El poder del aprendizaje federado y la Internet de las cosas

La Phoenix Global (PHB) impulsa las DApps de próxima generación diseñadas para optimizar la experiencia del cliente. Las aplicaciones descentralizadas (DApps) de PHB prometen escalabilidad y flexibilidad optimizadas mediante cadenas laterales empresariales y contratos inteligentes de múltiples nivelestracOtras ventajas incluyen cifrado de datos de alto nivel, un mecanismo de consenso doble para mayor agilidad y rendimiento, seguridad e interacciones avanzadas. 

¿Cuáles son los roles del aprendizaje federado y la Internet de las cosas en las implementaciones de PHB? 

Aprendizaje federado: una breve descripción general

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 computacional de varias fuentes de aprendizaje para mejorar la eficiencia de aprendizaje de un modelo y al mismo tiempo ofrecer excelentes soluciones de privacidad a 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 problemas inminentes de privacidad y gobernanza de datos mediante la adopción de un enfoque de capacitación de modelos colaborativos sin divulgar datos sensibles. 

• Los vehículos autónomos, por ejemplo, requieren grandes conjuntos de datos reales para acelerar el aprendizaje; utilizar un enfoque convencional en la nube podría plantear desafíos de seguridad. FL puede garantizar la seguridad de los datos y un aprendizaje acelerado. 
• Las técnicas de aprendizaje automático (ML) se han adoptado enjen 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 de FL, los datos confidenciales se mantienen seguros.

Internet de las cosas (IoT): una perspectiva rápida

La Internet de las cosas (IoT) está penetrando rápidamente todos los aspectos de la vida con la proliferación de aplicaciones impulsadas por IA y otros servicios inteligentes. 

Facilita la conexión de miles de millones de dispositivos conectados a la red –“cosas”– y utiliza cantidades masivas de puntos de datos centralizados. 

Debido a la escalabilidad y las crecientes preocupaciones sobre la privacidad, es posible que las técnicas tradicionales de inteligencia artificial no encuentren casos de uso reales en las redes de IoT emergentes.

Aprendizaje federado e IoT: Phoenix Global en la mezcla

Si bien las ventajas del IoT son innegables, las preocupaciones sobre escalabilidad, seguridad y privacidad que lo rodean siguen vigentes. Sin embargo, el Aprendizaje Federado (AF) ha emergido 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, se está volviendo cada vez másdent que el aprendizaje federado acelerará las capacidades de IA y los casos de uso. 

El rápido crecimiento de la aplicación de FL se observa en el fenómeno impulsado por China. Además, la necesidad de información basada en IA ha seguido resurgiendo, especialmente con el crecimiento exponencial de la demanda de aplicaciones de inteligencia artificial basadas en datos. 

Phoenix Global, un actordent del mercado, en conjunto con Seneca ESG y APEX Technologies, se dispone a ofrecer a los consumidores una adopción empresarial temprana mediante la integración de FL con Phoenix Oracle y los modelos y sistemas de inteligencia artificial actuales como APEX IQ. 

La integración con Oracle preparado para la empresa garantizará que las aplicaciones de aprendizaje federado resuelvan problemas relacionados con la seguridad, la integridad y la transparencia de los datos del consumidor y, al mismo tiempo, maximicen todos los beneficios de Blockchain. 

FL funciona a la par con IoT. Los proyectos piloto más recientes se encuentran en colaboraciones entre empresas (B2B), donde los nodos de datos son dispositivos inteligentes o nodos locales, como en la computación de borde. Este tipo de caso de uso ha seguido ganando tracen el ámbito tecnológico y de blockchain, y ahí es donde PHB vuelve a entrar en escena. 

FL & IoT presenta muchas oportunidades interesantes, y PHB se beneficiará enormemente al integrar potencialmente a los consumidores y sus dispositivos.

Reflexiones finales

Las desventajas del IoT son innegables, al igual que sus ventajas. El Aprendizaje Federado ofrece un mecanismo de aprendizaje automático impecable y eficiente para resolver las preocupaciones existentes en torno a la capacidad del hardware, la privacidad de los datos y la conectividad de los dispositivos IoT. Phoenix Global busca impulsar los sistemas de próxima generación de datos descentralizados y extensos con una gobernanza y transparencia mejoradas de la IA y los datos.