一种协作学习平台

该平台包括多项核心技术和技术优势：

（1）基于逻辑隔离机制的算力主机安全保护。实现了一种基于逻辑隔离机制的沙箱算力环境，能够独立于用户的系统进行计算。通过计算环境隔离、数据的存储隔离、网络环境的隔离，保障了算力运行环境独立于用户系统，互不干扰。

（2）多源异构数据的混合学习模型。提出一种基于深度学习的多源异构数据的混合学习模型，该模型通过深度学习进行不同数据源的特征提取，然后再通过深度学习的融合训练得到结果。

（3）高并发任务的调度。采取动态分配任务的机制，根据当前不同地区网络的传输速度，算力的分布情况，训练数据量的大小，根据制定的规则找到最合适的几个服务地点进行任务分配、数据传输以及分布式训练，最大化地利用当前算力资源。

（4）数据隐私保护。通过联邦学习、同态加密训练、区块链数据确权等方式加强对用户数据的保护。实现了一套基于同态加密和多方安全计算的训练系统，能够完全保护用户的数据隐私性。

（5）区块链记录及激励。“计算即挖矿”，系统根据用户提供的计算资源以及资源利用率来进行区块的奖励，算力越大获得的奖励也就越多。通过搭建的区块链可以记录数据的交互信息以及使用权，并可搭建智能合约平台。

该协作学习平台撮合各方业务和资源，包括算力、数据、模型，结合分布式机器学习、安全多方计算技术，提供保护隐私数据、算法模型前提下的协作学习服务，通过底层分布式账本记录，电子合约对接供需方，智能匹配资源对接，建立AI协作生态。具有以下优势：协作低成本、平台化；具备数据隐私保护，打破共享壁垒；后台底层账本对平台使用中产生的模型、数据、算力、广告收入等进行管理，保证数据可信；操作便捷，可提供定制化服务，高效最优匹配。

02. 应用前景

该协作学习平台可用于人工智能、互联网广告、金融等领域，为中小型企业、科研机构或个人提供算力共享、数据共享、模型共享与模型开发等服务，具有广阔市场前景。

03. 知识产权

已申请发明专利16项，登记软件著作权1项。

04. 团队介绍

本成果团队长期研究区块链、人工智能、网络安全等。团队课题负责人为徐恪教授、博士生导师，清华大学计算机系副主任，国家杰出青年科学基金获得者，北京市卓越青年科学家。获得国家科学技术进步奖二等奖、国家技术发明奖二等奖，2011年获中国计算机学会青年科学家奖，是中国电子学会理事和中国计算机学会理事，曾在ACM SIGCOMM、IEEE/ACM TON、IEEE Communication Magazine等知名国际会议、期刊发表论文100余篇，近五年获得中国发明专利授权四十余项，获得美国发明专利8项。团队成员还包括多位教授、副教授、研究员和博士研究生。

05. 合作方式

投融资 / 商务合作。

06. 联系方式

邮箱：liuyi2017@tsinghua.edu.cn