为了改进 GPS 导航，麻省理工学院的研究人员正在通过机器学习在数字地图上标记道路特征。 除了 GPS 导航之外，机器学习还应用于从医学到金融分析等许多领域。
机器学习不断发展，因为它是一在现实生活中像人类一样行事的科学 物联网在革命社会中的作用不容忽视。 物联网可以在其应用中使用先进的机器学习 (ML) 算法。 然而，由于大量数据存储在中央云服务器上，由于巨大的计算成本和隐私泄露问题，使用集中式机器学习算法并不是一个可行的选择。
在这种情况下，区块链可以提高物联网网络的隐私性，使它们能够在没有任何中央权威的情况下去中心化。 然而，将分布式存储的敏感海量数据用于应用仍然是一项具有挑战性的任务。 为了克服这一艰巨的任务，联邦学习（FL）是一种新型的机器学习。 这种最有前途的解决方案可以将学习带到终端设备，而无需与中央服务器共享私人数据。 简单来说，联邦学习允许公司在“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，联邦学习是标准集中式和传统去中心化机器学习技术的一个进步。 它向不同的解耦设备教授共享机器学习算法，这些设备维护本地数据而不在设备之间共享该数据。
通过联邦学习，系统可以维护数据隐私、降低功耗、减少等待时间并创建更智能的算法。 Google 键盘GBoard使用联邦学习技术。
凤凰环球
Phoenix Global是托管下一代以消费者为中心的 DApp 的区块链。 Phoenix Oracle 将现实世界的资产价格传递到区块链。 PHB，Phoenix Global 加密货币，在区块链上执行交易。 Phoenix Chain 与侧链无关，可与Binance安智能链 (BSC)、Ethereum、 Solana 、NEO 和Tron。
Phoenix Global 通过联邦学习增强基于大数据的人工智能 (AI)。 让我们更仔细地看看这一发展。
Phoenix Global平台聚焦：联邦学习
APEX 网络与 Red Pulse Phoenix 合并，诞生了Phoenix Global 。 第二季度的开发过程中，Phoenix Global 表达了在联邦学习（FL）用例和生态系统上广泛开展工作的愿望。 这种愿望源于以下事实：
- FL 是一个区块链用例，一定会扩展以与现有的人工智能功能和用例协作。
- 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兴趣。
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，系统需要分散下一代 DApp 并创建人工智能应用程序。
凤凰环球平台如何实现联邦学习？
用例采用的先行者，它采用以下策略来执行 FL：
与现有人工智能系统集成
FL 可以与现有的机器学习算法（例如APEX IQ）集成，以扩展 FL 用例。 APEX Technologies已经开始探索联邦学习和区块链技术在智能营销领域的应用，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Phoenix Oracle集成，将允许AI平台之间快速交互，同时保持高数据安全性和完整性。 通过与企业级 Oracle 集成，FL 应用程序可以最大限度地发挥区块链的价值，并解决涉及数据完整性、安全性、反作弊和透明度的某些问题。
生态系统、网络和联盟扩张
Phoenix Global 旨在建立更多联盟伙伴关系，纳入更多区块链网络和生态系统，以扩大 FL 用例。 例如，科技巨头Green Cloud与 Phoenix Global 合作探索 FL 用例。 ARPA合作。 此次合作旨在将核心技术应用于要求消费者数据保密的人工智能和数据计算用例。
团队扩张
为了进一步实现 FL 在区块链上的未来，PHB 将以当前成本的一小部分向任何希望使用它的实体提供大数据分析，Phoenix Global 已经在招聘工程师和开发人员来扩大其 FL 团队。 区块链上数据的透明度和验证将有助于克服障碍，无论其特定行业如何。
结论
为了实现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来实现这种集成，以将其与现有的人工智能系统进行扩展。
PHB 还促进社区参与创建营销渠道和增加新合作伙伴。 其最新的开发工作重点是引入韩国和中国的合作伙伴以及植根于人工智能技术的社区。 人工智能和区块链技术是超前于时代的创新。 然而，它们可以说还处于起步阶段，它们的未来取决于今天做出的决定。 Phoenix Global 正在创建一个致力于共同目标的社区——为这两种技术提供最佳的结果。 PHB 对联邦学习的兴趣体现了其致力于使这一愿景成为现实的决心。
