La creación y la mejora de modelos de IA para casos de uso como la detección de fraudes, la imaginería médica y el desarrollo de fármacos requiere conjuntos de datos diversos y cuidadosamente etiquetados para entrenar redes neuronales. Permita la colaboración entre propietarios de datos independientes en el entrenamiento de modelos, al tiempo que mantiene la confidencialidad de los propios datos, lo que permite la colaboración con la protección de datos y modelos.