Die Macht des föderierten Lernens und des Internets der Dinge

Die Phoenix Global (PHB) Blockchain bildet die Grundlage für dezentrale Anwendungen (DApps) der nächsten Generation, die speziell auf die Bedürfnisse von Nutzern zugeschnitten sind. PHB-DApps versprechen optimierte Skalierbarkeit und Flexibilität durch Enterprise-Sidechains und mehrstufige Smart ContractstracZu den weiteren Vorteilen zählen erstklassige Datenverschlüsselung, ein zweistufiger Konsensmechanismus für mehr Agilität und Leistung, Sicherheit und fortschrittliche Interaktionsmöglichkeiten. 

Welche Rolle spielen Federated Learning und das Internet der Dinge bei PHB-Implementierungen? 

Föderiertes Lernen – Ein kurzer Überblick

Federated Learning, oft auch als Distributed Artificial Intelligence/Machine Learning bezeichnet, ist ein Ansatz, der kollaboratives Lernen aus großen Datensätzen verschiedener Eigentümer ermöglicht, ohne die Vertraulichkeit der Rohdaten der einzelnen Personen zu beeinträchtigen. 

Mit anderen Worten: Es nutzt die Rechenleistung mehrerer Lernquellen, um die Lerneffizienz eines Modells zu steigern und bietet gleichzeitig hervorragende Datenschutzlösungen für alle Dateneigentümer.

FL ist besonders hilfreich, wenn die benötigten Daten aus strategischen oder rechtlichen Gründen nicht als Open Source verfügbar oder ohne Weiteres zugänglich sind. Darüber hinaus zielt es darauf ab, drohende Datenschutz- und Datenverwaltungsprobleme durch einen kollaborativen Modelltrainingsansatz zu lösen, ohne sensible Daten offenzulegen. 

• Selbstfahrende Autos benötigen beispielsweise große Mengen an realen Daten, um das Lernen zu beschleunigen – die Nutzung eines herkömmlichen Cloud-Ansatzes könnte Sicherheitsrisiken bergen. FL gewährleistet Datensicherheit und schnelles Lernen. 
• Maschinelles Lernen (ML) hat in der Industrie 4.0 und in modernen Gesundheitssystemen enjAnwendung gefunden, um Prozesssicherheit, Effektivität und Effizienz zu verbessern. Datenschutz ist jedoch nicht immer gewährleistet; mit FL-Algorithmen bleiben sensible Daten jedoch sicher.

Internet der Dinge (IoT) – Ein kurzer Überblick

Das Internet der Dinge (IoT) durchdringt mit der rasanten Zunahme KI-gestützter Anwendungen und anderer intelligenter Dienste immer mehr Lebensbereiche. 

Es ermöglicht die Verbindung von Milliarden vernetzter Geräte – „Dinge“ – und nutzt riesige Mengen zentralisierter Datenpunkte. 

Aufgrund von Skalierbarkeitsproblemen und wachsenden Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes finden traditionelle Techniken der künstlichen Intelligenz in den entstehenden IoT-Netzwerken möglicherweise keine praktischen Anwendungsfälle.

Föderiertes Lernen & IoT – Phoenix Global mischt mit

Die Vorteile des Internets der Dinge (IoT) sind unbestreitbar, doch die damit verbundenen Bedenken hinsichtlich Skalierbarkeit, Sicherheit und Datenschutz bleiben bestehen. Federated Learning (FL) hat sich jedoch als kollaborativer und verteilter Ansatz der künstlichen Intelligenz (KI) etabliert, um diese Herausforderungen zu bewältigen. 

Angesichts zahlreicher laufender Diskussionen im Blockchain-Bereich, der großen Datenmengen, die in kurzer Zeit erfasst werden, und des Aufkommens großer Verbraucherunternehmen und Pilotprojekte wird immerdent dass Federated Learning die Fähigkeiten und Anwendungsfälle von KI beschleunigen wird. 

Ein rasant wachsendes Anwendungsgebiet von FL lässt sich am Beispiel Chinas beobachten. Zudem tritt der Bedarf an KI-basierten Erkenntnissen immer wieder in den Vordergrund, insbesondere angesichts des exponentiellen Wachstums der Nachfrage nach datengetriebenen KI-Anwendungen. 

Phoenix Global – ein unabhängigerdent – wird in Zusammenarbeit mit Seneca ESG und APEX Technologies Verbrauchern eine frühzeitige Unternehmenseinführung ermöglichen, indem FL mit Phoenix Oracle und aktuellen KI-Modellen und -Systemen wie APEX IQ integriert wird. 

Die Integration mit der unternehmensfähigen Oracle-Plattform wird sicherstellen, dass Federated-Learning-Anwendungen Probleme im Zusammenhang mit der Sicherheit, Integrität und Transparenz von Kundendaten lösen und gleichzeitig die Vorteile der Blockchain voll ausschöpfen. 

FL arbeitet parallel mit IoT. Die jüngsten Pilotprojekte finden im Bereich der B2B-Kooperationen statt, wobei Datenknoten intelligente Geräte oder lokale Knoten, wie beim Edge Computing, sind. Diese Art von Anwendungsfall gewinnt im Technologie- und Blockchain-Bereich zunehmend an Bedeutung tracund genau hier kommt PHB wieder ins Spiel. 

FL & IoT bietet viele spannende Möglichkeiten, und PHB wird immens davon profitieren, indem es potenziell Konsumenten und deren Geräte einbindet.

Schlussgedanken

Die Nachteile des IoT sind unbestreitbar, ebenso wie seine Vorteile. Federated Learning bietet einen fehlerfreien und effizienten ML-Mechanismus, um die bestehenden Probleme hinsichtlich Hardwarekapazität, Datenschutz und Konnektivität von IoT-Geräten zu lösen. Phoenix Global setzt sich für die Entwicklung von Systemen der nächsten Generation mit umfangreichen dezentralen Daten ein, die eine verbesserte Governance und Transparenz von KI und Daten gewährleisten.