كيف يتم تنفيذ التعلم الموحد على فينيكس جلوبال؟

لتحسين الملاحة عبر نظام تحديد المواقع العالمي (GPS)، يقوم باحثو معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) بوضع علامات على ميزات الطرق في الخرائط الرقمية من خلال التعلم الآلي. وبخلاف الملاحة عبر GPS، شهد التعلم الآلي تطبيقات في مجالات عديدة تتراوح بين الطب والتحليل المالي.

يظل التعلم الآلي في تطور مستمر لأنه علم لتعليم الحواسيب التصرف مثل البشر في المواقف الواقعية. ولا يمكن تجاهل دور إنترنت الأشياء في مجتمع ثوري. ويمكن لإنترنت الأشياء استخدام خوارزميات متقدمة للتعلم الآلي (ML) في تطبيقاته. غير أن تخزين كميات هائلة من البيانات على خادم سحابي مركزي يجعل استخدام خوارزميات التعلم الآلي المركزية خيارًا غير عملي بسبب التكاليف الحسابية الهائلة وقضايا تسرب الخصوصية.

في هذه الحالة، يمكن للبلوكتشين تحسين خصوصية شبكات إنترنت الأشياء (IoT)، مما يسمح لها باللامركزية دون أي سلطة مركزية. ومع ذلك، يظل من المهام الصعبة استخدام البيانات الحساسة والواسعة النطاق المخزنة بطريقة موزعة لأغراض التطبيقات. وللتغلب على هذه المهمة الصعبة، يُعدّ التعلم الموحد (FL) نوعًا جديدًا من تعلم الآلة. ويمكن لهذا الحل الواعد أن ينقل عملية التعلم إلى الأجهزة الطرفية دون مشاركة البيانات الخاصة مع خادم مركزي. وببساطة، يتيح التعلم الموحد للشركات مشاركة البيانات في "نظام حلقة مغلقة". 

التعلم الموحد (أو التعلم التعاوني)

باعتبارها تقنية تعلم آلي لامركزية بالكامل، يُعد التعلم الموحد خطوة متقدمة مقارنة بتقنيات التعلم الآلي المركزية التقليدية والتقنيات اللامركزية التقليدية. فهو يدرب خوارزمية تعلم آلي مشتركة على أجهزة منفصلة تحافظ على بياناتها المحلية دون مشاركة هذه البيانات بين الأجهزة. 

من خلال التعلم الموحد، يمكن للنظم الحفاظ على خصوصية البيانات، وتقليل استهلاك الطاقة، وخفض وقت الانتظار، وإنشاء خوارزميات أكثر ذكاءً. يستخدم لوحة مفاتيح جوجل GBoard تقنية التعلم الموحد.

فونيكس غلوبال

Phoenix Global هي سلسلة الكتل التي تستضيف تطبيقات اللامركزية (DApps) الموجهة للمستهلكين من الجيل التالي. يقوم Phoenix Oracle بنقل أسعار الأصول من العالم الحقيقي إلى سلسلة الكتل. PHB، وهي عملة Phoenix Global الرقمية، تنفذ المعاملات على سلسلة الكتل. تتميز Phoenix Chain بأنها مستقلة عن السلاسل الجانبية وتتميز بالربط مع Binance Smart Chain (BSC) وEthereum وSolana وNEO وTron.

تعزز فونيكس غلوبال الذكاء الاصطناعي القائم على البيانات الضخمة عبر التعلم الموحد. دعونا ننظر إلى هذا التطور عن كثب.

محور منصة فونيكس غلوبال: التعلم الموحد

أدت عملية دمج شبكة APEX مع Red Pulse Phoenix إلى ولادة Phoenix Global. خلال التطوير في الربع الثاني لعام 2020، أعربت Phoenix Global عن رغبتها في العمل بشكل مكثف على حالات استخدام النظم الفيدرالية للتعلم (FL) والنظم البيئية المرتبطة بها. تنبع هذه الرغبة من الحقائق التالية:

• يُعد التعلم الموحد حالة استخدام بلوكشين مصممة للتوسع والتعاون مع القدرات الحالية لحالات استخدام الذكاء الاصطناعي. 
• يمكن للتعلم الموحد خلق قيمة متزايدة كلما زاد عدد المشاركين في شبكة البلوكشين.
• تتمتع الصين بشغف كبير لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الاستهلاكية. 

لحماية خصوصية المستهلك، ومع تزايد استخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي القائمة على البيانات، يحتاج النظام إلى لا مركزية تطبيقات الجيل التالي (DApps) وإنشاء تطبيقات ذكاء اصطناعي. 

كيف تطبق منصة فونيكس غلوبال التعلم الموحد؟

تتمتع Phoenix Global، كرائدة في اعتماد حالات الاستخدام للنظم الفيدرالية للتعلم (FL)، بالاستراتيجيات التالية لتنفيذ FL:

التكامل مع أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية

يمكن لـ FL أن تندمج مع خوارزميات التعلم الآلي الحالية، مثل APEX IQ، لتوسيع نطاق حالات استخدام FL. وقد بدأ APEX Technologies في استكشاف تطبيق النظم الفيدرالية للتعلم وتكنولوجيا سلسلة الكتل في مجال التسويق الذكي، بهدف مساعدة العملاء المؤسسيين على الحصول على رؤى أعمق وشاملة للعملاء، وذلك تحت مظلة السلامة والامتثال.

التكامل مع أوراكل فونيكس

تتيح التكاملات مع فونيكس أوراكل (Phoenix Oracle) القادر على تلبية متطلبات المؤسسات، وهو قاعدة البيانات الخاصة بـ PHB، تفاعلاً سريعاً بين منصات الذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على أعلى مستويات أمن وسلامة البيانات. ومن خلال دمج تطبيقات التعلم الآلي (FL) مع أوراكل المؤسسات، يمكن تعظيم قيمة تقنية البلوكشين، بالإضافة إلى معالجة قضايا محددة تتعلق بسلامة البيانات والأمن ومكافحة الغش والشفافية.

توسيع النطاق البيئي والشبكي والتحالفات

تهدف فينيكس جلوبال إلى تعزيز شراكات التحالف، ودمج شبكات ومنظومات بلوكتشين أكثر لتوسيع نطاق حالات استخدام FL. فعلى سبيل المثال، تحالف عملاق التكنولوجيا غرين كلاود مع فينيكس جلوبال لاستكشاف حالات استخدام FL. كما تتعاون فينيكس جلوبال مع أربا. ويهدف هذا التحالف إلى تطبيق التقنية الأساسية في حالات الاستخدام الخاصة بالذكاء الاصطناعي والحوسبة البياناتية التي تتطلب بقاء بيانات المستهلكين خاصة.

توسيع فريق العمل

ولتحقيق رؤية مستقبلية للتعلم الآلي على تقنية البلوكشين، ستوفر PHB تحليلات البيانات الضخمة لأي كيان يرغب في استخدامها بتكلفة ضئيلة مقارنة بالتكاليف الحالية. وتعمل فونيكس جلوبال بالفعل على توظيف مهندسين ومطوري برمجيات لتوسيع فريقها المتخصص في التعلم الآلي. وستساعد شفافية البيانات والتحقق منها على البلوكشين في تجاوز العقبات، بغض النظر عن الصناعات المحددة التي تعمل فيها.

الخلاصة

لتطوير تطبيقات المستهلك القائمة على الذكاء الاصطناعي بشكل مستقبلي، تقوم فونيكس جلوبال بدمج تقنيات التعلم الموحد (Federated Learning) مع تقنية البلوكشين. ومنذ مايو 2021، اتخذت الشركة خطوات استراتيجية لتحقيق هذا الدمج لتمكينه من التوسع مع أنظمة الذكاء الاصطناعي القائمة.

يعزز PHB أيضًا المشاركة المجتمعية في إنشاء قنوات تسويقية وإضافة شركاء جدد. يركز جهد التطوير الأحدث على دمج الشركاء والمجتمعات الكورية والصينية ذات الجذور في التكنولوجيا القائمة على الذكاء الاصطناعي. يُعد الذكاء الاصطناعي وتقنية البلوكشين ابتكارات سبقت وقتها، غير أنه يمكن القول إنها لا تزال في مهدها، وتعتمد مستقبليتها على القرارات المتخذة اليوم. تخلق Phoenix Global مجتمعًا مكرسًا لتحقيق هدف مشترك – وهو منح هاتين التقنيتين أفضل نتيجة ممكنة. يعكس اهتمام PHB بالتعلم الموحد (Federated Learning) التزامه بتحويل هذا الرؤية إلى واقع.