Les contrats intelligents d’Ethereum ont permis à trois équipes différentes de chercheurs de mettre à jour simultanément leurs modèles d’IA sans passer par une autorité centralisée. Les modèles d’IA eux-mêmes sont utilisés pour prédire l’émergence de cellules cancéreuses dans l’organisme.
La blockchain Ethereum est utilisée dans la lutte mondiale contre le cancer.
Un article de recherche publié dans Nature Medicine en avril, intitulé « Apprentissage en essaim pour l’intelligence artificielle décentralisée en histopathologie du cancer » et rédigée par 27 contributeurs différents, indique dans une de ses notes de bas de page que l’équipe a commencé à utiliser le réseau Ethereum pour ses expériences sur le cancer.
Selon l’article, l’intelligence artificielle (IA) peut aider à prédire l’émergence de cellules cancéreuses chez les patients en extrayant des informations sur la forme et la taille des cellules qui ne sont pas visibles à l’œil humain. Les grands ensembles de données nécessaires pour faire fonctionner ces systèmes d’IA se heurtent toutefois à des « obstacles pratiques, éthiques et juridiques » du point de vue de la collecte des données, en particulier si les données sont partagées entre plusieurs pays.
L’une des façons de résoudre ce problème est d’utiliser l’apprentissage fédéré (FL), qui n’exige pas des chercheurs qu’ils partagent leurs données, mais uniquement les poids (ou paramètres) de leurs modèles d’IA entraînés localement. Le problème est que ces systèmes reposent sur un coordinateur centralisé qui combine essentiellement tous les poids des modèles – et qui a ensuite un contrôle total sur le projet de recherche et son exploitation commerciale.
Au lieu de cela, l’équipe a souligné l’utilisation croissante de l’apprentissage en essaim (SL), un système qui exploite la technologie blockchain afin d’éviter de remettre le pouvoir à une entité centralisée. En d’autres termes, SL permet aux équipes de partager les poids de leurs modèles d’IA tout en gardant tous les contributeurs au même niveau, ce qui facilite la collaboration entre un plus grand nombre de parties, et qui, à son tour, alimente les modèles d’IA avec plus de données, les rendant plus forts.
L’équipe de recherche indique spécifiquement qu’elle a utilisé des contrats intelligents sur Ethereum afin que trois ordinateurs distincts synchronisent les poids de leurs modèles d’IA à des moments précis. En effet, les trois partenaires ont mis à jour leurs modèles d’IA simultanément sans avoir besoin de l’aide d’un coordinateur qui fusionnerait manuellement les paramètres des modèles. « Dans cette configuration, explique le document, la blockchain conserve les informations sur l’état global du modèle. » L’article de recherche a révélé que les systèmes d’IA nés de cette configuration surpassaient les modèles d’IA formés localement et obtenaient des résultats comparables à ceux d’autres modèles formés avec des ensembles de données fusionnés (et que la technique était plus efficace en termes de données). Comme le professionnel de la santé AriGoldNFT a expliqué lorsqu’ils ont signalé l’article sur Twitter, « un hôpital de New York peut communiquer avec un hôpital de Los Angeles par le biais de nœuds« .
7) This group is using the ethereum blockchain to store huge amounts of biological information
They do this because it allows for information to be kept on remote (decentralized) different servers
So a hospital in New York can communicate with one in Los Angeles through nodes
— AriGoldNFT.eth | $369.eth (@arigoldnfts) October 26, 2022
C’est une nouvelle importante pour les crypto en général et les plateformes de contrats intelligents en particulier. Jusqu’à présent, les blockchains se sont révélées extrêmement utiles dans le domaine de la finance, mais les critiques comme les enthousiastes ont décrié le manque d’adoption de la technologie dans d’autres secteurs. Le créateur d’Ethereum, Vitalik Buterin. a déclaré : en août que la cryptographie devait « se transformer en quelque chose d’utile » au cours des dix prochaines années. Il serait difficile de trouver un cas d’utilisation plus valable que dans le domaine médical.
