Phoenix Global (PHB)区块链正在为专为满足客户体验而构建的下一代 DApp 提供支持。 PHB 去中心化应用程序 (DApp) 通过企业侧链和多层智能合约承诺优化可扩展性和trac。 其他好处包括顶级数据加密、用于提高敏捷性和性能、安全性和高级交互的双重共识机制。
联邦学习和物联网在 PHB 部署中的作用是什么？
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大型数据集进行协作学习的方法，而不会损害每个人的原始数据的隐私。
换句话说，它利用多个学习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。
如果所需数据由于战略或法律原因不是开源的或不易获得的，那么 FL 特别有帮助。 此外，它还寻求通过采用协作模型训练方法来解决迫在眉睫的隐私和数据治理问题，而不泄露敏感数据。
- 例如，自动驾驶汽车需要大量现实世界数据来加速学习——利用传统的云方法可能会带来安全挑战。 FL 可以保证数据安全和快节奏的学习。
- 机器学习 (ML) 技术已在工业 4.0 和先进的卫生系统中enj广泛采用，以提高流程安全性、有效性和效率。 然而，数据隐私无法得到保证，但通过 FL 算法，敏感数据可以保持安全。
物联网 (IoT) – 快速展望
随着人工智能应用和其他智能服务的不断涌现，物联网 (IoT) 正在迅速渗透到生活的各个方面。
它促进了数十亿个支持网络的设备（“事物”）的连接，并利用大量的集中数据点。
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物联网网络中找到真正的用例。
联合学习和物联网——Phoenix Global 的结合
虽然物联网的优点仍然不可否认，但围绕物联网 (IoT) 的可扩展性、安全性和隐私问题仍然存在。 然而，联邦学习（FL）已经作为一种协作和分布式人工智能（AI）方法出现，以解决这些挑战。
随着区块链领域持续不断的对话、每次收集的大量数据以及大型消费企业和试点的出现，联邦学习将加速人工智能能力和用例变得越来越dent。
FL 应用的快速增长可以从中国驱动的现象中看出。 此外，对基于人工智能的洞察的需求不断重新出现，特别是随着数据驱动的人工智能应用程序的需求呈指数级增长。
Phoenix Global 是一家独立dent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（例如 APEX IQ）集成，为消费者提供早期企业采用服务。
与企业级 Oracle 的集成将确保联邦学习应用程序解决消费者数据安全性、完整性和透明度方面的问题，同时最大限度地发挥区块链的全部优势。
FL同等。 最近的试点是企业对企业（B2B）协作，其中数据节点是智能设备或本地节点，就像边缘计算一样。 此类用例在技术和区块链领域继续受到trac，这就是 PHB 再次加入其中的地方。
FL 和 IoT 提供了许多令人兴奋的机会，PHB 将通过潜在的消费者及其设备的使用而受益匪浅。
最后的想法
物联网的缺点是不可否认的，优点也是如此。 联邦学习提供了一种完美且高效的机器学习机制，可以解决有关物联网设备的硬件容量、数据隐私和连接性的现有问题。 Phoenix Global 致力于通过改进人工智能和数据的治理和透明度来支持广泛的去中心化数据的下一代系统。
