O poder da aprendizagem federada e da Internet das Coisas

A Phoenix Global (PHB) está impulsionando DApps de última geração, criadas para se adequarem à experiência do cliente. Os aplicativos descentralizados (DApps) da PHB prometem escalabilidade e flexibilidade otimizadas por meio de sidechains corporativas e contratos inteligentes de múltiplas camadastracCriptografia de dados de alto nível, um mecanismo de consenso duplo para maior agilidade e desempenho, segurança e interações avançadas são outras vantagens. 

Quais são os papéis da aprendizagem federada e da Internet das Coisas nas implementações de PHB? 

Aprendizado Federado – Uma Visão Geral Rápida

A aprendizagem federada, frequentemente referida como inteligência artificial/aprendizagem de máquina distribuída, 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 aprendizado para aprimorar a eficiência de aprendizado de um modelo, oferecendo ao mesmo tempo excelentes soluções de privacidade para todos os proprietários de dados.

A aprendizagem funcional é especialmente útil quando os dados necessários não são de código aberto ou não estão prontamente disponíveis por razões estratégicas ou legais. Além disso, busca solucionar problemas iminentes de privacidade e governança de dados, adotando uma abordagem colaborativa de treinamento de modelos sem divulgar dados sensíveis. 

• Os carros autônomos, por exemplo, exigem grandes conjuntos de dados do mundo real para acelerar o aprendizado – utilizar uma abordagem convencional em nuvem pode apresentar desafios de segurança. A FL pode garantir a segurança dos dados e um aprendizado acelerado. 
• As técnicas de aprendizado de máquina (ML) têm sido enjadotadas na Indústria 4.0 e em sistemas avançados de saúde para melhorar a segurança, a eficácia e a eficiência dos processos. No entanto, a privacidade dos dados não é garantida, mas com algoritmos de aprendizado profundo (FL), os dados sensíveis são mantidos em segurança.

Internet das Coisas (IoT) – Uma Visão Geral Rápida

A Internet das Coisas (IoT) está penetrando rapidamente em todos os aspectos da vida, com o crescimento exponencial de aplicações baseadas em Inteligência Artificial e outros serviços inteligentes. 

Ela facilita a conexão de bilhões de dispositivos habilitados para rede – “coisas” – e utiliza quantidades massivas de pontos de dados centralizados. 

Devido à escalabilidade e às crescentes preocupações com a privacidade, as técnicas tradicionais de inteligência artificial podem não encontrar aplicações práticas nas redes de IoT emergentes.

Aprendizado Federado e IoT – Phoenix Global em ação

Embora os benefícios da IoT sejam inegáveis, as preocupações com escalabilidade, segurança e privacidade que a cercam permanecem válidas. No entanto, a Aprendizagem Federada (FL) surgiu como uma abordagem de inteligência artificial (IA) colaborativa e distribuída para solucionar esses desafios. 

Com diversas discussões em andamento no espaço Blockchain, grandes volumes de dados coletados a cada instante e o surgimento de grandes empresas de consumo e projetos-piloto, torna-se cada vez maisdent que o Aprendizado Federado acelerará as capacidades e os casos de uso da IA. 

Um exemplo do rápido crescimento da aplicação da aprendizagem funcional é o fenômeno impulsionado pela China. Além disso, a necessidade de insights baseados em inteligência artificial continua a ressurgir, especialmente com o crescimento exponencial da demanda por aplicações de inteligência artificial orientadas por dados. 

A Phoenix Global, uma empresadent do mercado, em conjunto com a Seneca ESG e a APEX Technologies, está preparada para oferecer aos consumidores a adoção antecipada por empresas, integrando o FL com o Phoenix Oracle e modelos e sistemas de IA atuais, como o APEX IQ. 

A integração com o Oracle, pronto para uso corporativo, garantirá que os aplicativos de Aprendizagem Federada resolvam problemas relacionados à segurança, integridade e transparência dos dados do consumidor, ao mesmo tempo que maximizam todos os benefícios do Blockchain. 

A FL trabalha em conjunto com a IoT. Os projetos-piloto mais recentes são em colaborações Business-to-Business (B2B), onde os nós de dados são dispositivos inteligentes ou nós locais, como na computação de borda. Esse tipo de caso de uso continua ganhando tracno espaço tecnológico e de Blockchain, e é aí que a PHB entra em cena novamente. 

A integração de redes móveis e IoT apresenta muitas oportunidades interessantes, e a PHB está preparada para se beneficiar imensamente com a possibilidade de integrar consumidores e seus dispositivos.

Considerações finais

As desvantagens da IoT são inegáveis, assim como as vantagens. O Aprendizado Federado oferece um mecanismo de aprendizado de máquina impecável e eficiente para solucionar as preocupações existentes em relação à capacidade de hardware, privacidade de dados e conectividade de dispositivos IoT. A Phoenix Global busca impulsionar os sistemas de próxima geração de dados descentralizados em larga escala, com governança e transparência aprimoradas de IA e dados.