Descripción del proyecto
EN LOS ULTIMOS AÑOS, LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) SE VUELVE OMNIPRESENTE Y ESTA PROVOCANDO UN CAMBIO DE PARADIGMA TECNOLOGICO. DE HECHO, ALGUNOS DE LOS PRINCIPALES OBJETIVOS ESTABLECIDOS EN LOS OBJETIVOS DE DESARROLLO SOSTENIBLE (ODS) DE LAS NACIONES UNIDAS PARA 2030 DEBERAN ABORDARSE MEDIANTE EL USO RESPONSABLE DE TECNICAS DE IA PARA TRANSFORMAR LOS DATOS EN CONOCIMIENTO REAL EN BENEFICIO DE NUESTRA SOCIEDAD. ESTA TENDENCIA ESTA SIENDO IMPULSADA POR UN GRADO CADA VEZ MAYOR DE HIPERCONECTIVIDAD BASADA EN LA INTEGRACION DE SISTEMAS DISTRIBUIDOS EN LA INFRAESTRUCTURA DE INTERNET BASADA PRINCIPALMENTE EN EL DESPLIEGUE DE TECNOLOGIAS DE INTERNET DE LAS COSAS (IOT), ASI COMO INFRAESTRUCTURAS 5G/6G. LA INTEGRACION DE DICHOS SISTEMAS PERMITIRA NUEVOS SERVICIOS BASADOS EN DATOS EN NUESTRO ENTORNO CIRCUNDANTE, POR EJEMPLO, EN EL CONTEXTO DE CIUDADES Y COMUNIDADES SOSTENIBLES, O SERVICIOS AVANZADOS DE ESALUD. PARA BRINDAR ESTOS SERVICIOS DE MANERA EFECTIVA Y EFICIENTE, UN ASPECTO CLAVE ES LA GESTION DE LA SEGURIDAD Y LA PRIVACIDAD DURANTE TODO EL CICLO DE VIDA DE LOS DATOS DE MANERA QUE GARANTICE QUE LOS SERVICIOS SE BASEN EN INFORMACION CONFIABLE PROPORCIONADA POR SISTEMAS LEGITIMOS. EN ESTA DIRECCION, REMINDER DISEÑARA UN ENFOQUE DESCENTRALIZADO Y SEGURO PARA EL ACCESO Y PROCESAMIENTO DE DATOS PRODUCIDOS POR SISTEMAS DISTRIBUIDOS. EN PARTICULAR, REMINDER DISEÑARA E IMPLEMENTARA UNA ARQUITECTURA BASADA EN EL BORDE PARA APLICACIONES QUE UTILIZAN APRENDIZAJE FEDERADO (FL) QUE SERA ACCESIBLE PARA NODOS FINALES CON RECURSOS LIMITADOS. A DIFERENCIA DE LA MAYORIA DE LAS IMPLEMENTACIONES ACTUALES, LA ARQUITECTURA PERMITIRA LA CREACION DE UN MODELO COLABORATIVO SIN LA NECESIDAD DE COMPARTIR LOS DATOS EN SI. ESTA ARQUITECTURA CONSIDERARA EL ALTO GRADO DE DINAMISMO DE LOS SISTEMAS DESCENTRALIZADOS Y DISTRIBUIDOS MEDIANTE EL DISEÑO DE UN ENFOQUE DE SELECCION DE NODOS PARA EL PROCESO DE CAPACITACION EN LA ARQUITECTURA FL MIENTRAS CONSIDERA LAS CARACTERISTICAS DE LOS SISTEMAS FINALES (POR EJEMPLO, ESTADO DEL DISPOSITIVO O NIVEL DE BATERIA), ASI COMO SU EVOLUCION DURANTE SU CICLO DE VIDA. ADEMAS, REMINDER ABORDARA ALGUNOS DE LOS PRINCIPALES DESAFIOS DE SEGURIDAD Y PRIVACIDAD ASOCIADOS CON EL USO DE ENFOQUES DESCENTRALIZADOS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO (ML), COMO FL. EN ESTA DIRECCION, EL PROYECTO ANALIZARA EL USO DE TECNICAS CRIPTOGRAFICAS, COMO LA PRIVACIDAD DIFERENCIAL (DP) Y LA COMPUTACION MULTIPARTITA SEGURA (SMPC), CON EL FIN DE ALCANZAR EL EQUILIBRIO ADECUADO ENTRE LA EFECTIVIDAD PROPORCIONADA POR LAS TECNICAS DE ML Y EL NIVEL DE PRIVACIDAD. ESTANDO GARANTIZADO. LA PRIVACIDAD DE LOS DATOS SE CONSIDERARA EN REPOSO, TRANSITO Y PROCESAMIENTO. LAS SOLUCIONES PROPUESTAS SERAN PREVENTIVAS Y REACTIVAS, Y TAMBIEN GARANTIZARAN QUE LOS ASPECTOS DE PRESERVACION DE LA PRIVACIDAD CUMPLAN CON LAS REGULACIONES DE PROTECCION DE DATOS EXISTENTES, COMO EL GDPR DURANTE EL CICLO DE VIDA DE LOS DATOS. REMINDER TAMBIEN ABORDARA ALGUNOS DE LOS PRINCIPALES ATAQUES DE SEGURIDAD EN ENTORNOS FL MEDIANTE EL DISEÑO E IMPLEMENTACION DE UN PROTOCOLO DE AUTENTICACION PARA GARANTIZAR QUE SOLO LOS SISTEMAS LEGITIMOS PUEDAN PARTICIPAR EN EL PROCESO DE CREACION COLABORATIVA DE MODELOS ML. ADEMAS, REMINDER DEMOSTRARA LA VIABILIDAD DE LA INVESTIGACION PROPUESTA A TRAVES DE DOS CASOS DE USO PRINCIPALES EN TORNO A LA ESALUD Y LOS EDIFICIOS INTELIGENTES. SEGURIDAD\APRENDIZAJE FEDERADO\APRENDIZAJE AUTOMATICO\PRIVACIDAD\IOT