¿Cómo puede la IA permanecer privada? La financiación de 3,25 millones de dólares de Lattica impulsa la encriptación totalmente homomórfica en el spotlight ¿Puede la IA procesar datos sensibles sin exponerlos nunca?Esta es la pregunta de la startup con sede en Tel Aviv está tratando de responder a medida que sale del modo oculto con 3,25 millones de dólares en financiación previa a la semilla. la misión de la compañía: resolver uno de los desafíos de privacidad más persistentes de la inteligencia artificial usando encriptación totalmente homomórfica (FHE). Latino Reducir la financiación y el interés de los inversores de Lattica La financiación previa a la semilla de Lattica, liderada por el Fondo Cibernético de Konstantin Lomashuk, incluye la participación de inversores notables como Sandeep Nailwal, cofundador de Polygon Network y Sentient: The Open AGI Foundation.La inyección previa a la semilla de 3,25 millones de dólares coloca a Lattica para escalar su plataforma basada en la nube, que promete computación de IA segura permitiendo consultas sobre datos cifrados - sin nunca descifrarlo. El interés de los inversores señala una creciente demanda de tecnologías que mejoren la privacidad en la IA, especialmente en las industrias donde el cumplimiento de las regulaciones de protección de datos no es negociable. Según Cisco’s 2025 AI Briefing, la seguridad sigue siendo una preocupación principal, con el 34% de los CEOs que la citan como una barrera para la adopción más amplia de la IA. Según ¿Qué hace que el enfoque de Lattica sea diferente? FHE ha sido durante mucho tiempo elogiado como el "Santo Graal" de la criptografía, ofreciendo una manera de calcular sobre datos cifrados. Sin embargo, debido a las ineficiencias de rendimiento, ha permanecido en gran parte una solución teórica. Lattica aborda este desafío a través de su capa de abstracción homomórfica de cifrado (HEAL), que estandariza y acelera las operaciones de FHE en diversos entornos de hardware, incluyendo GPU, TPU y ASIC. El Dr. Rotem Tsabary, fundador y CEO, explicó: y y “Estamos permitiendo el FHE práctico al desarrollar una solución adaptada a las redes neuronales”. “Estamos permitiendo el FHE práctico al desarrollar una solución adaptada a las redes neuronales”. Con una experiencia en criptografía basada en grúa del Instituto Weizmann, la visión de Tsabary aprovecha la optimización de hardware y software para colmar la brecha entre la computación segura y la implementación de IA escalable. El foco de la industria: la salud y las finanzas en los crosshairs La plataforma de Lattica es especialmente relevante para sectores como la salud y las finanzas, donde el manejo de datos sensibles es una preocupación tanto regulatoria como operativa. Sandeep Nailwal comentó, y y “El enfoque de Lattica en primer lugar en el producto transforma fundamentalmente el procesamiento de datos sensibles en el ecosistema de la IA. Los avances en la pila de aprendizaje automático están mejorando significativamente el rendimiento de FHE”. “El enfoque de Lattica en primer lugar en el producto transforma fundamentalmente el procesamiento de datos sensibles en el ecosistema de la IA. Los avances en la pila de aprendizaje automático están mejorando significativamente el rendimiento de FHE”. La startup de El 71% cree que la adopción de FHE dependerá de la combinación de hardware y software, validando el enfoque híbrido de Lattica. Encuesta propia dentro de la comunidad FHE Implicaciones del mercado y pensamientos finales El surgimiento de Lattica refleja una tendencia más amplia: la creciente presión sobre los proveedores de IA para garantizar la privacidad de los datos a toda costa.A medida que los entornos regulatorios se aprietan a nivel mundial, y a medida que la IA se incorpora más en infraestructuras críticas, soluciones como FHE pueden pasar de la investigación de nicho a la necesidad principal. El éxito de Lattica dependerá no sólo de su tecnología, sino de su capacidad para cumplir con las promesas de rendimiento donde otros se han quedado estancados. El FHE siempre ha sonado demasiado bueno para ser práctico.El modelo híbrido de Lattica es ambicioso pero oportuno.El financiamiento, aunque modesto por los estándares de inicio de IA, podría ofrecer suficiente pista para demostrar la viabilidad.La presión ahora está en Lattica para mostrar ganancias de rendimiento mensurables que pueden convencer a las industrias que han estado atentas a los riesgos de privacidad de la IA. ¡No te olvides de gustar y compartir la historia! y y Divulgación de intereses: Este autor es un colaborador independiente que publica a través de nuestro programa de blogs de negocios. HackerNoon ha revisado el informe para la calidad, pero las afirmaciones aquí pertenecen al autor. #DYO y Divulgación de interés: Este autor es un colaborador independiente que publica a través de nuestro programa de blogs de negocios. HackerNoon ha revisado el informe por la calidad, pero las afirmaciones aquí pertenecen al autor. #DYO Divulgación de interés: Programa de blogs de negocios Programa de blogs de negocios

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

The writer was physically present in relevant location(s) to this story. The location is also a prevalent aspect of this story be it news or otherwise.

Winner of Noonies 2020 for the award Hacker Noon Contributor of the Year - DATA.

2020 - Hacker Noon Contributor of the Year in DATA

Read My Stories

Este audio es producido en el idioma original de la historia!

Demasiado Largo; Para Leer

Boost your HackerNoon story @ $159.99! 🚀

Por qué la apuesta de Lattica de $ 3,25 millones en cifrado totalmente homomórfico podría cambiar la privacidad de la IA para siempre

About Author

COMENTARIOS

ETIQUETAS

ESTE ARTÍCULO FUE PRESENTADO EN

Related Stories

Una guía del arquitecto para crear una arquitectura de referencia para un lago de datos de IA/ML

La fuga rápida del sistema Claude Sonnet 3.5: un análisis forense

Toque para ganar: Telegram puede incorporar a los próximos 10 mil millones de usuarios de criptomonedas antes de Solana

Cómo mejorar su flujo de trabajo 10 veces: 17 aplicaciones esenciales

Una guía del arquitecto para crear una arquitectura de referencia para un lago de datos de IA/ML

La fuga rápida del sistema Claude Sonnet 3.5: un análisis forense

Toque para ganar: Telegram puede incorporar a los próximos 10 mil millones de usuarios de criptomonedas antes de Solana

Cómo mejorar su flujo de trabajo 10 veces: 17 aplicaciones esenciales

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps