特锐达 AI（Terracuda.AI）平台
特锐达 AI 平台
探索特锐达AI平台。特锐达AI平台集成了联邦学习与区块链技术，在实现隐私保护、数据安全及数据追溯性的同时，可有效提升协作效率。这将帮助企业及机构在不直接对数据进行访问的前提下，进行协作并共享数据价值。例如在医疗健康及生命科学领域， 应用特锐达平台可有效消除数据孤岛，充分发掘数据价值。通过训练获得的分布式数据模型能够帮助企业实现最高级别的隐私保护。
联邦学习与区块链的集成
特锐达 AI 平台可以根据用户需求进行框架搭建和管理配置。利用联盟区块链持续实时地记录联邦学习中分布式模型间的数据交互及参数变化。 这种（与区块链的）集成可以确保相关数据及各类日志的不可篡改性，任何违反数据模型策略的行为都会被实时记录，并保证隐私安全。 该解决方案同时支持数据治理模型的异构性、可审计性、可追溯性及不可篡改性。
隐私问题
协作问题
可追溯性
企业和机构可随意收集和共享用户数据的时代已经过去。由于涉及隐私及安全问题，全球各国都在对各类敏感数据的自由共享采取限制措施，这进一步加重了数据孤岛问题。在满足合规性的前提下，
如何以不侵犯他人隐私的方式高效整合和共享数据已经成为全球企业及机构面临的一项巨大挑战。数据孤岛问题正在成为阻碍数字时代人工智能发展的重要挑战和障碍。
假如医疗机构之间可以安全地共享数据。利用联邦学习技术，可以帮助医疗机构获得更高质量的数据集及更优的模型训练反馈。最终在不直接通过网络共享病例数据的情况下，
让每个参与其中的机构都能受益。上述解决方案可以推动人工智能在医疗健康的长效发展，缩短新药研发周期，挽救更多生命。
对数据进行溯源是决策者验证所获的数据的真实性和准确性的重要手段。然而，建立可追溯的数据记录费时费力，环节繁多且容易出错，
尤其考虑到数据定期不间断更新的需求。因此，建立一种明确、一致的数据溯源方法对于决策过程至关重要。
联邦学习技术允许机器学习的模型在医院和医疗机构之间进行大规模分布式的交互训练，而无需对数据进行移动和传输。 不同的企业机构之间可以更安全的方式进行数据协作和训练预测模型。
产品价值
建立信任
我们的解决方案通过保护数据协作的安全性和隐私，解决医疗健康和生命科学研究机构之间的信任问题。
数据/模型/精准度
通过区块链技术确保数据质量和模型预测的准确性。有利于缩短医疗健康产业的临床研发和试验周期。
快速部署
我们提供云端和本地部署自主部署模型，以及软硬件工具，以满足企业及机构的不同应用程序和 API 需求。
降低成本
联邦学习技术可降低连接成本，无需对数据进行集中传输计算，可提高效率及可扩展性，同时减少对网络性能的依赖以及数据传输的延迟问题。
技术架构
为什么选择特锐达 AI ？
特锐达 AI 的解决方案确保数据质量和隐私安全，同时推动医院、医学研发中心、生命科学和制药企业之间的安全和高效协作，有助于医疗相关机构的转型和平台扩展。 特锐达 AI 是联邦学习和区块链技术的集成，同时拥有包括安全管理和分布式联邦学习任务编排方面的内置功能。
以联邦学习为内核
分布式数据训练模式，医疗机构间无需直接交换数据即可实现合作，共享数据价值，推动科研进步。
集成区块链技术
运用区块链技术保障数据质量和真实性，提供安全、可信的联邦学习使用体验。
加速机构间协作
提升对风险、并发症及诊断结论的预测准确性，提升医疗机构的运营效率，从而挽救更多生命。
广阔的资料库
大量来自用户社区的联邦学习案例、机器学习算法及数据集
