Infrastruktura Cloud-Edge dla AI – projekt AMBITI8N
9 września 2026
Jak rozwijać sztuczną inteligencję w medycynie, nie przesyłając danych pacjentów poza szpital? To jedno z kluczowych założeń projektu Ambiti8n, realizowanego przez CI TASK Politechniki Gdańskiej w ramach 8ra – Cloud-Edge Continuum, IPCEI-CIS, Workstream 3.
Projekt pokazuje, jak można połączyć zaawansowane rozwiązania AI, rozproszoną infrastrukturę Cloud-Edge oraz federacyjne uczenie w jednym ekosystemie, w którym dane kliniczne pozostają pod kontrolą instytucji, które je wytwarzają.
Dane pacjentów nie opuszczają murów szpitala
W tradycyjnym modelu rozwijania systemów AI dane z wielu źródeł są często gromadzone w jednym centralnym środowisku. W przypadku danych medycznych takie podejście wiąże się jednak z istotnymi wymaganiami dotyczącymi bezpieczeństwa, prywatności i kontroli nad informacją. Ambiti8n wykorzystuje inne podejście, dane kliniczne pozostają lokalnie — w środowisku szpitala. Model AI działa bezpośrednio tam, gdzie znajdują się dane i może być wykorzystywany do lokalnego przetwarzania informacji medycznych. Jednocześnie placówka może uczestniczyć w procesie federacyjnego uczenia i przyczynia się do rozwoju wspólnego modelu. Dzięki temu wiele instytucji może współpracować nad doskonaleniem rozwiązań AI bez konieczności tworzenia centralnego repozytorium danych pacjentów.
Dane pozostają tam, gdzie zostały wytworzone, natomiast wiedza wynikająca ze wspólnego procesu uczenia może być wykorzystywana przez wszystkich uczestników projektu.
Federacyjne uczenie zamiast centralizacji danych
Federated learning umożliwia rozwijanie modeli AI w rozproszonym środowisku. Poszczególne instytucje uczestniczące w projekcie pracują na własnych, lokalnych danych. Do wspólnego procesu uczenia przekazywane są informacje potrzebne do aktualizacji modelu, a nie same dane kliniczne. W praktyce oznacza to, że szpital może korzystać z modelu lokalnie, wspierać jego dalszy rozwój, a następnie korzystać z kolejnych, ulepszonych wersji modelu. Takie podejście pozwala połączyć współpracę wielu organizacji z zachowaniem autonomii poszczególnych środowisk.
Cloud-Edge – infrastruktura blisko danych
Istotnym elementem Ambiti8n jest również architektura Cloud-Edge. Poszczególne elementy ekosystemu działają w różnych lokalizacjach, krajach i infrastrukturach zarządzanych przez różne organizacje. Nie wszystkie zadania muszą być wykonywane w tym samym miejscu. Procesy wymagające bezpośredniego dostępu do wrażliwych danych mogą być realizowane lokalnie — w środowisku szpitala. Z kolei usługi wymagające większej mocy obliczeniowej lub skalowalności mogą działać w infrastrukturze chmurowej lub w innych elementach rozproszonego ekosystemu. Dzięki temu Ambiti8n łączy lokalne przetwarzanie danych z możliwościami infrastruktury chmurowej, tworząc rozproszony, ale współpracujący system AI. Poszczególne organizacje zachowują przy tym kontrolę nad własną infrastrukturą i danymi, a jednocześnie mogą działać jako część jednego systemu.
Rola CI TASK w projekcie Ambiti8n
CI TASK Politechniki Gdańskiej wnosi do projektu przede wszystkim infrastrukturę, niezbędną do działania rozproszonego ekosystemu AI. W ramach projektu CI TASK zapewnia infrastrukturę dla uczenia federacyjnego. Odpowiadamy również za zapewnienie łączności w modelu Cloud-Edge z partnerami prowadzącymi środowiska szpitalne w kilku krajach europejskich. To szczególnie istotny element projektu, ponieważ cały ekosystem opiera się na współpracy niezależnych środowisk działających w różnych lokalizacjach i zarządzanych przez różne organizacje.
Do realizacji tych zadań CI TASK wykorzystuje swoje doświadczenie w obszarze infrastruktury HPC, usług chmurowych oraz rozwiązań AI.
AI, bezpieczeństwo i suwerenność danych
Ambiti8n pokazuje, że rozwój zaawansowanych modeli AI nie musi oznaczać centralizacji danych. Wręcz przeciwnie, dzięki federacyjnemu uczeniu i architekturze Cloud-Edge możliwe jest tworzenie systemów, w których instytucje współpracują nad wspólnymi rozwiązaniami, a jednocześnie zachowują kontrolę nad własnymi danymi.
W zastosowaniach medycznych ma to szczególne znaczenie. Dane pacjentów są bezpieczne i chronione, natomiast infrastruktura i modele AI mogą być rozwijane w ramach szerszego europejskiego ekosystemu.
Ambiti8n jest przykładem tego, jak można łączyć innowacyjność, skalowalność i współpracę między organizacjami z ochroną i bezpieczeństwem danych.
Wersja anglojęzyczna artykułu znajduje się na stronie: https://www.ambiti8n.eu/pages/blog/no4-gdansk.html