GPS ナビゲーションを改善するために、MIT の研究者は機械学習を通じてデジタル マップ上の道路の特徴にタグを付けています。 GPS ナビゲーションを超えて、機械学習は医療から財務分析に至るまで多くの分野で応用さ
、現実の状況で人間のように動作するようにコンピューターを教育する科学であるため、常に進化しています 革命的な社会におけるモノのインターネットの役割は無視 モノのインターネットでは、アプリケーションに高度な機械学習 (ML) アルゴリズムを使用できます。 ただし、大量のデータが中央のクラウド サーバーに保存されているため、集中型の機械学習アルゴリズムを使用することは、膨大な計算コストとプライバシー漏洩の問題により実行可能な選択肢ではありません。
この場合、ブロックチェーンはIoT ネットワークのプライバシーを向上させ、中央機関を持たずに分散化できるようにします。 ただし、分散された方法で保存された機密性の高い大量のデータをアプリケーションの目的で使用することは依然として困難な作業です。 この困難な課題を克服するために、Federated Learning (FL) は新しいタイプの ML です。 この最も有望なソリューションは、プライベート データを中央サーバーと共有することなく、エンド デバイスに学習をもたらすことができます。 簡単に言えば、Federated Learning を使用すると、企業は「閉ループ システム」でデータを共有できます。
連合学習 (または共同学習)
Federated Learning は、完全に分散化された機械学習技術として、標準的な集中型および従来の分散型機械学習技術から一歩進んだものです。 これは、デバイス間でデータを共有せずにローカル データを維持する、分離されたさまざまなデバイスに共有機械学習アルゴリズムを教えます。
Federated Learning を通じて、システムはデータのプライバシーを維持し、消費電力を削減し、待ち時間を短縮し、よりインテリジェントなアルゴリズムを作成できます。 Google キーボードGBoard はFederated Learning 技術を使用しています。
フェニックス・グローバル
Phoenix Global は、次世代の消費者中心の DApps をホストするブロックチェーンです。 Phoenix Oracle は、現実世界の資産価格をブロックチェーンに中継します。 PHB はフェニックス グローバル暗号通貨であり、ブロックチェーン上でトランザクションを実行します。 フェニックス チェーンはサイドチェーンに依存せず、Binanceスマート チェーン (BSC)、Ethereum、Solana、NEO、およびTron。
Phoenix Global は、Federated Learning を通じてビッグデータベースの人工知能 (AI) を強化します。 この発展をさらに詳しく見てみましょう。
Phoenix Global プラットフォームの焦点: Federated Learning
APEX ネットワークと Red Pulse Phoenix の合併により、 Phoenix Global。 第 2 四半期の開発中に、フェニックス グローバルは Federated Learning (FL) のユースケースとエコシステムに幅広く取り組みたいと表明しました。 この願望は次の事実から生じています。
- FL は、既存の AI 機能やユースケースと連携して拡張できるブロックチェーンのユースケースです。
- FL は、より多くの人がブロックチェーン ネットワークに参加するにつれて、漸進的な価値を生み出すことができます。
- 中国は AI 消費者向けアプリケーションに対する高い関心を持っています。
データ駆動型 AI アプリケーションを使用する人が増えるにつれて、消費者のプライバシーを保護するために、システムは次世代 DApp を分散化し、AI アプリケーションを作成する必要があります。
Phoenix Global プラットフォームは Federated Learning をどのように実装しますか?
FLユースケース導入の、FL を実行するために次の戦略を持っています。
既存のAIシステムとの統合
APEX IQなどの既存の機械学習アルゴリズムと統合して FL のユースケースを拡張できます。 APEX Technologies は、企業顧客が安全性とコンプライアンスを前提として、より深く包括的な顧客インサイトを取得できるよう支援することを目的として、インテリジェント マーケティングの分野へのフェデレーテッド ラーニングとブロックチェーン テクノロジーの応用の検討を開始しました。
フェニックス・オラクルとの統合
PHB 独自のオラクルであるエンタープライズ対応の Phoenix Oracle との統合により、高いデータ セキュリティと整合性を維持しながら、AI プラットフォーム間の迅速な対話が可能になります。 エンタープライズ対応の Oracle と統合することで、FL アプリケーションはブロックチェーンの価値を最大化できるだけでなく、データの整合性、セキュリティ、不正行為防止、透明性に関する特定の問題を解決できます。
エコシステム、ネットワーク、アライアンスの拡大
フェニックス グローバルは、より多くのブロックチェーン ネットワークとエコシステムを組み込んで、FL のユースケースを拡大することで、より多くのアライアンス パートナーシップを構築することを目指しています。 たとえば、テクノロジー大手のGreen Cloud は、フェニックス グローバルと提携してフロリダ州のユースケースを調査しています。 ARPAとも提携しています。 この提携は、消費者のデータを非公開にする必要がある AI およびデータ計算のユースケースにコアテクノロジーを実装することを目的としています。
チームの拡大
ブロックチェーン上の FL の将来をさらに実現するために、PHB はビッグデータ分析を現在の数分の 1 のコストで利用したい企業に提供します。フェニックス グローバルはすでに FL チームを拡大するためにエンジニアと開発者を雇用しています。 ブロックチェーン上のデータの透明性と検証は、特定の業界に関係なく、ブロックを乗り越えるのに役立ちます。
結論
AI ベースの消費者アプリケーションの未来的な開発のために、Phoenix Global は Federated Learning とブロックチェーン テクノロジーを統合しています。 同社は 2021 年 5 月以来、この統合を実現し、既存の AI システムと拡張するための戦略的措置を講じてきました。
PHB はまた、マーケティング チャネルの作成や新しいパートナーの追加におけるコミュニティの参加も促進します。 その最新の開発努力は、AI ベースのテクノロジーにルーツを持つ韓国と中国のパートナーとコミュニティのオンボーディングに焦点を当てています。 AI とブロックチェーン技術は時代を先取りしたイノベーションです。 しかし、彼らは間違いなく初期段階にあり、彼らの将来は今日の決断にかかっています。 Phoenix Global は、両方のテクノロジーに可能な限り最高の結果をもたらすという共通の目標に特化したコミュニティを作成しています。 PHB の Federated Learning への関心は、このビジョンの実現に向けた PHB の熱意を表しています。
