modello per allinearsi meglio con le preferenze umane. Per la privacy e la conformità legale, Drearn aiuta a rimuovere punti dati specifici e identificabili, garantendo che i sistemi di intelligenza artificiale rispettano regolamenti come il GDPR impedendo la ricostruzione dei dati.

Le capacità dell'app sono supportate da varie metriche e metodi di valutazione, tra cui generalizzabilità, località, efficienza e robustezza agli attacchi contraddittori e al reindirizzamento. Queste funzionalità rendono disimparato uno strumento prezioso per la gestione delle capacità di intelligenza artificiale e garantire sicurezza in applicazioni complesse. Fornendo un approccio strutturato all'imvegno, disimpara contribuisce allo sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale più affidabili e affidabili.

Unlearn.ai offre uno strumento basato sull'intelligenza artificiale noto come "Digital Twins" che mira a rivoluzionare la ricerca clinica. Lo strumento offre assistenza negli studi clinici in diversi campi medici, dalle neuroscienze all'immunologia fino alle malattie metaboliche. I gemelli digitali, essenzialmente, sono modelli complessi che prevedono la potenziale salute futura dei pazienti. Lo strumento funziona raccogliendo i dati di base di un partecipante, eseguendo questi dati raccolti attraverso un modello di intelligenza artificiale che è stato addestrato su dati storici e creando il "gemello digitale". Questo strumento ha una duplice funzionalità in cui può sia migliorare gli studi in fase iniziale, migliorando la capacità di osservare gli effetti del trattamento senza aggiungere altri pazienti, sia accelerare gli studi in fase avanzata, riducendo i tempi di arruolamento poiché richiedono meno pazienti per ottenere lo stesso risultato potere dei tradizionali progetti di sperimentazione clinica. Un'altra caratteristica di "Digital Twins" è la sua capacità di fornire punteggi prognostici per ciascun paziente in uno studio clinico randomizzato. Ciò aumenta la potenza dell'analisi rispettando le linee guida della Food and Drug Administration statunitense e dell'Agenzia europea per i medicinali. Questi "gemelli" di pazienti vengono utilizzati soprattutto nei TwinRCT, studi ad alta potenza con gruppi di controllo più piccoli, che aumentano la probabilità che i pazienti ricevano il trattamento sperimentale. Questo strumento si propone come un aiuto innovativo e significativo negli studi clinici e nella fornitura di medicina personalizzata.

Sito web: unlearn.ai

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