联邦学习与物联网的力量

Phoenix Global (PHB) 区块链正在推动旨在符合客户体验的 Nex-Gen DApps。PHB 去中心化应用程序 (DApps) 通过企业侧链和多层智能合约提供优化的可扩展性和灵活性。顶级数据加密、双重共识机制以提高敏捷性和性能、安全性和高级交互是其他优势。

在 PHB 部署中，联邦学习与物联网的作用是什么？ 

联邦学习 – 快速概述

联邦学习，通常称为分布式人工智能/机器学习，是一种促进从属于不同所有者的庞大数据集进行协作学习的方法，同时不损害每个个人原始数据的隐私。 

换句话说，它利用多个学习来源的计算能力来提高模型的学习效率，同时为所有数据所有者提供出色的隐私解决方案。

如果所需数据出于战略或法律原因不是开源或不易获得，FL 特别有用。此外，它通过采用协作模型训练方法而不披露敏感数据来解决即将到来的隐私和数据治理问题。 

• 例如，自动驾驶汽车需要大量的真实世界数据来加速学习 – 使用传统的云方法可能会带来安全挑战。FL 可以确保数据安全和学习速度快。 
• 机器学习 (ML) 技术在工业 4.0 和先进健康系统中得到了大规模采用，以提高流程安全性、有效性和效率。然而，数据隐私并不能得到保证，但使用 FL 算法，敏感数据可以得到保护。

物联网 (IoT) – 快速展望

随着 AI 赋能应用程序和其他智能服务的雪球式增长，物联网 (IoT) 正在迅速渗透到生活的方方面面。 

它促进了数十亿联网设备 – “物” – 的连接，并利用大量的集中式数据点。 

由于可扩展性和日益增长的隐私问题，传统的人工智能技术可能无法在新兴的 IoT 网络中找到实际用例。

联邦学习与 IoT – Phoenix Global 的介入

虽然 IoT 的积极面不可否认，但围绕它 (IoT) 的可扩展性、安全性和隐私问题仍然有效。然而，联邦学习 (FL) 作为一种协作和分布式的 (AI) 方法出现，以解决这些挑战。 

随着区块链空间中的多次对话、每次收集的大量数据，以及大型消费者企业和试点的出现，联邦学习将加速 AI 能力和用例变得越来越明显。 

FL 的一个快速增长的应用可以看到在中国驱动的现象中。此外，对基于 AI 的见解的需求持续浮现，特别是随着对数据驱动的人工智能应用程序需求的指数级增长。 

Phoenix Global – 一个独立的市场参与者，与 Seneca ESG 和 APEX Technologies 合作，将通过将 FL 与 Phoenix Oracle 以及当前的 AI 模型和系统（如 APEX IQ）集成，为消费者提供早期的企业采用。 

与企业就绪 Oracle 的集成将确保联邦学习应用程序解决消费者数据安全、完整性和透明度的问题，同时最大化区块链的全部好处。 

FL 与 IoT 平等 工作。最近的试点是在业务对业务 (B2B) 合作中，其中数据节点是智能设备或本地节点，如边缘计算。这种用例在技术和区块链领域持续获得关注，这就是 PHB 再次介入的地方。

FL 和 IoT 带来了许多令人兴奋的机会，PHB 有望通过潜在地引入消费者及其设备而受益匪浅。

最后的话

IoT 的缺点不可否认，优点也是如此。联邦学习提供了一种无故障且高效的 ML 机制，以解决 IoT 设备在硬件容量、数据隐私和连接性方面的现有问题。Phoenix Global 致力于倡导广泛的去中心化数据的 Nex-Gen 系统，改善 AI 和数据的治理和透明度。