Сила федеративного обучения и Интернета вещей

Phoenix Global (PHB) лежит в основе децентрализованных приложений нового поколения (DApps), созданных с учетом потребностей клиентов. Децентрализованные приложения PHB обещают оптимизированную масштабируемость и гибкость благодаря корпоративным сайдчейнам и многоуровневым смарт-контрактамtracК другим преимуществам относятся шифрование данных высшего уровня, двухступенчатый механизм консенсуса для повышения гибкости и производительности, безопасность и расширенные возможности взаимодействия. 

Какова роль федеративного обучения и Интернета вещей в развертывании PHB? 

Федеративное обучение – краткий обзор

Федеративное обучение, часто называемое распределенным искусственным интеллектом/машинным обучением, — это подход, который облегчает совместное обучение на больших наборах данных, принадлежащих разным владельцам, без ущерба для конфиденциальности исходных данных каждого отдельного пользователя. 

Иными словами, он использует вычислительную мощность нескольких источников обучения для повышения эффективности обучения модели, одновременно предлагая превосходные решения по обеспечению конфиденциальности для всех владельцев данных.

FL особенно полезен, если необходимые данные не являются открытыми или легкодоступными по стратегическим или юридическим причинам. Кроме того, он направлен на решение надвигающихся проблем конфиденциальности и управления данными путем применения подхода к обучению моделей на основе сотрудничества без раскрытия конфиденциальных данных. 

• Например, для ускорения обучения беспилотных автомобилей требуются большие массивы реальных данных — использование традиционного облачного подхода может создать проблемы с безопасностью. FL может гарантировать безопасность данных и быстрое обучение. 
• Методы машинного обучения (МО) получили enjраспространение в рамках концепции «Индустрия 4.0» и передовых систем здравоохранения для повышения безопасности, эффективности и результативности процессов. Однако конфиденциальность данных не гарантируется, но с помощью алгоритмов машинного обучения конфиденциальные данные остаются в безопасности.

Интернет вещей (IoT) – краткий обзор

Интернет вещей (IoT) стремительно проникает во все сферы жизни благодаря стремительному развитию приложений, использующих искусственный интеллект, и других интеллектуальных сервисов. 

Она обеспечивает подключение миллиардов сетевых устройств — «вещей» — и использует огромные массивы централизованных точек данных. 

Из-за масштабируемости и растущих опасений по поводу конфиденциальности традиционные методы искусственного интеллекта могут не найти реального применения в развивающихся сетях Интернета вещей.

Федеративное обучение и Интернет вещей – компания Phoenix Global в этом бизнесе

Несмотря на неоспоримые преимущества Интернета вещей (IoT), сохраняются опасения по поводу масштабируемости, безопасности и конфиденциальности, связанные с ним. Однако федеративное обучение (FL) стало перспективным подходом к решению этих проблем на основе совместного и распределенного искусственного интеллекта (ИИ). 

В свете многочисленных дискуссий в сфере блокчейна, больших объемов собираемых данных и появления крупных потребительских предприятий и пилотных проектов становится все болееdent что федеративное обучение ускорит развитие возможностей и сценариев применения ИИ. 

Быстрорастущее применение искусственного интеллекта можно наблюдать на примере Китая. Кроме того, потребность в аналитических данных, полученных с помощью ИИ, продолжает расти, особенно в связи с экспоненциальным ростом спроса на приложения искусственного интеллекта, основанные на данных. 

Компания Phoenix Global –dent игрок на рынке – совместно с Seneca ESG и APEX Technologies планирует предложить потребителям раннее внедрение решений для предприятий, интегрировав FL с Phoenix Oracle и существующими моделями и системами искусственного интеллекта, такими как APEX IQ. 

Интеграция с готовой к использованию в корпоративной среде системой Oracle обеспечит решение приложений Federated Learning проблем, связанных с безопасностью, целостностью и прозрачностью данных потребителей, а также позволит максимально использовать все преимущества технологии блокчейн. 

FL работает в тесном взаимодействии с IoT. Последние пилотные проекты реализуются в рамках сотрудничества между предприятиями (B2B), где узлами данных являются интеллектуальные устройства или локальные узлы, как в граничных вычислениях. Подобные сценарии использования продолжают набирать tracв сфере технологий и блокчейна, и именно здесь PHB снова вступает в игру. 

Технологии FL и IoT открывают множество захватывающих возможностей, и компания PHB получит огромную выгоду, потенциально привлекая потребителей и их устройства.

Заключительные мысли

Несомненны как преимущества, так и недостатки Интернета вещей. Федеративное обучение предлагает безупречный и эффективный механизм машинного обучения для решения существующих проблем, связанных с аппаратными возможностями, конфиденциальностью данных и подключением устройств Интернета вещей. Компания Phoenix Global стремится продвигать системы нового поколения, основанные на обширной децентрализованной обработке данных с улучшенным управлением и прозрачностью ИИ и данных.