データのプライバシーとセキュリティのための人工知能を専門とする企業である Sherpa.ai は、企業や政府向けの AI プラットフォームの開発を加速し、データ主権を中心に構築された AI システムの取り組みを拡大するための資金調達ラウンドで 1,800 万ドルを調達しました。
このラウンドには、サイバーセキュリティと人工知能に重点を置くシリコンバレーのベンチャーキャピタル会社であるフォージポイント・キャピタルという新規投資家が含まれている。既存投資家のMundi Ventures、Ekarpen、Allegra Holdings、SETTも参加した。
この資金調達は、同社の商業的成長期に続くものです。ここ数カ月間、Sherpa.aiはIndra、米国国立衛生研究所（NIH）、Centogene Genomics、Caja Laboral、Unicaja、Prosegurなどの組織と契約を結んだ。プロジェクトはヘルスケア、金融、産業、政府などの分野に及び、プライバシー、セキュリティ、データ主権が AI 導入の重要な考慮事項となります。
組織や政府が主権 AI 機能をますます優先する中、Sherpa.ai は、組織が機密情報を共有することなくモデルを共同でトレーニング、デプロイ、運用できるように設計された AI インフラストラクチャを開発しています。このプラットフォームは、データ プライバシーとセキュリティ要件により AI の導入が制限される規制環境での使用を目的としています。
Sherpa.ai の創設者兼 CEO であるシャビ・ウリベ・エチェバリア氏は次のように述べています。
このラウンドにより、企業や政府がデータの制御、プライバシー、主権を放棄することなく AI の可能性を最大限に活用できるようにする、安全でスケーラブルな人工知能プラットフォームを開発して商品化するという私たちのビジョンを加速することができます。
Sherpa.ai は商業的拡大と並行して、テクノロジーの開発と検証に対する継続的な投資を反映して、プライバシー保護 AI に関する査読済みの研究を発表することで研究活動を拡大してきました。
最近の研究には、LLM の次のフロンティアに向けて、プライベート データのトレーニング: フェデレーテッド ファインチューニングのためのクロスドメイン ベンチマークが含まれます。これは、機密情報を共有せずにプライベートな分散データセットで大規模な言語モデルをトレーニングする方法を調査します。
Sherpa.ai はまた、米国国立衛生研究所 (NIH) およびユニバーシティ カレッジ ロンドン (UCL) と協力して、希少疾患の診断におけるフェデレーテッド ラーニングの使用を調査する研究である、Training Together, Diagnosing Better にも協力しました。
さらに同社は、通信要件を最大 99% 削減するブラインドフェデレーテッドラーニングと分散トレーニング技術に関する研究を発表しており、ヘルスケア、金融、サイバーセキュリティ、産業などの分野に応用されています。
Sherpa.aiは、企業や公共部門のユーザー向けの追加機能を含め、年間を通じてプラットフォームの機能を拡張する計画だと述べた。