Il campo del monitoraggio della salute ha fatto progressi con l’integrazione degli smartphone e delle applicazioni basate sull’IA. Queste meraviglie tecnologiche aiutano a gestire le malattie croniche e a raggiungere gli obiettivi di fitness. Tuttavia, questa integrazione può avere un duplice taglio, con la necessità di costante flusso di dati tra lo smartphone e i server principali che porta a operazioni lente e che consumano molta energia. Gli ingegneri del MIT e del MIT-IBM Watson AI Lab hanno affrontato questa sfida di petto, creando un acceleratore di machine learning all’avanguardia—essenziale per soddisfare la crescente domanda di AI, come in AR/VR o tecnologie di guida autonoma—capace di garantire la privacy dei dati contro gli attacchi informatici diffusi.
Nel perseguire la mitigazione delle vulnerabilità, i ricercatori hanno concepito ottimizzazioni che bilanciano delicatamente la robusta sicurezza con un impatto minimo sulle prestazioni. Il dispositivo mantiene calcoli precisi mentre protegge le cartelle cliniche e i dati sensibili, seppur a costo di un lieve aumento di prezzo e di una ridotta efficienza energetica. Maitreyi Ashok, responsabile dello studio, sottolinea l’importanza delle filosofie di progettazione incentrate sulla sicurezza per ottenere scambi efficaci durante le fasi iniziali di creazione.
L’innovazione del team di ricerca ruota attorno a un acceleratore di calcolo digitale in memoria (IMC), che esegue calcoli all’interno della memoria interna di un dispositivo. Partizionando i modelli di machine learning e massimizzando il riutilizzo dei componenti, il sistema minimizza le richieste di trasferimento dei dati. Tuttavia, la complessità dell’IMC lo rende vulnerabile ai rischi di violazioni dei dati tramite il monitoraggio della potenza o l’intercettazione della comunicazione.
L’introduzione di un cifrario specializzato per crittografare i dati, abbinato alla suddivisione strategica dei dati e alla generazione di chiavi in-chip uniche, protegge il nuovo dispositivo del MIT da tali infiltrazioni. La funzione fisicamente non clonabile lega la chiave di crittografia insostituibile alle variazioni di silicio indotte dalla produzione, aumentando ulteriormente la sicurezza.
I sostenitori della tecnologia ne affermano l’importanza futura critica nei dispositivi mobili, pur riconoscendo la necessità di miglioramenti continui dell’efficienza energetica e dei costi di produzione. Nonostante queste sfide, i pionieri del MIT sono determinati a tracciare percorsi verso applicazioni AI scalabili, sicure e accessibili per applicazioni sanitarie e oltre.
Domande e Risposte Chiave:
– Quali sono gli obiettivi principali della ricerca del MIT sulle tecnologie sicure delle app di salute?
Gli obiettivi principali sono migliorare la privacy e la sicurezza dei dati sanitari mantenendo le prestazioni del sistema. Bilanciano una robusta sicurezza con un impatto minimo sulle prestazioni e mirano a sviluppare applicazioni AI scalabili, sicure e accessibili per la salute e altri settori.
– Cosa è un acceleratore di calcolo in memoria digitale (IMC)?
Un acceleratore IMC è una tecnologia che esegue calcoli all’interno della memoria interna di un dispositivo per ridurre al minimo i trasferimenti di dati, migliorando così le prestazioni e potenzialmente aumentando la sicurezza limitando l’esposizione dei dati a possibili violazioni.
– Come il cifrario specializzato introdotto dal MIT migliora la sicurezza?
Il cifrario migliora la sicurezza crittografando i dati utilizzando una chiave generata da una funzione fisicamente non clonabile (PUF), dipendente dalle variazioni indotte dalla produzione nel silicio, rendendola insostituibile e unica per ogni dispositivo.
– Quali sono le principali sfide associate al dispositivo del MIT?
Le sfide includono un lieve aumento di prezzo, una ridotta efficienza energetica e la complessità intrinseca dei sistemi IMC che potrebbero esporli a specifici rischi di violazioni dei dati.
– Quali sono le controversie legate all’IA nelle app sanitarie?
Le controversie possono riguardare preoccupazioni sulla privacy, un possibile abuso dei dati, la eccessiva fiducia nella tecnologia per decisioni legate alla salute e il timore dell’accentuazione delle disuguaglianze se tali tecnologie restano costose e non accessibili a un’ampia popolazione.
Vantaggi e Svantaggi:
Vantaggi:
– Maggiore privacy dei dati con crittografia basata su PUF.
– Riduzione delle esigenze di trasferimento dei dati elaborando all’interno della memoria interna, che potrebbe anche ridurre il rischio di intercettazione.
– Potenziale per applicazioni AI sanitarie scalabili e sicure.
Svantaggi:
– Costo leggermente superiore e ridotta efficienza energetica a causa delle misure di sicurezza aggiuntive e delle complessità.
– La complessità dei sistemi IMC potrebbe potenzialmente introdurre nuove vulnerabilità.
– Possibili sfide nella scalabilità della produzione mantenendo i costi sotto controllo.
Link correlati:
– Massachusetts Institute of Technology
– IBM Watson AI Lab
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