Como é que a IA soberana se apresenta na prática? A FLock trabalhou com o Sarawak AI Centre (SAIC) para mostrar como o aprendizado federado pode impulsionar a IA no setor público, mantendo os dados e o poder computacional sob controle regional.

2/ O projeto ocorreu no local com o Sarawak AI Centre em Kuching, liderado pelo Dr. @rui_sunn da @UniofNewcastle, e @momarikar, Chefe de Desenvolvimento Institucional, com o apoio do Professor Patrick Then, CEO do Sarawak AI Centre. Usando aprendizado federado, treinamos um modelo de linguagem em hardware local distribuído com dados reais do Sarawak Malay.

3/ O que demonstrámos: → Formação colaborativa sem partilhar dados brutos através da FL Alliance, preservando a soberania dos dados e apoiando a inovação entre instituições. → A inferência distribuída executa grandes modelos em GPUs menores, fragmentando através da infraestrutura local, oferecendo uma alternativa mais sustentável aos centros de dados centralizados.

4/ A Malásia é lar de mais de 100 línguas indígenas, com mais de 40 apenas em Sarawak. A maioria delas não está capturada nos LLMs atuais. A abordagem da FLock permite um treinamento de modelo mais rápido nessas línguas, ajudando os serviços públicos a melhorar a eficiência enquanto preservam o contexto local.

5/ O experimento mostrou como os governos podem construir IA soberana: modelos treinados de forma colaborativa sem expor dados brutos, com inferência distribuída a melhorar a resiliência além dos sistemas estrangeiros. Para o setor público, o aprendizado federado da FLock permite aplicações de IA privadas em grande escala. Isso abre a porta para a colaboração transfronteiriça.