Flower AIは、プライバシー保護と拡張性、高い性能を兼ね備えた、連携学習とハイブリッドAIのためのオープンソース基盤です。機密データを一箇所に集めることなく、複数の分散したデータソースを使って機械学習モデルを共同で学習できます。あらゆる機械学習フレームワークやプログラミング言語に対応しており、高い柔軟性を実現しています。そのハイブリッドAIソリューション「Flower Intelligence」は、AIモデルを端末上で素早く安全に動作させ、処理負荷が高くなった場合には安全なプライベートクラウドに自動的に処理を移行。これにより、クラウドへの依存や端末内のみでの制限を超え、インターネットに接続していない環境でも、高速で多機能、高いプライバシー保護を実現したAIの運用が可能になります。

主な特徴

- **連携学習フレームワーク**: フレームワークを選ばない統合環境を提供。コードを最小限の変更で、連携学習システムの構築、シミュレーション、導入が行えます。

- **ハイブリッドAI実行**: 端末上でのローカル実行を基本とし、必要に応じてクラウドのリソースを途切れなく利用。プライバシーと処理速度を同時に実現します。

- **幅広い互換性**: TensorFlow、PyTorch、JAX、Hugging Faceといった主要な機械学習フレームワークや、モバイル、エッジ、クラウドなど多様な環境をサポート。

- **確かなプライバシー保護**: 連携学習を用いたファインチューニングや事前学習、エンドツーエンドの暗号化による安全なリモート計算で、機密データを守ります。

- **大規模な展開に対応**: 小規模なテストから、医療、金融、IoT、自動車産業などでの数百万台規模の導入まで、柔軟に規模を拡大できます。

主な利用場面

- **プライバシーを考慮した共同AI開発**: 複数の組織や端末が生のデータを共有せずに共同でモデルを学習。データ保護に関する規制への適合をサポート。

- **端末上でのAIアプリ**: スマートフォンやタブレット、PC上でローカルAIを動作させ、素早い推論とオフラインでの機能を実現。

- **クラウドとエッジの連携AIワークフロー**: AI処理を端末とプライベートクラウドの間で自動的に振り分け、性能とリソース効率を最適化。

- **IoT向け分散学習**: IoTデバイスのネットワークに連携学習を導入し、効率的な分散型のスマートシステムを構築。

- **業界に特化したAIソリューション**: 医療、金融、自動車など、データが分散している業界において、安全にデータを活用したAIを実現。