قوة التعلم الموحد وإنترنت الأشياء

Phoenix Global (PHB) تطبيقات لامركزية من الجيل التالي مصممة خصيصًا لتلبية احتياجات تجربة المستخدم. تعد تطبيقات PHB اللامركزية (DApps) بتحسين قابلية التوسع والمرونة من خلال سلاسل جانبية للمؤسسات وعقود ذكية متعددة المستوياتtracومن بين المزايا الأخرى: تشفير البيانات عالي المستوى، وآلية إجماع ثنائية لتحسين السرعة والأداء، والأمان، والتفاعلات المتقدمة. 

ما هي أدوار التعلم الموحد وإنترنت الأشياء في عمليات نشر PHB؟ 

التعلم الموحد – نظرة عامة سريعة

التعلم الموحد، والذي يشار إليه غالبًا باسم الذكاء الاصطناعي الموزع / التعلم الآلي، هو نهج يسهل التعلم التعاوني من مجموعات البيانات الكبيرة التي تنتمي إلى مالكين مختلفين دون المساس بخصوصية البيانات الأولية لكل فرد. 

وبعبارة أخرى، فإنه يستغل قوة الحوسبة للعديد من مصادر التعلم لتعزيز كفاءة تعلم النموذج مع توفير حلول خصوصية ممتازة لجميع مالكي البيانات.

يُعدّ التعلم الآلي مفيدًا بشكل خاص إذا لم تكن البيانات المطلوبة متاحةً للعموم أو متوفرةً بسهولة لأسباب استراتيجية أو قانونية. إضافةً إلى ذلك، يسعى إلى معالجة قضايا الخصوصية وإدارة البيانات المُحتملة من خلال تبني نهج تدريب نموذجي تعاوني دون الكشف عن البيانات الحساسة. 

• على سبيل المثال، تتطلب السيارات ذاتية القيادة كميات هائلة من البيانات الواقعية لتسريع عملية التعلم، وقد يُشكل استخدام أسلوب الحوسبة السحابية التقليدي تحديات تتعلق بالسلامة. بينما يضمن التعلم الآلي أمان البيانات وسرعة التعلم. 
• enjتقنيات التعلم الآلي انتشارًا واسعًا في الثورة الصناعية الرابعة وأنظمة الرعاية الصحية المتقدمة لتحسين سلامة العمليات وفعاليتها وكفاءتها. ومع ذلك، لا تُضمن خصوصية البيانات، ولكن مع خوارزميات التعلم الآلي، تُحفظ البيانات الحساسة بأمان.

إنترنت الأشياء (IoT) – نظرة سريعة

يتغلغل إنترنت الأشياء (IoT) بسرعة في جميع جوانب الحياة مع التوسع المتزايد للتطبيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي والخدمات الذكية الأخرى. 

فهو يسهل ربط مليارات الأجهزة المتصلة بالشبكة - "الأشياء" - ويستخدم كميات هائلة من نقاط البيانات المركزية. 

بسبب قابلية التوسع والمخاوف المتزايدة بشأن الخصوصية، قد لا تجد تقنيات الذكاء الاصطناعي التقليدية حالات استخدام حقيقية في شبكات إنترنت الأشياء الناشئة.

التعلم الموحد وإنترنت الأشياء – فينيكس جلوبال جزء من هذا المزيج

رغم أن إيجابيات إنترنت الأشياء لا يمكن إنكارها، إلا أن المخاوف المتعلقة بقابلية التوسع والأمان والخصوصية لا تزال قائمة. ومع ذلك، فقد برز التعلم الموحد كنهج تعاوني وتوزيعي للذكاء الاصطناعي لحل هذه التحديات. 

مع وجود العديد من المحادثات الجارية في مجال تقنية البلوك تشين، والكميات الكبيرة من البيانات التي يتم جمعها في كل مرة، وظهور مؤسسات استهلاكية كبيرة ومشاريع تجريبية، أصبحdent بشكل متزايد أن التعلم الموحد سيسرع من قدرات الذكاء الاصطناعي وحالات استخدامه. 

يمكن ملاحظة تطبيق سريع النمو للغة الفرنسية في الظاهرة التي تقودها الصين. بالإضافة إلى ذلك، عادت الحاجة إلى رؤى قائمة على الذكاء الاصطناعي للظهور مجدداً، لا سيما مع النمو الهائل في الطلب على تطبيقات الذكاء الاصطناعي القائمة على البيانات. 

تستعد شركة Phoenix Global، وهي شركةdent في السوق، بالتعاون مع Seneca ESG و APEX Technologies، لتقديم حلول مبتكرة للمستهلكين من خلال دمج FL مع Phoenix Oracle ونماذج وأنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية مثل APEX IQ. 

سيضمن التكامل مع Oracle الجاهزة للمؤسسات أن تطبيقات التعلم الموحد تحل المشكلات المتعلقة بأمن بيانات المستهلك وسلامتها وشفافيتها مع تحقيق أقصى استفادة من تقنية البلوك تشين. 

يعمل نظام FL بالتوازي مع إنترنت الأشياء. وتتركز أحدث التجارب في مجال التعاون بين الشركات (B2B)، حيث تكون عقد البيانات عبارة عن أجهزة ذكية أو عقد محلية، كما هو الحال في الحوسبة الطرفية. وقد استمر هذا النوع من حالات الاستخدام في اكتساب tracفي مجال التكنولوجيا وتقنية البلوك تشين، وهنا يبرز دور PHB مجدداً. 

يقدم مجال التعلم الآلي وإنترنت الأشياء العديد من الفرص المثيرة، ومن المتوقع أن تستفيد شركة PHB بشكل كبير من خلال إمكانية ضم المستهلكين وأجهزتهم.

أفكار ختامية

لا يمكن إنكار سلبيات إنترنت الأشياء، وكذلك إيجابياتها. يوفر التعلم الموحد آلية تعلم آلي فعالة وخالية من العيوب لحل المخاوف القائمة بشأن سعة الأجهزة، وخصوصية البيانات، واتصال أجهزة إنترنت الأشياء. تسعى شركة فينيكس جلوبال إلى دعم أنظمة الجيل القادم للبيانات اللامركزية واسعة النطاق مع تحسين حوكمة وشفافية الذكاء الاصطناعي والبيانات.