JPWO2020198542A5

JPWO2020198542A5 -

Info

Publication number: JPWO2020198542A5
Application number: JP2021557379A
Authority: JP
Publication date: 2023-03-31
Anticipated expiration: 2040-03-26

Description

[本発明1001]
以下の工程を含む方法:
データ処理システムにおいて、アルゴリズムおよび前記アルゴリズムと関連付けられた入力データ要件を受け取る工程であって、前記入力データ要件が、データ資産が前記アルゴリズムで動作するための最適化および/または検証選択基準を含む、受け取る工程;
前記データ処理システムによって、前記データ資産を、前記データ資産についての前記最適化および/または検証選択基準に基づいて、データホストから利用可能であるものとして識別する工程;
前記データ処理システムによって、前記データホストのインフラストラクチャ内のデータストレージ構造内の前記データ資産をキュレートする工程;
前記データ処理システムによって、前記アルゴリズムが処理するための前記データストレージ構造内の前記データ資産を準備する工程;
前記データ処理システムによって、前記アルゴリズムをセキュアなカプセル計算フレームワークに統合する工程であって、前記セキュアなカプセル計算フレームワークが、前記アルゴリズムを前記データストレージ構造内の前記データ資産に、前記データ資産および前記アルゴリズムのプライバシーを保全するセキュアな方法で提供する、統合する工程;ならびに
前記データ処理システムによって、前記データ資産を前記アルゴリズムを通して動作させる工程。
[本発明1002]
前記アルゴリズムおよび前記入力データ要件が、前記データホストとは異なるエンティティであるアルゴリズム開発者から受け取られ、前記最適化および/または検証選択基準が、前記データ資産が前記アルゴリズムで動作するための特性、フォーマット、および要件を定義する、本発明1001の方法。
[本発明1003]
前記データ資産の前記特性および前記要件が、
（i）前記アルゴリズムの環境、（ii）前記入力データ内の例の配分、（iii）前記入力データを生成するデバイスのパラメータおよびタイプ、（iv）分散対バイアス、（v）前記アルゴリズムによって実装されたタスク、または（vi）それらの任意の組み合わせ
に基づいて定義される、本発明1002の方法。
[本発明1004]
前記識別する工程が、前記データ資産内の個人に関するプライベート情報を伏せたままで、前記データ資産内のグループのパターンを記述することによって、前記データ資産内の情報を共有するための差分プライバシーを使用して行われ、
前記キュレートする工程が、複数のデータストレージ構造の中から前記データストレージ構造を選択することと、前記データホストの前記インフラストラクチャ内に前記データストレージ構造をプロビジョニングすることとを含み、
前記データストレージ構造の前記選択が、前記アルゴリズムのタイプ、前記データ資産内のデータのタイプ、前記データ処理システムのシステム要件、またはそれらの組み合わせに基づくものである、
本発明1002の方法。
[本発明1005]
前記データ処理システムによって、前記データホストを迎え入れる工程をさらに含み、
前記迎え入れる工程が、前記アルゴリズムでの前記データ資産の使用がデータプライバシー要件に準拠したものであることを確認することを含む、
本発明1001、1002、または1003の方法。
[本発明1006]
前記データ資産を準備する工程が、前記データ資産に1つもしくは複数の変換を適用すること、前記データ資産に注釈を付けること、前記データ資産を整合化すること、またはそれらの組み合わせを含む、本発明1001～1005のいずれかの方法。
[本発明1007]
前記データ資産を前記アルゴリズムを通して前記動作させる工程が、
前記モデルの複数のインスタンスを作成することと、前記データ資産を、訓練データセットと1つまたは複数の試験データセットとに分割することと、前記モデルの前記複数のインスタンスを前記訓練データセットで訓練することと、前記モデルの前記複数のインスタンスの各々の前記訓練からの結果を完全連合モデルに統合することと、前記1つまたは複数の試験データセットを前記完全連合モデルを通して動作させることと、前記1つまたは複数の試験データセットの前記動作に基づいて前記完全連合モデルの性能を計算することとを含む、訓練ワークフロー
を実行することを含む、本発明1001～1006のいずれかの方法。
[本発明1008]
前記データ資産を前記アルゴリズムを通して前記動作させる工程が、
前記データ資産を1つまたは複数の検証データセットにおいて分割することと、前記1つまたは複数の検証データセットを前記アルゴリズムを通して動作させることと、前記1つまたは複数の検証データセットの前記動作に基づいて前記アルゴリズムの性能を計算することとを含む、検証ワークフロー
を実行することを含む、本発明1001～1006のいずれかの方法。
[本発明1009]
前記セキュアなカプセル計算フレームワークが、前記アルゴリズムを動作させるのに必要な暗号化コードを受け入れるように構成された計算インフラストラクチャ内にプロビジョニングされ、
前記計算インフラストラクチャを前記プロビジョニングすることが、前記計算インフラストラクチャ上で前記セキュアなカプセル計算フレームワークをインスタンス化することと、前記アルゴリズム開発者によって、前記暗号化コードを前記セキュアなカプセル計算フレームワークの内部に配置することと、前記セキュアなカプセル計算フレームワークがインスタンス化された後で、前記暗号化コードを復号することとを含む、
本発明1001～1008のいずれかの方法。
[本発明1010]
1つまたは複数のデータプロセッサと、
前記1つまたは複数のデータプロセッサ上で実行されると、前記1つまたは複数のデータプロセッサに、
アルゴリズムおよび前記アルゴリズムと関連付けられた入力データ要件を受け取る動作であって、前記入力データ要件が、データ資産が前記アルゴリズムで動作するための最適化および/または検証選択基準を含む、受け取る動作と、
前記データ資産を、前記データ資産についての前記最適化および/または検証選択基準に基づいてデータホストから利用可能であるものとして識別する動作と、
前記データ資産を、前記データホストのインフラストラクチャ内にあるデータストレージ構造内でキュレートする動作と、
前記アルゴリズムによって処理するための前記データストレージ構造内の前記データ資産を準備する動作と、
前記アルゴリズムをセキュアなカプセル計算フレームワークに統合する動作であって、前記セキュアなカプセル計算フレームワークが前記アルゴリズムを前記データストレージ構造内の前記データ資産に、前記データ資産および前記機械学習モデルのプライバシーを保全するセキュアな方法で提供する、統合する動作と、
前記データ資産を前記アルゴリズムを通して動作させる動作と
を含む動作を行わせる命令を含む、非一時的コンピュータ可読記憶媒体と
を含む、システム。
[本発明1011]
前記アルゴリズムおよび前記入力データ要件が、前記データホストとは異なるエンティティであるアルゴリズム開発者から受け取られ、前記最適化および/または検証選択基準が、データ資産が前記アルゴリズムで動作するための特性、フォーマット、および要件を定義する、本発明1010のシステム。
[本発明1012]
前記データ資産の前記特性および前記要件が、
（i）前記アルゴリズムの環境、（ii）前記入力データ内の例の配分、（iii）前記入力データを生成するデバイスのパラメータおよびタイプ、（iv）分散対バイアス、（v）前記アルゴリズムによって実装されたタスク、または（vi）それらの任意の組み合わせ
に基づいて定義される、本発明1011のシステム。
[本発明1013]
前記識別する動作が、前記データ資産内の個人に関するプライベート情報を伏せたままで、前記データ資産内のグループのパターンを記述することによって、前記データ資産内の情報を共有するための差分プライバシーを使用して行われ、
前記キュレートする動作が、複数のデータストレージ構造の中から前記データストレージ構造を選択することと、前記データホストの前記インフラストラクチャ内に前記データストレージ構造をプロビジョニングすることとを含み、
前記データストレージ構造の前記選択が、前記アルゴリズムのタイプ、前記データ資産内のデータのタイプ、前記システムの要件、またはそれらの組み合わせに基づくものである、
本発明1010のシステム。
[本発明1014]
前記動作が、前記データホストを迎え入れることをさらに含み、
前記迎え入れることが、前記アルゴリズムでの前記データ資産の使用がデータプライバシー要件に準拠したものであることを確認することを含む、
本発明1010、1011、または1012のシステム。
[本発明1015]
前記データ資産を準備する動作が、前記データ資産に1つもしくは複数の変換を適用すること、前記データ資産に注釈を付けること、前記データ資産を整合化すること、またはそれらの組み合わせを含む、本発明1010～1014のいずれかのシステム。
[本発明1016]
前記データ資産を前記アルゴリズムを通して前記動作させる動作が、
前記モデルの複数のインスタンスを作成することと、前記データ資産を、訓練データセットと1つまたは複数の試験データセットとに分割することと、前記モデルの前記複数のインスタンスを前記訓練データセットで訓練することと、前記モデルの前記複数のインスタンスの各々の前記訓練からの結果を完全連合モデルに統合することと、前記1つまたは複数の試験データセットを前記完全連合モデルによって動作させることと、前記1つまたは複数の試験データセットの前記動作に基づいて前記完全連合モデルの性能を計算することとを含む、訓練ワークフロー
を実行することを含む、本発明1010～1015のいずれかのシステム。
[本発明1017]
前記データ資産を前記アルゴリズムを通して前記動作させる動作が、
前記データ資産を1つまたは複数の検証データセットにおいて分割することと、前記1つまたは複数の検証データセットを前記アルゴリズムを通して動作させることと、前記1つまたは複数の検証データセットの前記動作に基づいて前記アルゴリズムの性能を計算することとを含む、検証ワークフロー
を実行することを含む、本発明1010～1015のいずれかのシステム。
[本発明1018]
前記セキュアなカプセル計算フレームワークが、前記アルゴリズムを動作させるのに必要な暗号化コードを受け入れるように構成された計算インフラストラクチャ内にプロビジョニングされ、
前記計算インフラストラクチャを前記プロビジョニングすることが、前記計算インフラストラクチャ上で前記セキュアなカプセル計算フレームワークをインスタンス化することと、前記アルゴリズム開発者を通して、前記暗号化コードを前記セキュアなカプセル計算フレームワークの内部に配置することと、前記セキュアなカプセル計算フレームワークがインスタンス化された後で、前記暗号化コードを復号することとを含む、
本発明1010～1017のいずれかのシステム。
[本発明1019]
1つまたは複数のデータプロセッサに、
アルゴリズムおよび前記アルゴリズムと関連付けられた入力データ要件を受け取る動作であって、前記入力データ要件が、データ資産が前記アルゴリズムで動作するための最適化および/または検証選択基準を含む、受け取る動作と、
前記データ資産を、前記データ資産についての前記最適化および/または検証選択基準に基づいてデータホストから利用可能であるものとして識別する動作と、
前記データ資産を、前記データホストのインフラストラクチャ内にあるデータストレージ構造内でキュレートする動作と、
前記アルゴリズムによって処理するための前記データストレージ構造内の前記データ資産を準備する動作と、
前記アルゴリズムをセキュアなカプセル計算フレームワークに統合する動作であって、前記セキュアなカプセル計算フレームワークが、前記アルゴリズムを、前記データストレージ構造内の前記データ資産に、前記データ資産および前記機械学習モデルのプライバシーを保全するセキュアな方法で提供する、統合する動作と、
前記データ資産を前記アルゴリズムを通して動作させる動作と
を含む動作を行わせるように構成された命令
を含む、非一時的機械可読記憶媒体において実体的に具体化された、コンピュータプログラム製品。
[本発明1020]
前記アルゴリズムおよび前記入力データ要件が、前記データホストとは異なるエンティティであるアルゴリズム開発者から受け取られ、前記最適化および/または検証選択基準が、データ資産が前記アルゴリズムで動作するための特性、フォーマット、および要件を定義する、本発明1019のコンピュータプログラム製品。
[本発明1021]
前記データ資産の前記特性および前記要件が、
（i）前記アルゴリズムの環境、（ii）前記入力データ内の例の配分、（iii）前記入力データを生成するデバイスのパラメータおよびタイプ、（iv）分散対バイアス、（v）前記アルゴリズムによって実装されたタスク、または（vi）それらの任意の組み合わせ
に基づいて定義される、本発明1020のコンピュータプログラム製品。
[本発明1022]
前記識別する動作が、前記データ資産内の個人に関するプライベート情報を伏せたままで、前記データ資産内のグループのパターンを記述することによって、前記データ資産内の情報を共有するための差分プライバシーを使用して行われ、
前記キュレートする動作が、複数のデータストレージ構造の中から前記データストレージ構造を選択することと、前記データホストの前記インフラストラクチャ内に前記データストレージ構造をプロビジョニングすることとを含み、
前記データストレージ構造の前記選択が、前記アルゴリズムのタイプ、前記データ資産内のデータのタイプ、前記システムの要件、またはそれらの組み合わせに基づくものである、
本発明1020のコンピュータプログラム製品。
[本発明1023]
前記動作が、前記データホストを迎え入れる動作をさらに含み、
前記迎え入れる動作が、前記アルゴリズムでの前記データ資産の使用がデータプライバシー要件に準拠したものであることを確認することを含む、
本発明1019、1020、または1021のコンピュータプログラム製品。
[本発明1024]
前記データ資産を前記アルゴリズムを通して前記動作させる動作が、
前記モデルの複数のインスタンスを作成することと、前記データ資産を、訓練データセットと1つまたは複数の試験データセットとに分割することと、前記モデルの前記複数のインスタンスを前記訓練データセットで訓練することと、前記モデルの前記複数のインスタンスの各々の前記訓練からの結果を完全連合モデルに統合することと、前記1つまたは複数の試験データセットを前記完全連合モデルを通して動作させることと、前記1つまたは複数の試験データセットの前記動作に基づいて前記完全連合モデルの性能を計算することとを含む、訓練ワークフロー
を実行することを含む、本発明1019～1023のいずれかのコンピュータプログラム製品。
[本発明1025]
前記データ資産を前記アルゴリズムを通して前記動作させる動作が、
前記データ資産を1つまたは複数の検証データセットにおいて分割することと、前記1つまたは複数の検証データセットを前記アルゴリズムを通して動作させることと、前記1つまたは複数の検証データセットの前記動作に基づいて前記アルゴリズムの性能を計算することとを含む、検証ワークフロー
を実行することを含む、本発明1019～1023のいずれかのコンピュータプログラム製品。
[本発明1026]
前記セキュアなカプセル計算フレームワークが、前記アルゴリズムを動作させるのに必要な暗号化コードを受け入れるように構成された計算インフラストラクチャ内にプロビジョニングされ、
前記計算インフラストラクチャを前記プロビジョニングすることが、前記計算インフラストラクチャ上で前記セキュアなカプセル計算フレームワークをインスタンス化することと、前記アルゴリズム開発者によって、前記暗号化コードを前記セキュアなカプセル計算フレームワークの内部に配置することと、前記セキュアなカプセル計算フレームワークがインスタンス化された後で、前記暗号化コードを復号することとを含む、
本発明1019～1025のいずれかのコンピュータプログラム製品。
[本発明1027]
以下の工程を含む方法:
アルゴリズムの複数のインスタンスを識別する工程であって、前記アルゴリズムの各インスタンスが、1つまたは複数のセキュアなカプセル計算フレームワークに統合され、前記1つまたは複数のセキュアなカプセル計算フレームワークが、前記アルゴリズムの各インスタンスを、1つまたは複数のデータホストの1つまたは複数のデータストレージ構造内の訓練データ資産に、前記訓練データ資産および前記アルゴリズムの各インスタンスのプライバシーを保全するセキュアな方法で提供する、識別する工程;
データ処理システムによって、前記アルゴリズムの各インスタンスで連合訓練ワークフローを実行する工程であって、前記連合訓練ワークフローが、前記訓練データ資産を入力として取り込み、パラメータを使用して前記訓練データ資産の特徴をターゲット推論にマップし、損失関数または誤差関数を計算し、前記損失関数または前記誤差関数を最小化するために前記パラメータを学習されたパラメータに更新し、前記アルゴリズムの1つまたは複数の訓練されたインスタンスを出力する、実行する工程;
前記データ処理システムによって、前記アルゴリズムの訓練されたインスタンスごとの前記学習されたパラメータを、完全連合アルゴリズムに統合する工程であって、前記統合する工程が、前記学習されたパラメータを集約して、集約されたパラメータを取得することと、前記完全連合アルゴリズムの学習されたパラメータを前記集約されたパラメータで更新することとを含む、統合する工程;
前記データ処理システムによって、前記完全連合アルゴリズムで試験ワークフローを実行する工程であって、前記試験ワークフローが、試験データを入力として取り込み、前記更新された学習されたパラメータを使用して前記試験データ内のパターンを見つけ、推論を出力する、実行する工程;
前記データ処理システムによって、前記推論を提供する際の前記完全連合アルゴリズムの性能を計算する工程;
前記データ処理システムによって、前記完全連合アルゴリズムの前記性能がアルゴリズム終了基準を満たすかどうかを判定する工程;
前記完全連合アルゴリズムの前記性能が前記アルゴリズム終了基準を満たさない場合、前記データ処理システムによって、前記アルゴリズムの各インスタンスを前記完全連合アルゴリズムで置き換え、前記完全連合アルゴリズムの各インスタンスで前記連合訓練ワークフローを再実行する工程;ならびに
前記完全連合アルゴリズムの前記性能が前記アルゴリズム終了基準を満たす場合、前記データ処理システムによって、前記完全連合アルゴリズムの前記性能および前記集約されたパラメータを、前記アルゴリズムのアルゴリズム開発者に提供する工程。
[本発明1028]
前記アルゴリズムの前記複数のインスタンスを前記識別する工程が、
前記データ処理システムにおいて、前記アルゴリズムおよび前記アルゴリズムと関連付けられた入力データ要件を受け取ることであって、前記入力データ要件が、データ資産が前記アルゴリズムで動作するための最適化および/または検証選択基準を含む、受け取ることと、
前記データ処理システムによって、前記データ資産を、前記データ資産についての最適化および/または検証選択基準に基づいて前記1つまたは複数のデータホストから利用可能であるものとして識別することと、
前記データ処理システムによって、前記1つまたは複数のデータホストの各データホストのインフラストラクチャ内にあるデータストレージ構造内の前記データ資産をキュレートすることと、
前記データ資産の少なくとも一部を、前記1つまたは複数のデータホストの各データホストの前記インフラストラクチャ内にある前記データストレージ構造内の前記訓練データ資産に分割することと
を含む、本発明1027の方法。
[本発明1029]
前記アルゴリズムおよび前記入力データ要件が、前記1つまたは複数のデータホストとは異なるエンティティであるアルゴリズム開発者から受け取られ、前記最適化および/または検証選択基準が、データ資産が前記アルゴリズムで動作するための特性、フォーマット、および要件を定義する、本発明1028の方法。
[本発明1030]
前記連合訓練ワークフローが、訓練勾配を暗号化することをさらに含み、前記統合することが、前記訓練勾配を復号することを含む、本発明1027、1028、または1029の方法。
[本発明1031]
前記完全連合アルゴリズムの前記性能が前記アルゴリズム終了基準を満たす場合、前記データ処理システムによって、集約されたパラメータを前記アルゴリズムの各インスタンスに送る工程;ならびに
前記データ処理システムによって、前記アルゴリズムの各インスタンスで更新訓練ワークフローを実行する工程であって、前記更新訓練ワークフローが、前記学習されたパラメータを前記集約されたパラメータで更新し、前記アルゴリズムの1つまたは複数の更新および訓練されたインスタンスを出力する、実行する工程
をさらに含む、本発明1027、1028、1029、または1030の方法。
[本発明1032]
前記データ処理システムによって、残りの前記データ資産を、前記アルゴリズムの各インスタンスを通して動作させる工程をさらに含む、本発明1031の方法。
[本発明1033]
前記データ資産を前記アルゴリズムの各インスタンスを通して前記動作させる工程が、
前記データ資産の少なくとも一部を1つまたは複数の検証データセットにさらに分割することと、前記1つまたは複数の検証データセットを前記アルゴリズムの各インスタンスを通して動作させることと、前記1つまたは複数の検証データセットの前記動作に基づいて前記アルゴリズムの各インスタンスの性能を計算することとを含む、検証ワークフロー
を実行することを含む、本発明1031の方法。
[本発明1034]
1つまたは複数のデータプロセッサと、
前記1つまたは複数のデータプロセッサ上で実行されると、前記1つまたは複数のデータプロセッサに、
アルゴリズムの複数のインスタンスを識別する動作であって、前記アルゴリズムの各インスタンスが1つまたは複数のセキュアなカプセル計算フレームワークに統合され、前記1つまたは複数のセキュアなカプセル計算フレームワークが、前記アルゴリズムの各インスタンスを、1つまたは複数のデータホストの1つまたは複数のデータストレージ構造内の訓練データ資産に、前記訓練データ資産および前記アルゴリズムの各インスタンスのプライバシーを保全するセキュアな方法で提供する、識別する動作と、
前記アルゴリズムの各インスタンスで連合訓練ワークフローを実行する動作であって、前記連合訓練ワークフローが、前記訓練データ資産を入力として取り込み、パラメータを使用して前記訓練データ資産の特徴をターゲット推論にマップし、損失関数または誤差関数を計算し、前記損失関数または前記誤差関数を最小化するために前記パラメータを学習されたパラメータに更新し、前記アルゴリズムの1つまたは複数の訓練されたインスタンスを出力する、実行する動作と、
前記データ処理システムによって、前記アルゴリズムの訓練されたインスタンスごとの前記学習されたパラメータを、完全連合アルゴリズムに統合する動作であって、前記統合する動作が、前記学習されたパラメータを集約して、集約されたパラメータを取得することと、前記完全連合アルゴリズムの学習されたパラメータを前記集約されたパラメータで更新することとを含む、統合する動作と、
前記データ処理システムによって、前記完全連合アルゴリズムで試験ワークフローを実行する動作であって、前記試験ワークフローが、試験データを入力として取り込み、前記更新された学習されたパラメータを使用して前記試験データ内のパターンを見つけ、推論を出力する、実行する動作と、
前記データ処理システムによって、前記推論を提供する際の前記完全連合アルゴリズムの性能を計算する動作と、
前記データ処理システムによって、前記完全連合アルゴリズムの前記性能がアルゴリズム終了基準を満たすかどうかを判定する動作と、
前記完全連合アルゴリズムの前記性能が前記アルゴリズム終了基準を満たさない場合、前記データ処理システムによって、前記アルゴリズムの各インスタンスを前記完全連合アルゴリズムで置き換え、前記完全連合アルゴリズムの各インスタンスで前記連合訓練ワークフローを再実行する動作と、
前記完全連合アルゴリズムの前記性能が前記アルゴリズム終了基準を満たす場合、前記データ処理システムによって、前記完全連合アルゴリズムの前記性能および前記集約されたパラメータを、前記アルゴリズムのアルゴリズム開発者に提供する動作と
を含む動作を行わせる命令を含む、非一時的コンピュータ可読記憶媒体と
を含む、システム。
[本発明1035]
以下の工程を含む方法:
データ処理システムによって、データ資産の選択基準に基づいてデータホストから利用可能なデータ資産を識別する工程;
前記データ処理システムによって、前記データホストのインフラストラクチャ内にあるデータストレージ構造内の前記データ資産をキュレートする工程;
前記データ処理システムによって、データ変換のためのアルゴリズムを開発するためのガイドとして使用すべきトランスフォーマ・プロトタイプ・データセットを準備する工程であって、前記トランスフォーマ・プロトタイプ・データセットが整合化プロセスのキー属性を取り込む、準備する工程;
前記データ処理システムで、前記トランスフォーマ・プロトタイプ・データセット内のデータの現在のフォーマットに基づいて前記データ資産の変換のための第1の整合化トランスフォーマセットを作成する工程;
前記データ処理システムによって、変換されたデータ資産を生成するために前記データ資産に前記第1の整合化トランスフォーマセットを適用する工程;
前記データ処理システムによって、データ変換のためのアルゴリズムを開発するためのガイドとして使用すべき整合化プロトタイプデータセットを準備する工程であって、前記整合化プロトタイプデータセットが前記整合化プロセスのキー属性を取り込む、準備する工程;
前記データ処理システムによって、前記整合化プロトタイプデータセット内のデータの現在のフォーマットに基づいて前記変換されたデータ資産の変換のための第2の整合化トランスフォーマセットを作成する工程;
前記データ処理システムによって、整合化されたデータ資産を生成するために、前記変換されたデータ資産に前記第2の整合化トランスフォーマセットを適用する工程;ならびに
前記データ処理システムによって、前記整合化されたデータ資産をアルゴリズムを通して動作させる工程であって、前記アルゴリズムが、前記アルゴリズムを、前記データストレージ構造内の前記整合化されたデータ資産に、前記整合化されたデータ資産および前記アルゴリズムのプライバシーを保全するセキュアな方法で提供するセキュアなカプセル計算フレームワーク内にある、動作させる工程。
[本発明1036]
前記選択基準が、前記データホストとは異なるエンティティであるアルゴリズム開発者から受け取られ、前記選択基準が、前記データ資産が前記アルゴリズムで動作するための特性、フォーマットおよび要件を定義する、本発明1035の方法。
[本発明1037]
前記データ資産の前記特性および前記要件が、
（i）前記アルゴリズムの環境、（ii）前記入力データ内の例の配分、（iii）前記入力データを生成するデバイスのパラメータおよびタイプ、（iv）分散対バイアス、（v）前記アルゴリズムによって実装されたタスク、または（vi）それらの任意の組み合わせ
に基づいて定義される、本発明1036の方法。
[本発明1038]
前記トランスフォーマ・プロトタイプ・データセットを匿名化し、前記匿名化されたトランスフォーマ・プロトタイプ・データセットを、前記データ資産の変換のための前記第1の整合化トランスフォーマセットを作成する目的で、前記アルゴリズム開発者に供する工程をさらに含む、本発明1037の方法。
[本発明1039]
前記データ資産に前記第1の整合化トランスフォーマセットを適用する工程が、前記データ構造内で行われる、本発明1035、1036、1037、または1038の方法。
[本発明1040]
前記データ処理システムで、注釈付きデータセットを生成するために、定義済み注釈付けプロトコルに従って、前記変換されたデータ資産に注釈を付ける工程をさらに含み、
前記変換されたデータに前記注釈を付ける工程が前記データ構造内で行われ、前記第2の整合化トランスフォーマセットが、整合化されたデータ資産を生成するために、前記注釈付きデータセットに適用される、
本発明1035～1039のいずれかの方法。
[本発明1041]
前記注釈付きデータ資産に前記第2の整合化トランスフォーマセットを前記適用する工程が、前記データ構造内で行われる、本発明1035～1040のいずれかの方法。
[本発明1042]
前記第1の整合化トランスフォーマセット、前記注釈、および前記第2の整合化トランスフォーマセットが、正常に適用され、かつデータプライバシー要件に違反せずに適用されるかどうかを判定する工程
をさらに含む、本発明1040または1041の方法。
[本発明1043]
1つまたは複数のデータプロセッサと、
前記1つまたは複数のデータプロセッサ上で実行されると、前記1つまたは複数のデータプロセッサに、
データ資産の選択基準に基づいてデータホストから利用可能な前記データ資産を識別する動作と、
前記データ資産を、前記データホストのインフラストラクチャ内にあるデータストレージ構造内でキュレートする動作と、
データ変換のためのアルゴリズムとして使用すべきトランスフォーマ・プロトタイプ・データセットを準備する動作であって、前記トランスフォーマ・プロトタイプ・データセットが整合化プロセスのキー属性を取り込む、準備する動作と、
前記トランスフォーマ・プロトタイプ・データセット内のデータの現在のフォーマットに基づいて前記データ資産の変換のための第1の整合化トランスフォーマセットを作成する動作と、
変換されたデータ資産を生成するために前記データ資産に前記第1の整合化トランスフォーマセットを適用する動作と、
データ変換のためのアルゴリズムを開発するために使用すべき整合化プロトタイプデータセットを準備する動作であって、前記整合化プロトタイプデータセットが前記整合化プロセスのキー属性を取り込む、準備する動作と、
前記整合化プロトタイプデータセット内のデータの現在のフォーマットに基づいて、前記変換されたデータ資産の変換のための第2の整合化トランスフォーマセットを作成する動作と、
整合化されたデータ資産を生成するために、前記変換されたデータ資産に前記第2の整合化トランスフォーマセットを適用する動作と、
前記整合化されたデータ資産をアルゴリズムを通して動作させる動作であって、前記アルゴリズムが、前記アルゴリズムを、前記データストレージ構造内の前記整合化されたデータ資産に、前記整合化されたデータ資産および前記アルゴリズムのプライバシーを保全するセキュアな方法で提供するセキュアなカプセル計算フレームワーク内にある、動作させる動作と
を含む動作を行わせる命令を含む、非一時的コンピュータ可読記憶媒体と
を含む、システム。
[本発明1044]
以下の工程を含む方法:
アルゴリズムまたはモデルを識別する工程であって、前記アルゴリズムまたはモデルが、セキュアなカプセル計算フレームワークに統合され、前記セキュアなカプセル計算フレームワークが、前記アルゴリズムまたはモデルを、データホストのデータストレージ構造内の訓練データ資産に、前記訓練データ資産および前記アルゴリズムまたはモードのプライバシーを保全するセキュアな方法で提供する、識別する工程;
データ処理システムによって、前記アルゴリズムまたはモデルで連合訓練ワークフローを実行する工程であって、前記連合訓練ワークフローが、前記訓練データ資産を入力として取り込み、パラメータを使用して前記訓練データ資産の特徴をターゲット推論にマップし、損失関数または誤差関数を計算し、前記損失関数または前記誤差関数を最小化するためにパラメータを学習されたパラメータに更新し、訓練されたアルゴリズムまたはモデルを出力する、実行する工程;
前記データ処理システムによって、前記アルゴリズムまたはモデルの前記学習されたパラメータを、完全連合アルゴリズムまたはモデルに統合する工程であって、前記統合する工程が、前記学習されたパラメータを集約して、集約されたパラメータを取得することと、前記完全連合アルゴリズムまたはモデルの学習されたパラメータを前記集約されたパラメータで更新することとを含む、統合する工程;
前記データ処理システムによって、前記完全連合アルゴリズムまたはモデルで試験ワークフローを実行する工程であって、前記試験ワークフローが、試験データを入力として取り込み、前記更新された学習されたパラメータを使用して前記試験データ内のパターンを見つけ、推論を出力する、実行する工程;
前記データ処理システムによって、前記推論を提供する際の前記完全連合アルゴリズムの性能を計算する工程;
前記データ処理システムによって、前記完全連合アルゴリズムまたはモデルの前記性能がアルゴリズム終了基準を満たすかどうかを判定する工程;
前記完全連合アルゴリズムまたはモデルの前記性能が前記アルゴリズム終了基準を満たさない場合、前記データ処理システムによって、前記アルゴリズムまたはモデルを前記完全連合アルゴリズムまたはモデルで置き換え、前記完全連合アルゴリズムまたはモデルで前記連合訓練ワークフローを再実行する工程;ならびに
前記完全連合アルゴリズムまたはモデルの前記性能が前記アルゴリズム終了基準を満たす場合、前記データ処理システムによって、前記完全連合アルゴリズムまたはモデルの前記性能および前記集約されたパラメータを、前記アルゴリズムまたはモデルのアルゴリズム開発者に提供する工程。
[本発明1045]
以下の工程を含む方法:
アルゴリズムを識別する工程であって、前記アルゴリズムが、アルゴリズム開発者によって提供されてセキュアなカプセル計算フレームワークに統合され、前記セキュアなカプセル計算フレームワークが、前記アルゴリズムを、データストレージ構造内の検証データ資産に、前記検証データ資産および前記アルゴリズムのプライバシーを保全するセキュアな方法で提供する、識別する工程;
データ処理システムによって、前記アルゴリズムで検証ワークフローを実行する工程であって、前記検証ワークフローが、前記検証データ資産を入力として取り込み、学習されたパラメータを使用して前記検証データ資産に前記アルゴリズムを適用し、推論を出力する、実行する工程;
前記データ処理システムによって、前記推論を提供する際の前記アルゴリズムの性能を計算する工程であって、前記性能がゴールド・スタンダード・ラベルに基づいて計算される、計算する工程;
前記データ処理システムによって、前記アルゴリズムの前記性能がアルゴリズム開発者によって定義された検証基準を満たすかどうかを判定する工程;
前記アルゴリズムの前記性能が前記検証基準を満たさない場合、前記データ処理システムで、前記アルゴリズムの1つまたは複数のハイパーパラメータを最適化し、前記最適化された1つまたは複数のハイパーパラメータを用いて、前記アルゴリズムで前記検証ワークフローを再実行する工程;ならびに
前記アルゴリズムの前記性能が前記検証基準を満たす場合、前記データ処理システムによって、前記アルゴリズムの前記性能および前記1つまたは複数のハイパーパラメータを、前記アルゴリズム開発者に提供する工程。
[本発明1046]
前記アルゴリズムを前記識別する工程が、
前記データ処理システムにおいて、前記アルゴリズムおよび前記アルゴリズムと関連付けられた入力データ要件を受け取ることであって、前記入力データ要件が、データ資産が前記アルゴリズムで動作するための検証選択基準を含む、受け取ることと、
前記データ処理システムによって、前記データ資産を、前記データ資産についての前記検証選択基準に基づいてデータホストから利用可能であるものとして識別することと、
前記データ処理システムによって、前記データホストのインフラストラクチャ内にあるデータストレージ構造内の前記データ資産をキュレートすることと、
前記データ資産の少なくとも一部を、前記データホストの前記インフラストラクチャ内にある前記データストレージ構造内の前記検証データ資産に分割することと
を含む、本発明1044の方法。
[本発明1047]
前記検証選択基準が、臨床コホート基準、人口統計学的基準、および/またはデータ・セット・クラス・バランスを含み、前記臨床コホート基準が、コホート研究のために前記データ資産を取得するべき人々のグループ、前記コホート研究のタイプ、前記人々のグループが一定期間にわたってさらされる可能性のあるリスク因子、解決されるべき疑問もしくは仮説および関連付けられる疾患もしくは状態、前記コホート研究の基準を定義するその他のパラメータ、またはそれらの任意の組み合わせを定義する、本発明1045の方法。
[本発明1048]
前記データ処理システムによって、前記データホストを迎え入れる工程であって、前記迎え入れる工程が、前記アルゴリズムでの前記データ資産の使用がデータプライバシー要件に準拠したものであることを確認することを含む、迎え入れる工程;ならびに
前記アルゴリズムを検証する目的での前記データホストからの前記データ資産の使用の施設内審査委員会からの許可を含む、ガバナンス要件およびコンプライアンス要件を完了する工程
をさらに含み、
前記キュレートする工程が、複数のデータストレージ構造の中から前記データストレージ構造を選択することと、前記データホストの前記インフラストラクチャ内に前記データストレージ構造をプロビジョニングすることとを含み、前記データストレージ構造の前記選択が、前記アルゴリズム内のアルゴリズムのタイプ、前記データ資産内のデータのタイプ、前記データ処理システムのシステム要件、またはそれらの組み合わせに基づくものである、
本発明1045または1046の方法。
[本発明1049]
前記アルゴリズムの前記性能が前記検証基準を満たす場合、前記データ処理システムによって、前記アルゴリズムおよび前記検証データ資産を、前記検証データ資産および前記アルゴリズムのプライバシーを保全するセキュアな方法で維持する工程
をさらに含む、本発明1044～1047のいずれかの方法。
[本発明1050]
前記セキュアなカプセル計算フレームワークが、前記アルゴリズムを動作させるのに必要な暗号化コードを受け入れるように構成された計算インフラストラクチャ内にプロビジョニングされ、
前記計算インフラストラクチャを前記プロビジョニングすることが、前記計算インフラストラクチャ上で前記セキュアなカプセル計算フレームワークをインスタンス化することと、前記アルゴリズム開発者によって、前記暗号化コードを前記セキュアなカプセル計算フレームワークの内部に配置することと、前記セキュアなカプセル計算フレームワークがインスタンス化された後で、前記暗号化コードを復号することとを含む、
本発明1044～1048のいずれかの方法。
[本発明1051]
前記検証データ資産が、複数の独立したデータ資産セットであり、前記暗号化コードが、前記データ処理システムによって署名されてデータ・ストレージ・アーカイブに格納され、前記アルゴリズムの前記性能が、前記複数の独立したデータ資産セットに対して行われた複数の検証から集約された前記アルゴリズムの検証についての単一の検証報告として提供される、本発明1049の方法。
[本発明1052]
1つまたは複数のデータプロセッサと、
前記1つまたは複数のデータプロセッサ上で実行されると、前記1つまたは複数のデータプロセッサに、
アルゴリズムを識別する動作であって、前記アルゴリズムが、アルゴリズム開発者によって提供されてセキュアなカプセル計算フレームワークに統合され、前記セキュアなカプセル計算フレームワークが、前記アルゴリズムを、データストレージ構造内の検証データ資産に、前記検証データ資産および前記アルゴリズムのプライバシーを保全するセキュアな方法で提供する、識別する動作と、
前記アルゴリズムで検証ワークフローを実行する動作であって、前記検証ワークフローが、前記検証データ資産を入力として取り込み、学習されたパラメータを使用して前記検証データ資産内のパターンを見つけ、推論を出力する、実行する動作と、
前記推論を提供する際の前記アルゴリズムの性能を計算する動作であって、前記性能がゴールド・スタンダード・ラベルに基づいて計算される、計算する動作と、
前記アルゴリズムの前記性能がアルゴリズム開発者によって定義された検証基準を満たすかどうかを判定する動作と、
前記アルゴリズムの前記性能が前記検証基準を満たさない場合、前記アルゴリズムの1つまたは複数のハイパーパラメータを最適化し、前記最適化された1つまたは複数のハイパーパラメータを用いて、前記アルゴリズムで前記検証ワークフローを再実行する動作と、
前記アルゴリズムの前記性能が前記検証基準を満たす場合、前記アルゴリズムの前記性能および前記1つまたは複数のハイパーパラメータを、前記アルゴリズム開発者に提供する動作と
を含む動作を行わせる命令を含む、非一時的コンピュータ可読記憶媒体と
を含む、システム。
[本発明1053]
以下の工程を含む方法:
データ処理システムにおいて、アルゴリズムおよび前記アルゴリズムと関連付けられた入力データ要件を受け取る工程であって、前記入力データ要件が、データ資産が前記アルゴリズムで動作するための検証選択基準を含む、受け取る工程;
前記データ処理システムによって、前記データ資産を、前記データ資産についての前記検証選択基準に基づいてデータホストから利用可能であるものとして識別する工程;
前記データ処理システムによって、前記データホストのインフラストラクチャ内のデータストレージ構造内の前記データ資産をキュレートする工程;
前記データ処理システムによって、前記アルゴリズムによって処理するための前記データストレージ構造内の前記データ資産を準備する工程;
前記データ処理システムによって、前記アルゴリズムをセキュアなカプセル計算フレームワークに統合する工程であって、前記セキュアなカプセル計算フレームワークが、前記アルゴリズムを前記データストレージ構造内の前記データ資産に、前記データ資産および前記アルゴリズムのプライバシーを保全するセキュアな方法で提供する、統合する工程;ならびに
前記データ処理システムによって、前記アルゴリズムで検証ワークフローを実行する工程であって、前記検証ワークフローが、前記データ資産を入力として取り込み、学習されたパラメータを使用して前記データ資産内のパターンを見つけ、推論を出力する、実行する工程;
前記データ処理システムによって、前記推論を提供する際の前記アルゴリズムの性能を計算する工程であって、前記性能がゴールド・スタンダード・ラベルに基づいて計算される、計算する工程;ならびに
前記データ処理システムによって、前記アルゴリズムの前記性能を、前記アルゴリズム開発者に提供する工程。
[本発明1054]
前記検証選択基準が、臨床コホート基準、人口統計学的基準、および/またはデータ・セット・クラス・バランスを含み、前記臨床コホート基準が、コホート研究のために前記データ資産を取得するべき人々のグループ、前記コホート研究のタイプ、前記人々のグループが一定期間にわたってさらされる可能性のあるリスク因子、解決されるべき疑問もしくは仮説および関連付けられる疾患もしくは状態、前記コホート研究の基準を定義するその他のパラメータ、またはそれらの任意の組み合わせを定義する、本発明1053の方法。
[本発明1055]
前記データ処理システムによって、前記データホストを迎え入れる工程であって、前記迎え入れる工程が、前記アルゴリズムでの前記データ資産の使用がデータプライバシー要件に準拠したものであることを確認することを含む、迎え入れる工程;ならびに
前記アルゴリズムを検証する目的での前記データホストからの前記データ資産の使用の施設内審査委員会からの許可を含む、ガバナンス要件およびコンプライアンス要件を完了する工程
をさらに含み、
前記キュレートする工程が、複数のデータストレージ構造の中から前記データストレージ構造を選択することと、前記データホストの前記インフラストラクチャ内に前記データストレージ構造をプロビジョニングすることとを含み、前記データストレージ構造の前記選択が、前記アルゴリズム内のアルゴリズムのタイプ、前記データ資産内のデータのタイプ、前記データ処理システムのシステム要件、またはそれらの組み合わせに基づくものである、
本発明1053または1054の方法。
[本発明1056]
前記データ処理システムによって、前記アルゴリズムおよび前記データ資産を、前記データ資産および前記アルゴリズムのプライバシーを保全するセキュアな方法で維持する工程をさらに含む、本発明1053～1055のいずれかの方法。
[本発明1057]
前記セキュアなカプセル計算フレームワークが、前記アルゴリズムを動作させるのに必要な暗号化コードを受け入れるように構成された計算インフラストラクチャ内にプロビジョニングされ、
前記計算インフラストラクチャを前記プロビジョニングすることが、前記計算インフラストラクチャ上で前記セキュアなカプセル計算フレームワークをインスタンス化することと、前記アルゴリズム開発者によって、前記暗号化コードを前記セキュアなカプセル計算フレームワークの内部に配置することと、前記セキュアなカプセル計算フレームワークがインスタンス化された後で、前記暗号化コードを復号することとを含む、
本発明1053～1056のいずれかの方法。
[本発明1058]
前記データ資産が、複数の独立したデータ資産セットであり、前記暗号化コードが、前記データ処理システムによって署名されてデータ・ストレージ・アーカイブに格納され、前記アルゴリズムの前記性能が、前記複数の独立したデータ資産セットに対して行われた複数の検証から集約された前記アルゴリズムの検証についての単一の検証報告として提供される、本発明1057の方法。
用いられている用語および表現は、限定ではなく説明の用語として使用されており、そのような用語および表現の使用に際して、図示および説明される特徴のうちのその部分の任意の均等物を除外する意図はなく、特許請求される発明の範囲内で様々な改変が可能であることを理解されたい。よって、特許請求される本発明は態様および任意の特徴によって具体的に開示されているが、当業者によれば本明細書に開示される概念の改変および変形が用いられ得ること、およびそのような改変および変形は、添付の特許請求の範囲によって定義される本発明の範囲内にあるとみなされることを理解されたい。

Claims

以下の工程を含む方法:
データ処理システムにおいて、アルゴリズムおよび前記アルゴリズムと関連付けられた入力データ要件を受け取る工程であって、前記入力データ要件が、データ資産が前記アルゴリズムで動作するための最適化および/または検証選択基準を含み、前記アルゴリズムおよび入力データ要件は、アルゴリズム開発者から受け取られる、前記受け取る工程;
前記データ処理システムによって、前記データ資産を、前記データ資産についての前記最適化および/または検証選択基準に基づいて、データホストから利用可能であるものとして識別する工程であって、前記データホストは、前記アルゴリズム開発者とは異なるエンティティである、前記識別する工程;
前記データ処理システムによって、前記データホストのインフラストラクチャ内のデータストレージ構造内の前記データ資産をキュレートする工程;
前記データ処理システムによって、前記アルゴリズムが処理するための前記データストレージ構造内の前記データ資産を準備する工程;
前記データ処理システムによって、セキュアなカプセル計算フレームワークを、前記データホストのインフラストラクチャの計算インフラストラクチャ内にプロビジョニングする工程であって、前記セキュアなカプセル計算フレームワークが、前記アルゴリズムを前記データストレージ構造内の前記データ資産に、前記データ資産および前記アルゴリズムのプライバシーを保全するセキュアな方法で提供する、前記プロビジョニングする工程;
前記データ処理システムによって、前記アルゴリズムを前記セキュアなカプセル計算フレームワークに統合する工程であって、前記アルゴリズム開発者によって、前記アルゴリズムを動作させるための暗号化コードを前記セキュアなカプセル計算フレームワークの内部に配置することと、前記アルゴリズム開発者によって、前記アルゴリズムを動作させるための復号化コードを得るために前記暗号化コードを復号化することとを含む、前記統合する工程；ならびに、
前記データ処理システムによって、前記データ資産を前記アルゴリズムを通して動作させる工程であって、1つまたは複数のセキュアなアプリケーション・プログラム・インターフェースを介して、前記データ資産を前記データストレージ構造から前記セキュアなカプセル計算フレームワーク内の前記アルゴリズムへ渡すことと、前記データ資産および前記復号化コードを用いて前記アルゴリズムを最適化する、検証する、または前記アルゴリズムにより推論を計算することと、前記最適化、検証、または推論の計算の結果を、前記1つまたは複数のセキュアなアプリケーション・プログラム・インターフェースを介して、前記アルゴリズム開発者または前記データホストに渡すこととを含む、前記動作させる工程。
前記最適化および/または検証選択基準が、前記データ資産が前記アルゴリズムで動作するための特性、フォーマット、および要件を定義する、請求項1記載の方法。
前記データ資産の前記特性および前記要件が、
（i）前記アルゴリズムの環境、（ii）前記入力データ内の例の配分、（iii）前記入力データを生成するデバイスのパラメータおよびタイプ、（iv）分散対バイアス、（v）前記アルゴリズムによって実装されたタスク、または（vi）それらの任意の組み合わせ
に基づいて定義される、請求項2記載の方法。
前記識別する工程が、前記データ資産内の個人に関するプライベート情報を伏せたままで、前記データ資産内のグループのパターンを記述することによって、前記データ資産内の情報を共有するための差分プライバシーを使用して行われ、
前記キュレートする工程が、複数のデータストレージ構造の中から前記データストレージ構造を選択することと、前記データホストの前記インフラストラクチャ内に前記データストレージ構造をプロビジョニングすることとを含み、
前記データストレージ構造の前記選択が、前記アルゴリズムのタイプ、前記データ資産内のデータのタイプ、前記データ処理システムのシステム要件、またはそれらの組み合わせに基づくものである、
請求項2記載の方法。
前記データ処理システムによって、前記データホストを迎え入れる工程をさらに含み、
前記迎え入れる工程が、前記アルゴリズムでの前記データ資産の使用がデータプライバシー要件に準拠したものであることを確認することを含む、
請求項1記載の方法。
前記データ資産を準備する工程が、前記データ資産に1つもしくは複数の変換を適用すること、前記データ資産に注釈を付けること、前記データ資産を整合化すること、またはそれらの組み合わせを含む、請求項1記載の方法。
前記データ資産を前記アルゴリズムを通して前記動作させる工程が、
前記アルゴリズムの複数のインスタンスを作成することと、前記データ資産を、訓練データセットと1つまたは複数の試験データセットとに分割することと、前記アルゴリズムの前記複数のインスタンスを前記訓練データセットで訓練することと、前記アルゴリズムの前記複数のインスタンスの各々の前記訓練からの結果を完全連合アルゴリズムに統合することと、前記1つまたは複数の試験データセットを前記完全連合アルゴリズムを通して動作させることと、前記1つまたは複数の試験データセットの前記動作に基づいて前記完全連合アルゴリズムの性能を計算することとを含む、訓練ワークフロー
を実行することをさらに含む、請求項1記載の方法。
前記データ資産を前記アルゴリズムを通して前記動作させる工程が、
前記データ資産を1つまたは複数の検証データセットにおいて分割することと、前記1つまたは複数の検証データセットを前記アルゴリズムを通して動作させることと、前記1つまたは複数の検証データセットの前記動作に基づいて前記アルゴリズムの性能を計算することとを含む、検証ワークフロー
を実行することをさらに含む、請求項1記載の方法。
1つまたは複数のデータプロセッサと、
前記1つまたは複数のデータプロセッサ上で実行されると、前記1つまたは複数のデータプロセッサに、
アルゴリズムおよび前記アルゴリズムと関連付けられた入力データ要件を受け取る動作であって、前記入力データ要件が、データ資産が前記アルゴリズムで動作するための最適化および/または検証選択基準を含み、前記アルゴリズムおよび入力データ要件は、アルゴリズム開発者から受け取られる、前記受け取る動作と、
前記データ資産を、前記データ資産についての前記最適化および/または検証選択基準に基づいてデータホストから利用可能であるものとして識別する動作であって、前記データホストは、前記アルゴリズム開発者とは異なるエンティティである、前記識別する動作と、
前記データ資産を、前記データホストのインフラストラクチャ内にあるデータストレージ構造内でキュレートする動作と、
前記アルゴリズムによって処理するための前記データストレージ構造内の前記データ資産を準備する動作と、
セキュアなカプセル計算フレームワークを、前記データホストのインフラストラクチャの計算インフラストラクチャ内にプロビジョニングする動作であって、前記セキュアなカプセル計算フレームワークが前記アルゴリズムを前記データストレージ構造内の前記データ資産に、前記データ資産および前記アルゴリズムのプライバシーを保全するセキュアな方法で提供する、前記プロビジョニングする動作と、
前記アルゴリズムを前記セキュアなカプセル計算フレームワークに統合する動作であって、前記アルゴリズム開発者によって、前記アルゴリズムを動作させるための暗号化コードを前記セキュアなカプセル計算フレームワークの内部に配置することと、前記アルゴリズム開発者によって、前記アルゴリズムを動作させるための復号化コードを得るために前記暗号化コードを復号化することとを含む、前記統合する動作と、
前記データ資産を前記アルゴリズムを通して動作させる動作であって、1つまたは複数のセキュアなアプリケーション・プログラム・インターフェースを介して、前記データ資産を前記データストレージ構造から前記セキュアなカプセル計算フレームワーク内の前記アルゴリズムへ渡すことと、前記データ資産および前記復号化コードを用いて前記アルゴリズムを最適化する、検証する、または前記アルゴリズムにより推論を計算することと、前記最適化、検証、または推論の計算の結果を、前記1つまたは複数のセキュアなアプリケーション・プログラム・インターフェースを介して、前記アルゴリズム開発者または前記データホストに渡すこととを含む、前記動作させる動作と
を含む動作を行わせる命令を含む、非一時的コンピュータ可読記憶媒体と
を含む、システム。
前記最適化および/または検証選択基準が、データ資産が前記アルゴリズムで動作するための特性、フォーマット、および要件を定義する、請求項9記載のシステム。
前記データ資産の前記特性および前記要件が、
（i）前記アルゴリズムの環境、（ii）前記入力データ内の例の配分、（iii）前記入力データを生成するデバイスのパラメータおよびタイプ、（iv）分散対バイアス、（v）前記アルゴリズムによって実装されたタスク、または（vi）それらの任意の組み合わせ
に基づいて定義される、請求項10記載のシステム。
前記識別する動作が、前記データ資産内の個人に関するプライベート情報を伏せたままで、前記データ資産内のグループのパターンを記述することによって、前記データ資産内の情報を共有するための差分プライバシーを使用して行われ、
前記キュレートする動作が、複数のデータストレージ構造の中から前記データストレージ構造を選択することと、前記データホストの前記インフラストラクチャ内に前記データストレージ構造をプロビジョニングすることとを含み、
前記データストレージ構造の前記選択が、前記アルゴリズムのタイプ、前記データ資産内のデータのタイプ、前記システムの要件、またはそれらの組み合わせに基づくものである、
請求項9記載のシステム。
前記動作が、前記データホストを迎え入れることをさらに含み、
前記迎え入れることが、前記アルゴリズムでの前記データ資産の使用がデータプライバシー要件に準拠したものであることを確認することを含む、
請求項9記載のシステム。
前記データ資産を準備する動作が、前記データ資産に1つもしくは複数の変換を適用すること、前記データ資産に注釈を付けること、前記データ資産を整合化すること、またはそれらの組み合わせを含む、請求項9のいずれか一項記載のシステム。
前記データ資産を前記アルゴリズムを通して前記動作させる動作が、
前記アルゴリズムの複数のインスタンスを作成することと、前記データ資産を、訓練データセットと1つまたは複数の試験データセットとに分割することと、前記アルゴリズムの前記複数のインスタンスを前記訓練データセットで訓練することと、前記アルゴリズムの前記複数のインスタンスの各々の前記訓練からの結果を完全連合アルゴリズムに統合することと、前記1つまたは複数の試験データセットを前記完全連合アルゴリズムによって動作させることと、前記1つまたは複数の試験データセットの前記動作に基づいて前記完全連合アルゴリズムの性能を計算することとを含む、訓練ワークフロー
を実行することをさらに含む、請求項9のいずれか一項記載のシステム。
前記データ資産を前記アルゴリズムを通して前記動作させる動作が、
前記データ資産を1つまたは複数の検証データセットにおいて分割することと、前記1つまたは複数の検証データセットを前記アルゴリズムを通して動作させることと、前記1つまたは複数の検証データセットの前記動作に基づいて前記アルゴリズムの性能を計算することとを含む、検証ワークフロー
を実行することをさらに含む、請求項9記載のシステム。
1つまたは複数のデータプロセッサに、
アルゴリズムおよび前記アルゴリズムと関連付けられた入力データ要件を受け取る動作であって、前記入力データ要件が、データ資産が前記アルゴリズムで動作するための最適化および/または検証選択基準を含み、前記アルゴリズムおよび入力データ要件は、アルゴリズム開発者から受け取られる、前記受け取る動作と、
前記データ資産を、前記データ資産についての前記最適化および/または検証選択基準に基づいてデータホストから利用可能であるものとして識別する動作であって、前記データホストは、前記アルゴリズム開発者とは異なるエンティティである、前記識別する動作と、
前記データ資産を、前記データホストのインフラストラクチャ内にあるデータストレージ構造内でキュレートする動作と、
前記アルゴリズムによって処理するための前記データストレージ構造内の前記データ資産を準備する動作と、
セキュアなカプセル計算フレームワークを、前記データホストのインフラストラクチャの計算インフラストラクチャ内にプロビジョニングする動作であって、前記セキュアなカプセル計算フレームワークが、前記アルゴリズムを、前記データストレージ構造内の前記データ資産に、前記データ資産および前記アルゴリズムのプライバシーを保全するセキュアな方法で提供する、前記プロビジョニングする動作と、
前記データ資産を前記アルゴリズムを通して動作させる動作であって、1つまたは複数のセキュアなアプリケーション・プログラム・インターフェースを介して、前記データ資産を前記データストレージ構造から前記セキュアなカプセル計算フレームワーク内の前記アルゴリズムへ渡すことと、前記データ資産および前記復号化コードを用いて前記アルゴリズムを最適化する、検証する、または前記アルゴリズムにより推論を計算することと、前記最適化、検証、または推論の計算の結果を、前記1つまたは複数のセキュアなアプリケーション・プログラム・インターフェースを介して、前記アルゴリズム開発者または前記データホストに渡すこととを含む、前記動作させる動作と
を含む動作を行わせるように構成された命令
を含む、非一時的機械可読記憶媒体において実体的に具体化された、コンピュータプログラム製品。
前記最適化および/または検証選択基準が、データ資産が前記アルゴリズムで動作するための特性、フォーマット、および要件を定義する、請求項17記載のコンピュータプログラム製品。