Блокчейн Phoenix Global (PHB) - Gen, созданных с учетом потребностей клиентов. Децентрализованные приложения (DApps) PHB обещают оптимизированную масштабируемость и гибкость благодаря корпоративным сайдчейнам и многоуровневым смарт- trac . Шифрование данных верхнего уровня, механизм двойного консенсуса для повышения гибкости и производительности, безопасности и расширенного взаимодействия — это другие преимущества.
Какова роль федеративного обучения и Интернета вещей в развертывании PHB?
Федеративное обучение — краткий обзор
Федеративное обучение, часто называемое распределенным искусственным интеллектом/машинным обучением, представляет собой подход, облегчающий совместное обучение на больших наборах данных, принадлежащих разным владельцам, без ущерба для конфиденциальности необработанных данных каждого человека.
Другими словами, он использует вычислительную мощность нескольких источников обучения для повышения эффективности обучения модели, предлагая отличные решения для конфиденциальности всем владельцам данных.
FL особенно полезен, если требуемые данные не являются открытыми или легкодоступными по стратегическим или юридическим причинам. Кроме того, он стремится решить надвигающиеся проблемы конфиденциальности и управления данными, приняв подход к обучению на основе совместной модели без раскрытия конфиденциальных данных.
- Например, для беспилотных автомобилей требуются большие наборы реальных данных для ускорения обучения, а использование обычного облачного подхода может создать проблемы с безопасностью. FL может обеспечить безопасность данных и быстрое обучение.
- Методы машинного обучения (МО) enj массовое распространение в Индустрии 4.0 и передовых системах здравоохранения для повышения безопасности, эффективности и результативности процессов. Однако конфиденциальность данных не гарантируется, но алгоритмы FL обеспечивают безопасность конфиденциальных данных.
Интернет вещей (IoT) — краткий обзор
Интернет вещей (IoT) быстро проникает во все стороны жизни благодаря лавинообразному увеличению количества приложений на базе искусственного интеллекта и других интеллектуальных сервисов.
Он облегчает подключение миллиардов сетевых устройств — «вещей» — и использует огромное количество централизованных точек данных.
Из-за масштабируемости и растущих проблем с конфиденциальностью традиционные методы искусственного интеллекта могут не найти реальных вариантов использования в новых сетях IoT.
Федеративное обучение и Интернет вещей — Phoenix Global в сочетании
В то время как положительные стороны IoT остаются неоспоримыми, проблемы масштабируемости, безопасности и конфиденциальности, связанные с ним (IoT), остаются в силе. Тем не менее, федеративное обучение (FL) появилось как совместный и распределенный подход искусственного интеллекта (ИИ) для решения этих проблем.
С учетом нескольких текущих дискуссий в пространстве блокчейна, больших объемов данных, собираемых за раз, а также появления крупных потребительских предприятий и пилотных проектов становится все более dent , что федеративное обучение ускорит возможности и варианты использования ИИ.
Быстрорастущее применение FL можно увидеть в феномене Китая. Кроме того, потребность в аналитических данных на основе ИИ продолжает появляться, особенно в связи с экспоненциальным ростом спроса на приложения искусственного интеллекта, управляемые данными.
Phoenix Global — dent участник рынка, совместно с Seneca ESG и APEX Technologies, предлагает потребителям раннее внедрение корпоративных решений путем интеграции FL с Phoenix Oracle и современными моделями и системами ИИ, такими как APEX IQ.
Интеграция с Oracle корпоративного класса гарантирует, что приложения федеративного обучения будут решать проблемы, связанные с безопасностью, целостностью и прозрачностью потребительских данных, а также максимально использовать все преимущества блокчейна.
FL работает наравне с IoT. Самые последние пилотные проекты относятся к сотрудничеству между предприятиями (B2B), где узлы данных представляют собой интеллектуальные устройства или локальные узлы, как в граничных вычислениях. Этот вариант использования продолжает набирать trac в области технологий и блокчейна, и именно здесь снова появляется PHB.
FL и IoT открывают множество захватывающих возможностей, и PHB может извлечь огромную выгоду из потенциальной адаптации потребителей и их устройств.
Последние мысли
Минусы IoT неоспоримы, как и плюсы. Федеративное обучение предлагает безупречный и эффективный механизм машинного обучения для решения существующих проблем, связанных с емкостью оборудования, конфиденциальностью данных и подключением устройств IoT. Phoenix Global стремится поддерживать системы обширных децентрализованных данных Nex-Gen с улучшенным управлением и прозрачностью ИИ и данных.
