为了改进GPS导航，麻省理工学院的研究人员正在利用机器学习技术在数字地图上标记道路特征。除了GPS导航之外，机器学习的应用包括医学、金融分析等诸多方面。
机器学习不断发展演进，因为它是一门旨在训练计算机在现实生活中像人类一样行动的科学。物联网在变革型社会中的作用不容忽视。物联网应用可以采用先进的机器学习（ML）算法。然而，由于大量数据存储在中央云服务器上，使用集中式机器学习算法会带来巨大的计算成本和隐私泄露问题，因此并非可行的选择。
在这种情况下，区块链可以提升物联网网络的隐私性，使其无需任何中央机构即可实现去中心化。然而，如何利用分布式存储的海量敏感数据进行应用仍然是一项挑战。为了克服这一难题，联邦学习（Federated Learning，FL）作为一种新型机器学习方法应运而生。这种极具前景的解决方案能够在不与中央服务器共享私有数据的情况下，将学习功能直接应用于终端设备。简而言之，联邦学习允许企业在一个“闭环系统”中共享数据。
联邦学习（或协作学习）
作为一种完全去中心化的机器学习技术，联邦学习比标准的集中式和传统的去中心化机器学习技术更进一步。它将共享的机器学习算法训练给不同的、相互独立的设备，这些设备各自维护本地数据，而无需在设备间共享数据。.
通过联邦学习，系统可以维护数据隐私、降低功耗、缩短等待时间并创建更智能的算法。谷歌键盘GBoard就采用了联邦学习技术。
凤凰环球
Phoenix Global是一个承载下一代面向消费者的去中心化应用（DApp）的区块链。Phoenix Oracle 将现实世界的资产价格传递到区块链。PHB，即 Phoenix Global 的加密货币，用于在区块链上执行交易。Phoenix Chain 与侧链无关，并可与Binance智能链（BSC）、Ethereum、 Solana 、NEO 和Tron。
Phoenix Global 通过联邦学习增强了基于大数据的人工智能 (AI)。让我们更深入地了解一下这项技术的发展。.
Phoenix Global平台重点：联邦学习
APEX Network 与 Red Pulse Phoenix 合并后成立了Phoenix Global 。在第二季度的发展，Phoenix Global 表达了深入研究联邦学习 (FL) 用例和生态系统的意愿。这一意愿源于以下事实：
- FL 是一个区块链用例，它具有可扩展性，可以与现有的 AI 能力和用例进行协作。.
- 随着更多人参与区块链网络，FL 可以创造增量价值。.
- 中国对人工智能消费应用有着很高的需求。.
为了保护消费者隐私，随着越来越多的人使用数据驱动的人工智能应用程序，该系统需要去中心化下一代去中心化应用程序（DApps）并创建人工智能应用程序。.
Phoenix Global平台如何实现联邦学习？
用例采用领域的先行者，其 FL 执行策略如下：
与现有人工智能系统的集成
FL可以与现有的机器学习算法（例如APEX IQ）集成，从而拓展FL的应用场景。APEX Technologies已开始探索将联邦学习和区块链技术应用于智能营销领域，旨在帮助企业客户在安全合规的前提下获得更深入、更全面的客户洞察。
与 Phoenix Oracle 集成
与PHB专有的企业级预言机Phoenix Oracle集成，将实现AI平台间的快速交互，同时确保高度的数据安全性和完整性。通过与企业级预言机集成，FL应用可以最大限度地发挥区块链的价值，并解决与数据完整性、安全性、反作弊和透明度相关的特定问题。.
生态系统、网络和联盟扩张
Phoenix Global 致力于建立更多联盟伙伴关系，整合更多区块链网络和生态系统，以拓展未来区块链的应用场景。例如，科技巨头绿云已与 Phoenix Global 合作，共同探索未来区块链的应用案例。Phoenix Global 还与ARPA。该合作旨在将核心技术应用于人工智能和数据计算等应用场景，这些场景要求保护消费者数据的隐私。
团队扩张
为了进一步实现区块链上的金融未来，PHB将以远低于当前成本的价格向任何希望使用该技术的实体提供大数据分析服务。Phoenix Global目前正在招聘工程师和开发人员，以扩充其金融团队。区块链上数据的透明度和可验证性将有助于克服各种行业的具体障碍。.
结论
为了推动基于人工智能的消费应用的未来发展，Phoenix Global 将联邦学习与区块链技术相结合。自 2021 年 5 月以来，该公司一直在采取战略举措，以实现这一整合，并将其与现有的人工智能系统进行规模化应用。.
PHB 还鼓励社区参与创建营销渠道和拓展新合作伙伴。其最新的发展重点是吸引韩国和中国的合作伙伴及社区，这些合作伙伴和社区都拥有人工智能技术背景。人工智能和区块链技术是超越时代的创新，但它们仍处于发展初期，其未来取决于当下的决策。Phoenix Global 致力于创建一个社区，共同实现一个目标——让这两项技术发挥最佳效用。PHB 对联邦学习的关注，体现了其致力于将这一愿景变为现实的决心。.
