La blockchain Phoenix Global (PHB) alimente les DApp Nex-Gen qui sont conçues pour s'adapter à l'expérience client. Les applications décentralisées PHB (DApps) promettent une évolutivité et une flexibilité optimisées via des chaînes latérales d'entreprise et des contrats intelligents à plusieurs trac . Le cryptage des données de haut niveau, un mécanisme de consensus à deux volets pour une agilité et des performances améliorées, la sécurité et des interactions avancées sont d'autres avantages.
Quels sont les rôles de l'apprentissage fédéré et de l'Internet des objets dans les déploiements de PHB ?
Apprentissage fédéré - Un aperçu rapide
L'apprentissage fédéré, souvent appelé intelligence artificielle distribuée/apprentissage automatique, est une approche qui facilite l'apprentissage collaboratif à partir de grands ensembles de données appartenant à différents propriétaires sans compromettre la confidentialité des données brutes de chaque individu.
En d'autres termes, il utilise la puissance de calcul de plusieurs sources d'apprentissage pour améliorer l'efficacité d'apprentissage d'un modèle tout en offrant d'excellentes solutions de confidentialité à tous les propriétaires de données.
FL est particulièrement utile si les données requises ne sont pas open source ou facilement disponibles pour des raisons stratégiques ou juridiques. En outre, il cherche à résoudre les problèmes imminents de confidentialité et de gouvernance des données en adoptant une approche de formation de modèle collaboratif sans divulguer de données sensibles.
- Les voitures autonomes, par exemple, nécessitent de grands ensembles de données du monde réel pour accélérer l'apprentissage - l'utilisation d'une approche cloud conventionnelle pourrait poser des problèmes de sécurité. FL peut assurer la sécurité des données et un apprentissage rapide.
- Les techniques d'apprentissage automatique (ML) ont enj d'une adoption massive dans l'industrie 4.0 et les systèmes de santé avancés pour améliorer la sécurité, l'efficacité et l'efficience des processus. Cependant, la confidentialité des données n'est pas garantie, mais avec les algorithmes FL, les données sensibles sont conservées en toute sécurité.
Internet des objets (IoT) - Un aperçu rapide
L'Internet des objets (IoT) pénètre rapidement tous les aspects de la vie avec l'effet boule de neige des applications basées sur l'IA et d'autres services intelligents.
Il facilite la connexion de milliards d'appareils connectés au réseau - des "objets" - et utilise des quantités massives de points de données centralisés.
En raison de l'évolutivité et des problèmes croissants de confidentialité, les techniques d'intelligence artificielle traditionnelles peuvent ne pas trouver de cas d'utilisation réels dans les réseaux IoT émergents.
Apprentissage fédéré et IoT – Phoenix Global dans le mix
Bien que les avantages de l'IoT restent indéniables, les problèmes d'évolutivité, de sécurité et de confidentialité qui l'entourent (IoT) restent valables. Cependant, l'apprentissage fédéré (FL) est apparu comme une approche d'intelligence artificielle (IA) collaborative et distributive pour résoudre ces défis.
Avec plusieurs conversations en cours dans l'espace Blockchain, de grands volumes de données collectées à la fois et l'émergence de grandes entreprises de consommation et de pilotes, il devient de plus en plus dent que l'apprentissage fédéré accélérera les capacités et les cas d'utilisation de l'IA.
Une application à croissance rapide de FL peut être observée dans le phénomène dirigé par la Chine. En outre, le besoin d'informations basées sur l'IA a continué de refaire surface, en particulier avec la croissance exponentielle de la demande d'applications d'intelligence artificielle basées sur les données.
Phoenix Global - un acteur dent du marché, en collaboration avec Seneca ESG et APEX Technologies, est sur le point d'offrir aux consommateurs une adoption précoce des entreprises en intégrant FL avec Phoenix Oracle et les modèles et systèmes d'IA actuels comme l'APEX IQ.
L'intégration avec Oracle prête pour l'entreprise garantira que les applications d'apprentissage fédéré résolvent les problèmes de sécurité, d'intégrité et de transparence des données des consommateurs tout en maximisant tous les avantages de la Blockchain.
FL fonctionne pari passu avec IoT. Les pilotes les plus récents concernent les collaborations interentreprises (B2B), où les nœuds de données sont des appareils intelligents ou des nœuds locaux, comme dans l'informatique de pointe. Ce type de cas d'utilisation a continué à gagner du trac dans l'espace technologique et Blockchain, et c'est là que le PHB entre à nouveau en jeu.
FL & IoT présente de nombreuses opportunités passionnantes, et PHB devrait bénéficier énormément de l'intégration potentielle des consommateurs et de leurs appareils.
Dernières pensées
Les inconvénients de l'IoT sont indéniables, tout comme les avantages. L'apprentissage fédéré offre un mécanisme ML sans faille et efficace pour résoudre les problèmes existants concernant la capacité matérielle, la confidentialité des données et la connectivité des appareils IoT. Phoenix Global cherche à défendre les systèmes Nex-Gen de vastes données décentralisées avec une gouvernance et une transparence améliorées de l'IA et des données.
