フェデレーテッドラーニングとIoTの力

Phoenix Global （PHB）ブロックチェーンは、顧客体験に合わせて構築された次世代DAppsを支えています。PHB分散型アプリケーション（DApps）は、エンタープライズサイドチェーンと多層スマートコントラクトを通じて、最適化された拡張性と柔軟性を実現しますtrac最高レベルのデータ暗号化、俊敏性とパフォーマンスを向上させるための二重コンセンサスメカニズム、セキュリティ、高度なインタラクションも、その他の利点です。 

PHB 展開における Federated Learning と IoT の役割は何ですか? 

フェデレーテッドラーニング – 概要

フェデレーテッド ラーニングは、分散型人工知能/機械学習とも呼ばれ、各個人の生データのプライバシーを損なうことなく、異なる所有者に属する大規模なデータセットからの共同学習を促進するアプローチです。. 

言い換えれば、複数の学習ソースの計算能力を活用してモデルの学習効率を高めながら、すべてのデータ所有者に優れたプライバシー ソリューションを提供します。.

FLは、必要なデータがオープンソースでない場合や、戦略的または法的理由により容易に入手できない場合に特に役立ちます。さらに、機密データを開示することなく、協調的なモデルトレーニングアプローチを採用することで、差し迫ったプライバシーとデータガバナンスの問題への対処を目指しています。. 

• 例えば、自動運転車は学習を加速させるために膨大な実世界データを必要とします。従来のクラウドアプローチでは安全性に課題が生じる可能性があります。FLはデータセキュリティと迅速な学習を保証します。. 
• 機械学習（ML）技術は、インダストリー4.0や高度な医療システムにおいて、プロセスの安全性、有効性、効率性を向上させるために広く採用されてい enj。しかし、データのプライバシーは保証されていません。しかし、FLアルゴリズムを使用すれば、機密データは安全に保たれます。.

モノのインターネット（IoT） – 簡単な展望

モノのインターネット (IoT) は、AI を活用したアプリケーションやその他のインテリジェント サービスの急速な増加により、生活のあらゆる側面に急速に浸透しています。. 

これにより、数十億のネットワーク対応デバイス（「モノ」）の接続が容易になり、大量の集中データ ポイントが活用されます。. 

スケーラビリティとプライバシーに関する懸念の高まりにより、従来の人工知能技術は、新興の IoT ネットワークでは実際の使用例が見つからない可能性があります。.

フェデレーテッドラーニングとIoT – Phoenix Globalの取り組み

IoTのメリットは否定できないものの、IoTを取り巻くスケーラビリティ、セキュリティ、プライバシーに関する懸念は依然として存在します。しかしながら、これらの課題を解決するための協調的かつ分散的な人工知能（AI）アプローチとして、フェデレーテッドラーニング（FL）が登場しました。. 

ブロックチェーン分野での継続的な議論、一度に収集される大量のデータ、大規模な消費者企業やパイロットの出現により、Federated Learning が AI の機能とユースケースを加速することがますますdent になっています。. 

中国を牽引する現象において、FLの応用分野は急速に成長しています。さらに、特にデータ駆動型人工知能（AI）アプリケーションの需要が急増する中で、AIに基づく洞察へのニーズも再び高まっています。. 

独立dent 市場プレーヤーの Phoenix Global は、Seneca ESG および APEX Technologies と連携し、FL を Phoenix Oracle および APEX IQ などの現在の AI モデルやシステムと統合することで、消費者に早期の企業導入を提供する予定です。. 

エンタープライズ対応の Oracle との統合により、Federated Learning アプリケーションは消費者データのセキュリティ、整合性、透明性に関する問題を解決し、同時にブロックチェーンのメリットを最大限に活用できるようになります。. 

FLは 並行して 。最近のパイロットプロジェクトは、データノードがスマートデバイスやエッジコンピューティングのようなローカルノードであるB2B（企業間取引）コラボレーションで行われています。このようなユースケースは、テクノロジーおよびブロックチェーン分野でますます注目を集めており tracそこでPHBが再び登場します。 

FL と IoT は多くの刺激的な機会をもたらし、PHB は消費者とそのデバイスをオンボーディングすることで大きな利益を得ることになります。.

最後に

IoTのデメリットは否定できませんが、メリットも同様に存在します。Federated Learningは、IoTデバイスのハードウェア容量、データプライバシー、接続性に関する既存の懸念を解決する、完璧で効率的な機械学習メカニズムを提供します。Phoenix Globalは、AIとデータのガバナンスと透明性を向上させ、広範な分散データを扱う次世代システムを推進することを目指しています。.