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FEDEA es un proyecto subvencionado por el programa Hazitek, impulsado por Merkatu, Natural Vox y Gureak Marketing, con el apoyo de Vicomtech.

El desarrollo de la Inteligencia Artificial (IA) ha crecido de manera exponencial en los últimos años, especialmente en el desarrollo de nuevos métodos de procesamiento de la información y de aprendizaje automático. Una de las ramas de la IA con más estudio y éxito en aplicaciones comerciales es el Machine Learning y, en concreto, el Deep Learning o Aprendizaje Profundo, basado en redes neuronales profundas. Estas redes son entrenadas con grandes volúmenes de datos, a menudo datos generados por humanos. Esto plantea cuestiones sobre la ética de la IA, especialmente en lo relativo a la gestión de la privacidad y los datos de carácter personal.

En los métodos tradicionales de modelado IA, el dato de entrenamiento se transfiere o comparte para ser explotado por máquinas de altas prestaciones computacionales. Por ello, estos enfoques centralizados de aprendizaje automático se encuentran con grandes limitaciones para cumplir con las obligaciones del RGPD sobre la privacidad y seguridad del dato. En este sentido, en las Tecnologías del Lenguaje y en las del Habla en particular, siendo la voz un dato personal, estas limitaciones se complican todavía más, retrasando a menudo la operativa hasta disponer de los acuerdos legales de tratamiento de datos, e incluso llegando a imposibilitar su acceso dependiendo del sector o negocio objetivo.

Como alternativa a estos métodos tradicionales de aprendizaje centralizado, el Aprendizaje Federado o descentralizado se ha posicionado como una solución de gran valor para cumplir con las obligaciones del RGPD sin pérdida de calidad en los modelos IA. El Aprendizaje Federado permite el entrenamiento de los modelos en los dispositivos o instalaciones donde se encuentra almacenado el dato, por lo que diferentes entidades pueden entrenar de manera colaborativa modelos IA sin necesidad de compartir la información. Aun así, este modo de Aprendizaje es relativamente nuevo y complejo, así que la mayoría de las soluciones existentes aun no son completamente funcionales ni se encuentran totalmente desarrolladas para ser industrializadas.

El objetivo del proyecto FEDEA es el desarrollo de una plataforma con funcionalidades innovadoras que permita el aprendizaje descentralizado y colaborativo de modelos de Tecnologías del Lenguaje aplicadas a la Voz mediante Aprendizaje Federado y que, además, optimice el entrenamiento de estos modelos con técnicas de Aprendizaje Activo. 

El proyecto contará con un escenario amplio de validación mediante modelos IA de transcripción y de reconocimiento de emociones en la voz. Como resultado se obtendrá una plataforma de Aprendizaje Federado testada y validada en escenarios de producción real y que pueda ser comercializada para cubrir necesidades de entrenamiento federado de sistemas IA cumpliendo con los aspectos de seguridad y privacidad del dato requeridos.