Nathalie Nahai
'The Web Psychologist' | Experta en Ciencia del Comportamiento y Autora Superventas de 'Webs of Influence' | Asesora de Google, Unilever y HBR | Psicología, IA y Confianza
Fundador y Líder de OpenMined | Científico Investigador Sénior, Google DeepMind | Autor de 'Grokking Deep Learning' | Pionero de la IA con Privacidad
Andrew Trask es una de las voces de referencia en el mundo sobre la IA con preservación de la privacidad. Científico Investigador Sénior en Google DeepMind, fundó y lidera OpenMined, una comunidad global de más de 18,000 personas que impulsan la IA privada, y creó la biblioteca PySyft. Autor superventas y gran docente, en el escenario Trask logra que las preguntas más técnicas de la IA sean claras y muestra cómo la privacidad y la IA avanzan juntas.
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El conferencista Andrew Trask es una de las voces de referencia en el mundo sobre la inteligencia artificial que preserva la privacidad. Como Científico Investigador Sénior en Google DeepMind, donde estudia la intersección entre la privacidad y la IA, ha dedicado su carrera a lograr que una IA poderosa sea a la vez responsable y ampliamente accesible. Su trabajo abarca la investigación, la industria y las políticas públicas, con un objetivo constante: asegurar que los beneficios de la IA lleguen mucho más allá de un puñado de grandes organizaciones.
Como uno de los grandes conferencistas de inteligencia artificial, Trask es fundador y líder de OpenMined, una comunidad global de código abierto de más de 18,000 investigadores, ingenieros y profesionales que construyen las herramientas que hacen posible la IA con preservación de la privacidad. A través de OpenMined creó PySyft, una biblioteca muy utilizada para el aprendizaje automático seguro y privado, y ayudó a popularizar técnicas como el aprendizaje federado, la privacidad diferencial, el cifrado homomórfico y la computación segura multipartita. Ha aplicado estos métodos con fondos de cobertura, bancos de inversión, redes de salud y organismos gubernamentales para resolver problemas que antes eran inabordables porque los datos eran demasiado sensibles para compartirse.
Andrew es también un educador talentoso con un don para hacer que las ideas difíciles resulten accesibles. Es autor del libro superventas Grokking Deep Learning, instructor en el programa Deep Learning Nanodegree de Udacity y la voz detrás del muy leído blog “i am trask”. Además, cursa un doctorado en la Universidad de Oxford, donde su investigación se centra en el aprendizaje automático que preserva la privacidad. A través de su enseñanza y sus textos, ha ayudado a miles de personas en todo el mundo a aprender a construir redes neuronales desde cero.
Trask también contribuye a dar forma a las políticas tecnológicas como miembro del Grupo de Trabajo sobre Privacidad de las Naciones Unidas, donde trabaja para dar a conocer el análisis con preservación de la privacidad y reducir las barreras para su adopción en el sector público. Es un firme defensor de la democratización de la IA y suele comparar el impulso actual por ampliar el acceso a la supercomputación de IA, mediante iniciativas como el National AI Research Resource de Estados Unidos, con la forma en que ARPANET abrió el acceso a la computación en la década de 1960.
Como conferencista, Andrew Trask logra que algunas de las preguntas más técnicas e importantes de la IA resulten claras, atractivas y relevantes para quienes toman decisiones. Ayuda al público a entender cómo la privacidad y la IA pueden avanzar juntas, en lugar de a costa la una de la otra, y qué hará falta para construir sistemas en los que la gente pueda confiar. Los líderes se van con una idea más clara de hacia dónde se dirige la IA y de cómo adoptarla de forma responsable, segura y en beneficio de muchos y no de unos pocos.
Andrew Trask explora los avances más importantes en una IA segura, con preservación de la privacidad y de gobernanza multipropietario. Comienza con un panorama claro y actual sobre el estado de la seguridad de la IA, la privacidad de los usuarios y la gobernanza, y luego presenta los componentes esenciales de la seguridad técnica de la IA: el cifrado homomórfico, la computación segura multipartita, el aprendizaje federado y la privacidad diferencial. Cierra con una demostración impactante de OpenMined, en la que muestra cómo una red neuronal profunda puede entrenarse por completo sobre datos cifrados, demostrando que una IA poderosa y una privacidad sólida no son excluyentes.
Trask examina cómo las técnicas que preservan la privacidad están transformando la IA en industrias sujetas a normas de datos estrictas. Se centra en tres enfoques revolucionarios, el aprendizaje federado, la privacidad diferencial y la computación cifrada, que permiten una colaboración poderosa sin exponer información sensible. Con ejemplos del sector salud y de otros campos, muestra cómo las organizaciones pueden entrenar modelos de IA sobre datos cifrados procedentes de muchas fuentes a la vez, sin dejar de proteger la privacidad de cada persona, y desbloquear así hallazgos antes imposibles de alcanzar.
¿Cómo luce la privacidad real en un mundo que funciona con datos? En esta sesión, Trask aborda una de las preguntas que definen la era digital. Muestra cómo las herramientas de vanguardia, incluido el aprendizaje automático que preserva la privacidad, pueden enfrentar los desafíos globales de privacidad en la práctica y no solo en la teoría. Mediante explicaciones claras y ejemplos reales, ilustra cómo estas innovaciones señalan el camino hacia sistemas de IA más seguros, más transparentes y más dignos de la confianza pública.
Andrew Trask sostiene que los beneficios de la IA a largo plazo solo se harán realidad si el acceso a los datos, las herramientas y la capacidad de cómputo se comparte de forma mucho más amplia. Trazando un paralelismo entre la manera en que ARPANET abrió el acceso a la computación en la década de 1960 y los esfuerzos actuales por ampliar el acceso a los recursos de IA, defiende que una infraestructura abierta impulsa la innovación y un futuro más inclusivo. Ofrece a líderes y responsables de políticas una visión clara de por qué importa democratizar la IA y de lo que hará falta para lograrlo de manera responsable.
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