O blockchain Phoenix Global (PHB) está alimentando DApps Nex-Gen que são construídos para se adequar à experiência do cliente. trac inteligentes de várias camadas . A criptografia de dados de nível superior, um mecanismo de consenso duplo para maior agilidade e desempenho, segurança e interações avançadas são outras vantagens.
Quais são as funções do Federated Learning e da Internet das Coisas nas implantações do PHB?
Aprendizagem Federada – Uma Visão Geral Rápida
A Aprendizagem Federada, muitas vezes referida como Inteligência Artificial Distribuída/Aprendizado de Máquina, é uma abordagem que facilita a aprendizagem colaborativa a partir de grandes conjuntos de dados pertencentes a diferentes proprietários, sem comprometer a privacidade dos dados brutos de cada indivíduo.
Em outras palavras, utiliza o poder computacional de diversas fontes de aprendizagem para aumentar a eficiência de aprendizagem de um modelo, ao mesmo tempo que oferece excelentes soluções de privacidade a todos os proprietários de dados.
A FL é especialmente útil se os dados necessários não forem de código aberto ou prontamente disponíveis por motivos estratégicos ou legais. Além disso, procura abordar questões iminentes de privacidade e governação de dados, adoptando uma abordagem de formação de modelo colaborativo sem divulgar dados sensíveis.
- Os carros autónomos, por exemplo, requerem grandes conjuntos de dados do mundo real para acelerar a aprendizagem – a utilização de uma abordagem convencional na nuvem pode representar desafios de segurança. FL pode garantir segurança de dados e aprendizado rápido.
- As técnicas de aprendizado de máquina (ML) foram adotadas enj massa na Indústria 4.0 e em sistemas de saúde avançados para melhorar a segurança, a eficácia e a eficiência dos processos. No entanto, a privacidade dos dados não é garantida, mas com algoritmos FL, os dados sensíveis são mantidos seguros.
Internet das Coisas (IoT) – Uma Perspectiva Rápida
A Internet das Coisas (IoT) está penetrando rapidamente em todos os aspectos da vida com o crescimento das aplicações baseadas em IA e de outros serviços inteligentes.
Facilita a conexão de bilhões de dispositivos habilitados para rede – “coisas” – e utiliza enormes quantidades de pontos de dados centralizados.
Devido à escalabilidade e às crescentes preocupações com a privacidade, as técnicas tradicionais de inteligência artificial podem não encontrar casos reais de utilização em redes IoT emergentes.
Aprendizagem Federada e IoT – Phoenix Global no mix
Embora os pontos positivos da IoT permaneçam inegáveis, as preocupações de escalabilidade, segurança e privacidade que a cercam (IoT) permanecem válidas. No entanto, a Aprendizagem Federada (FL) surgiu como uma abordagem colaborativa e distributiva de inteligência artificial (IA) para resolver estes desafios.
Com diversas conversas em curso no espaço Blockchain, grandes volumes de dados recolhidos de cada vez e o surgimento de grandes empresas de consumo e pilotos, está a tornar-se cada vez mais dent que a Aprendizagem Federada acelerará as capacidades e os casos de utilização da IA.
Uma aplicação de FL em rápido crescimento pode ser vista no fenómeno impulsionado pela China. Além disso, a necessidade de conhecimentos baseados em IA continuou a ressurgir, especialmente com o crescimento exponencial da procura de aplicações de inteligência artificial baseadas em dados.
Phoenix Global – um participante dent do mercado, em conjunto com Seneca ESG e APEX Technologies, está preparada para oferecer aos consumidores uma adoção empresarial antecipada, integrando FL com Phoenix Oracle e modelos e sistemas atuais de IA como o APEX IQ.
A integração com a Oracle pronta para empresas garantirá que os aplicativos de Aprendizagem Federada resolvam problemas relacionados à segurança, integridade e transparência dos dados do consumidor, ao mesmo tempo que maximiza todos os benefícios do Blockchain.
FL funciona pari passu com IoT. Os pilotos mais recentes estão em colaborações Business-to-Business (B2B), onde os nós de dados são dispositivos inteligentes ou nós locais, como na computação de ponta. Esse tipo de caso de uso continuou a ganhar trac no espaço tecnológico e Blockchain, e é aí que o PHB entra novamente na mistura.
FL e IoT apresentam muitas oportunidades interessantes, e o PHB deverá se beneficiar imensamente com a integração potencial de consumidores e seus dispositivos.
Pensamentos finais
Os contras da IoT são inegáveis, assim como os prós. O Federated Learning oferece um mecanismo de ML eficiente e sem falhas para resolver as preocupações existentes sobre capacidade de hardware, privacidade de dados e conectividade de dispositivos IoT. A Phoenix Global procura defender os sistemas Next-Gen de extensos dados descentralizados com melhor governança e transparência de IA e dados.
