Phoenix Global (PHB) 블록체인은 고객 경험에 맞게 구축된 Nex-Gen DApp을 지원합니다. PHB 분산 애플리케이션(DApp)은 엔터프라이즈 사이드체인과 다계층 스마트 계약을 통해 최적화된 확장성과 유연성을 약속 trac . 민첩성 및 성능 향상을 위한 2중 합의 메커니즘인 최상위 데이터 암호화, 보안 및 고급 상호 작용은 또 다른 장점입니다.
PHB 배포에서 연합 학습 및 사물 인터넷의 역할은 무엇입니까?
연합학습 – 간략한 개요
종종 분산 인공 지능/기계 학습이라고도 불리는 연합 학습은 각 개인의 원시 데이터의 개인 정보를 손상시키지 않으면서 다양한 소유자에게 속한 대규모 데이터 세트에서 공동 학습을 촉진하는 접근 방식입니다.
즉, 여러 학습 소스의 컴퓨팅 성능을 활용하여 모델의 학습 효율성을 높이는 동시에 모든 데이터 소유자에게 탁월한 개인 정보 보호 솔루션을 제공합니다.
FL은 필요한 데이터가 오픈 소스가 아니거나 전략적 또는 법적 이유로 쉽게 사용할 수 없는 경우 특히 유용합니다. 또한 민감한 데이터를 공개하지 않고 협업 모델 교육 접근 방식을 채택하여 임박한 개인 정보 보호 및 데이터 거버넌스 문제를 해결하려고 합니다.
- 예를 들어, 자율주행차는 학습을 가속화하기 위해 대규모의 실제 데이터 세트가 필요합니다. 기존 클라우드 접근 방식을 활용하면 안전 문제가 발생할 수 있습니다. FL은 데이터 보안과 빠른 학습을 보장할 수 있습니다.
- 기계 학습(ML) 기술은 프로세스 안전, 효과성 및 효율성을 향상시키기 위해 인더스트리 4.0 및 고급 의료 시스템에서 enj 채택되었습니다. 그러나 데이터 프라이버시는 보장되지 않지만 FL 알고리즘을 사용하면 민감한 데이터가 안전하게 보호됩니다.
사물 인터넷(IoT) – 간략한 전망
사물 인터넷(IoT)은 AI 기반 애플리케이션과 기타 지능형 서비스의 눈덩이처럼 불어나면서 삶의 모든 측면에 빠르게 침투하고 있습니다.
이는 수십억 개의 네트워크 지원 장치(“사물”)의 연결을 촉진하고 막대한 양의 중앙 집중식 데이터 포인트를 활용합니다.
확장성과 개인 정보 보호에 대한 우려 증가로 인해 기존 인공 지능 기술은 새로운 IoT 네트워크에서 실제 사용 사례를 찾지 못할 수도 있습니다.
연합 학습 및 IoT - 혼합된 Phoenix Global
IoT의 긍정적인 점은 부인할 수 없지만 이를 둘러싼 확장성, 보안 및 개인 정보 보호 문제는 여전히 유효합니다. 그러나 FL(Federated Learning)은 이러한 문제를 해결하기 위해 협력적이고 분산적인 인공 지능(AI) 접근 방식으로 등장했습니다.
블록체인 공간에서 여러 가지 지속적인 대화, 시간당 수집되는 대량의 데이터, 대규모 소비자 기업 및 파일럿의 출현을 통해 연합 학습이 AI 기능과 사용 사례를 가속화할 것이라는 것이 점점 더 dent 해지고 있습니다.
FL의 적용이 빠르게 성장하는 것은 중국이 주도하는 현상에서 볼 수 있습니다. 또한, 특히 데이터 기반 인공 지능 애플리케이션에 대한 수요가 기하급수적으로 증가함에 따라 AI 기반 통찰력에 대한 필요성이 계속해서 다시 부각되고 있습니다.
독립적 dent 시장 참여자인 Phoenix Global은 Seneca ESG 및 APEX Technologies와 함께 FL을 Phoenix Oracle 및 APEX IQ와 같은 현재 AI 모델 및 시스템과 통합하여 소비자에게 조기 기업 채택을 제공할 예정입니다.
엔터프라이즈 지원 Oracle과의 통합을 통해 Federated Learning 애플리케이션은 소비자 데이터 보안, 무결성 및 투명성과 관련된 문제를 해결하는 동시에 블록체인의 모든 이점을 극대화할 수 있습니다.
FL은 IoT와 동등하게 가장 최근의 파일럿은 엣지 컴퓨팅처럼 데이터 노드가 스마트 장치 또는 로컬 노드인 B2B(Business-to-Business) 협업에 있습니다. 이러한 종류의 사용 사례는 기술 및 블록체인 분야에서 지속적으로 trac 있으며, PHB가 다시 혼합되는 곳입니다.
FL & IoT는 많은 흥미로운 기회를 제공하며 PHB는 잠재적으로 소비자와 해당 장치를 온보딩함으로써 엄청난 이익을 얻을 수 있습니다.
마지막 생각들
IoT의 단점은 부인할 수 없으며 장점도 마찬가지입니다. 연합 학습은 하드웨어 용량, 데이터 개인 정보 보호 및 IoT 장치 연결과 관련된 기존 문제를 해결하기 위해 결함이 없고 효율적인 ML 메커니즘을 제공합니다. Phoenix Global은 AI와 데이터의 향상된 거버넌스와 투명성을 통해 광범위한 분산 데이터의 Nex-Gen 시스템을 옹호하고자 합니다.
