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O UNARLARN é uma ferramenta inovadora projetada para enfrentar os desafios do aprendizado de máquina, permitindo a remoção seletiva ou a supressão de conhecimentos específicos nos sistemas de IA. Esse processo, conhecido como desaprendimento da máquina, é crucial para melhorar a privacidade, a proteção de dados e a segurança da IA. O aplicativo se concentra na modificação dos modelos de IA para esquecer informações ou comportamentos específicos, garantindo que o sistema não exiba mais ou retenha conhecimento indesejado, preservando sua utilidade e desempenho gerais em tarefas não relacionadas.

As principais características do Undearn incluem sua capacidade de identificar e remover informações prejudiciais ou sensíveis dos modelos de IA, o que é particularmente importante em domínios críticos de segurança, como segurança cibernética e síntese química. Além disso, o UNARLARN apóia os esforços para corrigir o alinhamento do valor e melhorar a corrigibilidade, modificando os comportamentos do modelo para se alinhar melhor com as preferências humanas. Para privacidade e conformidade legal, o Desarlarn ajuda a remover pontos de dados específicos e identificáveis, garantindo que os sistemas de IA cumpram regulamentos como o GDPR, impedindo a reconstrução de dados.

Os recursos do aplicativo são suportados por várias métricas e métodos de avaliação, incluindo generalização, localidade, eficiência e robustez a ataques adversários e reaprendimento. Esses recursos tornam a UNAARN uma ferramenta valiosa para gerenciar os recursos de IA e garantir a segurança em aplicações complexas. Ao fornecer uma abordagem estruturada para desaprender, a Desarrale contribui para o desenvolvimento de sistemas de IA mais confiáveis ​​e confiáveis.

Unlearn.ai oferece uma ferramenta alimentada por IA conhecida como 'Digital Twins', que visa revolucionar a pesquisa clínica. A ferramenta oferece assistência em ensaios clínicos em diversas áreas médicas, desde neurociência até imunologia e doenças metabólicas. Os Gêmeos Digitais, essencialmente, são modelos intrincados que prevêem a saúde futura potencial de um paciente. A ferramenta funciona através da recolha de dados de base de um participante, executando estes dados recolhidos através de um modelo de IA que foi treinado em dados históricos e criando o 'Digital Twin'. Esta ferramenta tem dupla funcionalidade, na qual pode aprimorar estudos em estágio inicial, melhorando a capacidade de observar os efeitos do tratamento sem adicionar mais pacientes, bem como agilizar estudos em estágio final, reduzindo o tempo de inscrição, pois exigem menos pacientes para alcançar o mesmo poder como projetos de ensaios clínicos tradicionais. Outra característica dos 'Digital Twins' é a sua capacidade de fornecer pontuações prognósticas para cada paciente num ensaio clínico randomizado. Isto aumenta o poder da análise, ao mesmo tempo que segue as orientações da Food and Drug Administration dos EUA e da Agência Europeia de Medicamentos. Esses pacientes “gêmeos” são usados ​​especialmente em TwinRCTs, ensaios de alta potência com grupos de controle menores, melhorando a probabilidade de os pacientes receberem o tratamento experimental. Esta ferramenta representa uma assistência inovadora e significativa em ensaios clínicos e na entrega de medicamentos personalizados.

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