Il potere dell'apprendimento federato e dell'Internet delle cose

La Phoenix Global (PHB) alimenta le DApp di nuova generazione, progettate per migliorare l'esperienza utente. Le applicazioni decentralizzate (DApp) di PHB promettono scalabilità e flessibilità ottimizzate grazie a sidechain aziendali e contratti intelligenti multilivellotracUlteriori vantaggi includono la crittografia dei dati di alto livello, un meccanismo di consenso a due livelli per una maggiore agilità e prestazioni, sicurezza e interazioni avanzate. 

Quali sono i ruoli dell'apprendimento federato e dell'Internet delle cose nelle distribuzioni PHB? 

Apprendimento federato: una rapida panoramica

L'apprendimento federato, spesso definito intelligenza artificiale distribuita/apprendimento automatico, è un approccio che facilita l'apprendimento collaborativo da grandi set di dati appartenenti a proprietari diversi senza compromettere la privacy dei dati grezzi di ciascun individuo. 

In altre parole, sfrutta la potenza di calcolo di diverse fonti di apprendimento per migliorare l'efficienza di apprendimento di un modello, offrendo al contempo eccellenti soluzioni per la privacy a tutti i proprietari dei dati.

FL è particolarmente utile se i dati richiesti non sono open source o facilmente reperibili per motivi strategici o legali. Inoltre, mira ad affrontare le problematiche imminenti in materia di privacy e governance dei dati adottando un approccio di addestramento basato su modelli collaborativi, senza divulgare dati sensibili. 

• Le auto a guida autonoma, ad esempio, richiedono grandi quantità di dati reali per accelerare l'apprendimento: l'utilizzo di un approccio cloud convenzionale potrebbe comportare sfide per la sicurezza. FL può garantire la sicurezza dei dati e un apprendimento rapido. 
• Le tecniche di apprendimento automatico (ML) hanno trovato enjdiffusione nell'Industria 4.0 e nei sistemi sanitari avanzati per migliorare la sicurezza, l'efficacia e l'efficienza dei processi. Tuttavia, la privacy dei dati non è garantita, ma con gli algoritmi di apprendimento automatico (FL) i dati sensibili sono protetti.

Internet delle cose (IoT) – Una rapida panoramica

L'Internet delle cose (IoT) sta rapidamente penetrando tutti gli aspetti della vita con l'aumento esponenziale di applicazioni basate sull'intelligenza artificiale e di altri servizi intelligenti. 

Facilita la connessione di miliardi di dispositivi abilitati alla rete, ovvero "cose", e utilizza enormi quantità di punti dati centralizzati. 

A causa della scalabilità e delle crescenti preoccupazioni in materia di privacy, le tecniche tradizionali di intelligenza artificiale potrebbero non trovare reali casi di utilizzo nelle reti IoT emergenti.

Apprendimento federato e IoT: Phoenix Global nel mix

Sebbene gli aspetti positivi dell'IoT rimangano innegabili, le preoccupazioni relative a scalabilità, sicurezza e privacy rimangono valide. Tuttavia, il Federated Learning (FL) si è affermato come un approccio collaborativo e distributivo all'intelligenza artificiale (IA) per risolvere queste sfide. 

Con numerose conversazioni in corso nel settore Blockchain, grandi volumi di dati raccolti ogni volta e l'emergere di grandi aziende di consumo e progetti pilota, sta diventando sempre piùdent che l'apprendimento federato accelererà le capacità e i casi d'uso dell'intelligenza artificiale. 

Un'applicazione in rapida crescita dell'intelligenza artificiale è riscontrabile nel fenomeno cinese. Inoltre, la necessità di insight basati sull'intelligenza artificiale ha continuato a riemergere, soprattutto con la crescita esponenziale della domanda di applicazioni di intelligenza artificiale basate sui dati. 

Phoenix Global, un attore di mercatodent , in collaborazione con Seneca ESG e APEX Technologies, è pronta a offrire ai consumatori un'adozione aziendale anticipata integrando FL con Phoenix Oracle e gli attuali modelli e sistemi di intelligenza artificiale come APEX IQ. 

L'integrazione con Oracle, soluzione pronta per l'uso aziendale, garantirà che le applicazioni Federated Learning risolvano i problemi relativi alla sicurezza, all'integrità e alla trasparenza dei dati dei consumatori, massimizzando al contempo tutti i vantaggi della Blockchain. 

FL funziona in parallelo con l'IoT. I progetti pilota più recenti riguardano collaborazioni Business-to-Business (B2B), dove i nodi dati sono dispositivi intelligenti o nodi locali, come nell'edge computing. Questo tipo di caso d'uso ha continuato a guadagnare tracnel settore tecnologico e blockchain, ed è qui che PHB entra nuovamente in gioco. 

FL e IoT presentano numerose opportunità interessanti e PHB è destinata a trarne enormi vantaggi integrando potenzialmente i consumatori e i loro dispositivi.

Considerazioni finali

Gli svantaggi dell'IoT sono innegabili, così come i pro. Il Federated Learning offre un meccanismo di apprendimento automatico impeccabile ed efficiente per risolvere le attuali preoccupazioni relative alla capacità hardware, alla privacy dei dati e alla connettività dei dispositivi IoT. Phoenix Global si propone di promuovere i sistemi di nuova generazione basati su dati decentralizzati estesi, con una governance e una trasparenza migliorate dell'intelligenza artificiale e dei dati.