Die Blockchain Phoenix Global (PHB) treibt Nex-Gen-DApps an, die auf das Kundenerlebnis zugeschnitten sind. trac ) versprechen optimierte Skalierbarkeit und Flexibilität über Unternehmens-Sidechains und mehrstufige Smart . Datenverschlüsselung auf höchstem Niveau, ein zweifacher Konsensmechanismus für verbesserte Agilität und Leistung, Sicherheit und erweiterte Interaktionen sind weitere Vorteile.
Welche Rolle spielen Federated Learning und das Internet der Dinge in PHB-Bereitstellungen?
Federated Learning – Ein kurzer Überblick
Federated Learning, oft auch als Distributed Artificial Intelligence/Machine Learning bezeichnet, ist ein Ansatz, der das gemeinsame Lernen aus großen Datensätzen erleichtert, die verschiedenen Eigentümern gehören, ohne die Privatsphäre der Rohdaten jedes Einzelnen zu gefährden.
Mit anderen Worten, es nutzt die Rechenleistung mehrerer Lernquellen, um die Lerneffizienz eines Modells zu verbessern und gleichzeitig allen Dateneigentümern hervorragende Datenschutzlösungen anzubieten.
FL ist besonders hilfreich, wenn die erforderlichen Daten aus strategischen oder rechtlichen Gründen nicht Open Source oder ohne weiteres verfügbar sind. Darüber hinaus versucht es, drohende Datenschutz- und Data-Governance-Probleme anzugehen, indem es einen kollaborativen Modellschulungsansatz anwendet, ohne sensible Daten offenzulegen.
- Selbstfahrende Autos erfordern beispielsweise große Mengen realer Daten, um das Lernen zu beschleunigen – die Verwendung eines herkömmlichen Cloud-Ansatzes könnte Sicherheitsprobleme mit sich bringen. FL kann Datensicherheit und schnelles Lernen gewährleisten.
- Techniken des maschinellen Lernens (ML) haben sich in Industrie 4.0 und fortschrittlichen Gesundheitssystemen einer enj erfreut, um die Prozesssicherheit, Effektivität und Effizienz zu verbessern. Der Datenschutz ist jedoch nicht garantiert, aber mit FL-Algorithmen werden sensible Daten sicher aufbewahrt.
Internet der Dinge (IoT) – ein kurzer Ausblick
Das Internet der Dinge (IoT) durchdringt schnell alle Seiten des Lebens mit dem Schneeballeffekt von KI-gestützten Anwendungen und anderen intelligenten Diensten.
Es erleichtert die Verbindung von Milliarden von netzwerkfähigen Geräten – „Dingen“ – und nutzt riesige Mengen an zentralisierten Datenpunkten.
Aufgrund der Skalierbarkeit und wachsender Datenschutzbedenken finden herkömmliche Techniken der künstlichen Intelligenz möglicherweise keine echten Anwendungsfälle in neu entstehenden IoT-Netzwerken.
Federated Learning & IoT – Phoenix Global im Mix
Während die Vorteile des IoT unbestreitbar bleiben, bleiben die damit verbundenen Skalierbarkeits-, Sicherheits- und Datenschutzbedenken (IoT) gültig. Federated Learning (FL) ist jedoch als kollaborativer und verteilender Ansatz der künstlichen Intelligenz (KI) zur Lösung dieser Herausforderungen aufgetaucht.
Mit mehreren laufenden Gesprächen im Blockchain-Raum, großen Datenmengen, die mit der Zeit gesammelt werden, und dem Aufkommen großer Verbraucherunternehmen und Pilotprojekte wird es immer deutlicher, dass dent Learning die Fähigkeiten und Anwendungsfälle von KI beschleunigen wird.
Eine schnell wachsende Anwendung von FL ist in dem von China angetriebenen Phänomen zu sehen. Darüber hinaus ist der Bedarf an KI-basierten Erkenntnissen immer wieder aufgetaucht, insbesondere mit dem exponentiellen Wachstum der Nachfrage nach datengesteuerten Anwendungen der künstlichen Intelligenz.
Phoenix Global – ein unabhängiger dent , wird in Zusammenarbeit mit Seneca ESG und APEX Technologies Verbrauchern eine frühzeitige Einführung in Unternehmen ermöglichen, indem FL mit Phoenix Oracle und aktuellen KI-Modellen und -Systemen wie APEX IQ integriert wird.
Die Integration mit unternehmenstauglichem Oracle wird sicherstellen, dass Federated-Learning-Anwendungen Probleme in Bezug auf die Sicherheit, Integrität und Transparenz von Verbraucherdaten lösen und gleichzeitig die Vorteile der Blockchain voll ausschöpfen.
FL arbeitet pari passu mit IoT. Die jüngsten Pilotprojekte betreffen Business-to-Business (B2B)-Kooperationen, bei denen Datenknoten intelligente Geräte oder lokale Knoten sind, wie beim Edge-Computing. Diese Art von Anwendungsfall hat im Technologie- und Blockchain-Bereich weiter an trac gewonnen, und hier kommt PHB wieder ins Spiel.
FL & IoT bieten viele aufregende Möglichkeiten, und PHB wird immens davon profitieren, wenn Verbraucher und ihre Geräte potenziell integriert werden.
Abschließende Gedanken
Die Nachteile des IoT sind unbestreitbar, ebenso wie die Vorteile. Federated Learning bietet einen fehlerfreien und effizienten ML-Mechanismus, um die bestehenden Bedenken in Bezug auf Hardwarekapazität, Datenschutz und Konnektivität von IoT-Geräten zu lösen. Phoenix Global ist bestrebt, die Nex-Gen-Systeme mit umfangreichen dezentralisierten Daten mit verbesserter Governance und Transparenz von KI und Daten zu fördern.
