La bloques Phoenix Global (PHB) está impulsando DApps de próxima generación que están diseñadas para adaptarse a la experiencia del cliente. Las aplicaciones descentralizadas (DApps) de PHB prometen escalabilidad y flexibilidad optimizadas a través de cadenas laterales empresariales y contratos inteligentes de varios trac . El cifrado de datos de nivel superior, un mecanismo de consenso doble para mejorar la agilidad y el rendimiento, la seguridad y las interacciones avanzadas son otras ventajas.
¿Cuáles son los roles del aprendizaje federado y el Internet de las cosas en las implementaciones de PHB?
Aprendizaje federado: una descripción general rápida
El aprendizaje federado, a menudo denominado inteligencia artificial distribuida/aprendizaje automático, es un enfoque que facilita el aprendizaje colaborativo a partir de grandes conjuntos de datos que pertenecen a diferentes propietarios sin comprometer la privacidad de los datos sin procesar de cada individuo.
En otras palabras, utiliza el poder de cómputo de varias fuentes de aprendizaje para mejorar la eficiencia de aprendizaje de un modelo al tiempo que ofrece excelentes soluciones de privacidad para todos los propietarios de datos.
FL es especialmente útil si los datos requeridos no son de código abierto o no están fácilmente disponibles por razones estratégicas o legales. Además, busca abordar los problemas inminentes de privacidad y gobierno de datos mediante la adopción de un enfoque de capacitación de modelo colaborativo sin revelar datos confidenciales.
- Los automóviles autónomos, por ejemplo, requieren grandes conjuntos de datos del mundo real para acelerar el aprendizaje; utilizar un enfoque de nube convencional podría plantear desafíos de seguridad. FL puede garantizar la seguridad de los datos y el aprendizaje acelerado.
- Las técnicas de aprendizaje automático (ML) han enj de una adopción masiva en la Industria 4.0 y los sistemas de salud avanzados para mejorar la seguridad, la eficacia y la eficiencia de los procesos. Sin embargo, la privacidad de los datos no está garantizada, pero con los algoritmos FL, los datos confidenciales se mantienen seguros.
Internet de las cosas (IoT): una perspectiva rápida
El Internet de las cosas (IoT) está penetrando rápidamente en todos los aspectos de la vida con la proliferación de aplicaciones potenciadas por IA y otros servicios inteligentes.
Facilita la conexión de miles de millones de dispositivos habilitados para la red, "cosas", y utiliza cantidades masivas de puntos de datos centralizados.
Debido a la escalabilidad y la creciente preocupación por la privacidad, es posible que las técnicas de inteligencia artificial tradicionales no encuentren casos de uso reales en las redes IoT emergentes.
Aprendizaje federado e IoT: Phoenix Global en la mezcla
Si bien los aspectos positivos de IoT siguen siendo innegables, las preocupaciones de escalabilidad, seguridad y privacidad que lo rodean (IoT) siguen siendo válidas. Sin embargo, el aprendizaje federado (FL) ha surgido como un enfoque de inteligencia artificial (IA) colaborativo y distributivo para resolver estos desafíos.
Con varias conversaciones en curso en el espacio Blockchain, grandes volúmenes de datos recopilados por vez y el surgimiento de grandes empresas de consumo y pilotos, cada vez es más dent que el aprendizaje federado acelerará las capacidades y los casos de uso de la IA.
Se puede ver una aplicación de FL de rápido crecimiento en el fenómeno impulsado por China. Además, la necesidad de conocimientos basados en IA ha seguido resurgiendo, especialmente con el crecimiento exponencial de la demanda de aplicaciones de inteligencia artificial basadas en datos.
Phoenix Global, un actor independiente del mercado, junto con Seneca dent y APEX Technologies, está listo para ofrecer a los consumidores una adopción empresarial temprana mediante la integración de FL con Phoenix Oracle y los modelos y sistemas de IA actuales como APEX IQ.
La integración con Oracle listo para la empresa garantizará que las aplicaciones de aprendizaje federado resuelvan los problemas relacionados con la seguridad, la integridad y la transparencia de los datos del consumidor, al tiempo que maximizan todos los beneficios de Blockchain.
FL funciona pari passu con IoT. Los pilotos más recientes se encuentran en colaboraciones de empresa a empresa (B2B), donde los nodos de datos son dispositivos inteligentes o nodos locales, como en la computación perimetral. Este tipo de caso de uso ha seguido ganando trac en el espacio tecnológico y Blockchain, y ahí es donde PHB vuelve a entrar en escena.
FL & IoT presenta muchas oportunidades emocionantes, y PHB se beneficiará enormemente al incorporar potencialmente a los consumidores y sus dispositivos.
Pensamientos finales
Las desventajas de IoT son innegables, al igual que las ventajas. El aprendizaje federado ofrece un mecanismo de ML impecable y eficiente para resolver las preocupaciones existentes sobre la capacidad del hardware, la privacidad de los datos y la conectividad de los dispositivos IoT. Phoenix Global busca defender los sistemas Nex-Gen de extensos datos descentralizados con una mejor gobernanza y transparencia de la IA y los datos.
