Una revisión completa de Blockchain en IA

La IA y Blockchain han surgido como dos de las innovaciones técnicas más revolucionarias en los últimos tiempos.

• Inteligencia Artificial (IA): Permite que las máquinas y los ordenadores imiten el pensamiento y los procesos de toma de decisiones humanas.
• Blockchain: Un registro distribuido e inmutable que almacena datos e información de manera descentralizada y segura.

Recientemente, los científicos han explorado las posibles aplicaciones de estas tecnologías en diversos sectores. En este artículo, proporcionaremos una visión general de cómo se puede integrar Blockchain con IA, un concepto que podría denominarse “IA descentralizada”. Comencemos.

IA Descentralizada: Una Introducción a Blockchain en IA

En la última década, Blockchain ha sido una de las innovaciones más publicitadas, y comenzó a ganar impulso cuando encontró su aplicación en otros campos. Desde su creación en 2008, continuó emergiendo como una tecnología disruptiva que tenía el potencial de revolucionar la forma en que almacenamos o intercambiamos datos o información, y revolucionar la forma en que rastreamos y automatizamos transacciones.

Uno de los puntos más hablados sobre Blockchain es que cada transacción de Blockchain está firmada criptográficamente, y los nodos de minería que poseen una réplica del registro completo de bloques encadenados de todas las transacciones verifican cada transacción, lo que resulta en la creación de registros sincronizados, seguros y compartidos con timestamp que son imposibles de alterar. En consecuencia, Blockchain puede ser una opción efectiva para eliminar la necesidad de una autoridad central para verificar y gobernar las transacciones e interacciones entre los usuarios en la red.

Continuando, la industria técnica ha estado produciendo y generando una gran cantidad de datos gracias a innovaciones técnicas como dispositivos IoT, teléfonos inteligentes, redes sociales y aplicaciones web que han contribuido significativamente al surgimiento de la IA. Los sistemas de IA a menudo utilizan una gran cantidad de datos utilizando prácticas de aprendizaje profundo y aprendizaje automático para realizar diferentes análisis.

Incluso hoy en día, una gran parte de las técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para modelos de IA dependen de un modelo centralizado que entrena un grupo de servidores que ejecutan o entrenan un modelo específico con datos de entrenamiento, y luego verifica el aprendizaje utilizando conjuntos de validación o entrenamiento. La alta necesidad de entrenar eficazmente un modelo de IA es la razón por la que las principales organizaciones tecnológicas y equipos de desarrollo a menudo almacenan una gran cantidad de datos para entrenar sus modelos para obtener los mejores resultados y rendimiento posibles.

La mayoría de los modelos y prácticas de IA actuales son centralizados, y aunque la centralización ha traído mucho éxito a la industria de la IA, hay un gran inconveniente con el almacenamiento de datos centralizado para los modelos de IA. Cuando toda la información se almacena de manera centralizada, aumenta la posibilidad de manipulación de datos o corrupción de datos, ya que el almacenamiento de datos centralizado siempre es susceptible a ataques de malware y ciberataques. Además, al tratar con una gran cantidad de datos, es un desafío verificar la autenticidad y la procedencia de la fuente de datos, lo que puede resultar en un entrenamiento incorrecto del modelo que puede dar lugar a resultados inexactos y peligrosos.

Los desafíos con el almacenamiento de datos para los modelos de IA son la principal razón detrás del uso de Blockchain en IA y el desarrollo de IA descentralizada. El objetivo principal de la IA descentralizada es permitir un proceso y realizar análisis utilizando datos compartidos y seguros que se han almacenado y transaccionado en la red de Blockchain de manera descentralizada y distribuida sin utilizar recursos externos de terceros.

Los modelos de IA tienen la reputación de trabajar con una gran cantidad de datos, y los científicos ya han predicho que Blockchain será el futuro del almacenamiento de datos. Además, Blockchain tiene contratos inteligentes que permiten a los usuarios programar la red de Blockchain para gobernar transacciones entre los participantes involucrados en la generación o acceso a los datos, o la toma de decisiones. Las aplicaciones y máquinas autónomas basadas en contratos inteligentes de Blockchain pueden aprender y adaptarse a los cambios con el tiempo, y también pueden tomar decisiones precisas y confiables, resultados verificados y validados por los nodos de minería de la red de Blockchain.

Cómo Blockchain Puede Transformar la Inteligencia Artificial

Varias deficiencias de la industria de la inteligencia artificial y Blockchain pueden abordarse de manera eficiente combinando ambos sistemas técnicos. Blockchain actúa como un registro distribuido que almacena y transmite datos de manera criptográficamente firmada que es acordada y verificada por los nodos de minería de la red. Las redes de Blockchain almacenan datos con alta resistencia y integridad, lo que hace que sea casi imposible manipular los datos, lo que es la principal razón por la cual el resultado de los algoritmos de aprendizaje automático que toman decisiones utilizando contratos inteligentes de Blockchain no puede ser cuestionado y puede ser confiable. El uso de redes de Blockchain con tecnologías de IA puede ayudar a crear sistemas descentralizados, inmutables y seguros para datos altamente sensibles que pueden ser recopilados, procesados y utilizados por aplicaciones impulsadas por IA.

Continuando, algunos de los beneficios prominentes de integrar IA y Blockchain se enumeran a continuación.

• Seguridad de Datos Mejorada

Una de las razones principales detrás de la inmensa popularidad de Blockchain es que ofrece un método altamente seguro para almacenar información en la web. Blockchain ofrece una alternativa para almacenar información sensible y crítica en discos, que es almacenar datos firmados digitalmente que solo pueden ser accedidos utilizando claves privadas. Por lo tanto, el uso de Blockchain para almacenar datos para algoritmos de IA puede permitir que los modelos de IA trabajen con datos sensibles, lo que resulta en información más precisa y confiable.

• Toma de Decisiones Colectiva

En un ecosistema técnico, las aplicaciones o herramientas involucradas deben trabajar en coordinación entre sí para lograr el objetivo con la máxima eficiencia. Los sistemas de Blockchain ofrecen soluciones descentralizadas y distribuidas para algoritmos de toma de decisiones que pueden reemplazar la necesidad de una autoridad central. Eliminar la autoridad central permitirá que los robots discutan el problema internamente, voten sobre cualquier tema y resuelvan el asunto con una mayoría hasta que se alcance un acuerdo.

• Confianza Mejorada en las Decisiones Robóticas

Blockchain almacena los datos de manera altamente segura, lo que no puede ser alterado, lo que garantiza la calidad de los datos a lo largo del proceso de entrenamiento. Como resultado, el modelo se entrenará con datos altamente precisos, lo que ayudará a aumentar la precisión del modelo.

• Mayor Eficiencia

Una de las razones principales por las que los procesos empresariales que a menudo involucran a varios usuarios, como accionistas o partes interesadas, organizaciones gubernamentales y empresas, son a menudo ineficientes es debido a la numerosa autorización de transacciones comerciales. El uso de Blockchain y contratos inteligentes permitirá a las DAO (Organizaciones Autónomas Descentralizadas) o Agentes Autónomos Descentralizados validar la transferencia de datos o activos entre las diferentes partes interesadas de manera automática, eficiente y rápida.

Taxonomía de Blockchain en IA

En esta sección, hablaremos sobre algunos de los conceptos clave utilizados en la aplicación de tecnologías de Blockchain para aplicaciones de IA que se mencionan en la figura a continuación.

Aplicaciones de IA Descentralizadas

Las aplicaciones de IA actuales generalmente operan de manera autónoma para ejecutar decisiones informadas utilizando diferentes estrategias de planificación, búsqueda, optimización, aprendizaje, recuperación y gestión de conocimientos. Sin embargo, descentralizar las aplicaciones de IA es una tarea difícil y desafiante por varias razones.

• Computación Autónoma

Uno de los objetivos principales de las aplicaciones de IA es permitir operaciones parcial o completamente autónomas donde numerosos agentes de inteligencia o pequeños programas de computadora perciban y analicen su entorno local, preserven su estado interno y ejecuten acciones especificadas según sea necesario.

• Optimización

Una de las características principales de las aplicaciones de IA es su capacidad para tomar las decisiones más efectivas y eficientes al filtrar un conjunto de soluciones ideales entre todas las posibles soluciones, y es posible gracias a la optimización de los algoritmos y modelos de IA. Las técnicas de optimización apuntan a encontrar la mejor solución a un problema operando en un entorno restringido o no restringido, dependiendo de los objetivos del sistema y la aplicación. La optimización descentralizada dará como resultado una mayor eficiencia y un mejor rendimiento.

• Planificación

Las aplicaciones de IA utilizan estrategias de planificación cuando colaboran con otras aplicaciones y sistemas para resolver problemas complejos en entornos nuevos o desafiantes. Las estrategias de planificación desempeñan un papel importante en mantener la resistencia y la eficiencia de los modelos de IA. El uso de Blockchain para estrategias de planificación puede dar lugar a la creación de estrategias más inmutables y críticas utilizadas para sistemas y aplicaciones estratégicas de misión crítica.

• Descubrimiento y Gestión de Conocimientos

Las aplicaciones de IA tienen la reputación de trabajar con una gran cantidad de datos, y su dependencia de sistemas de procesamiento de datos centralizados. Con el uso de la descentralización, los procesos de descubrimiento y gestión de conocimientos podrán proporcionar patrones de conocimiento personalizados que consideren las necesidades de todas las partes interesadas involucradas.

• Aprendizaje

En el corazón de las aplicaciones de IA se encuentran los algoritmos de aprendizaje que permiten los procesos de descubrimiento y automatización de conocimientos. Hay diferentes tipos de algoritmos de aprendizaje, como aprendizaje supervisado, no supervisado, semisupervisado, aprendizaje por refuerzo, ensemble, modelos de aprendizaje profundo y más, que resuelven diferentes problemas de aprendizaje automático. El uso de modelos de aprendizaje descentralizados puede dar lugar a sistemas de aprendizaje altamente autónomos que apoyen la inteligencia local en diferentes verticales de los sistemas de IA.

Operaciones de IA Descentralizadas

Los modelos y algoritmos de IA a menudo se entrenan, prueban y validan con una gran cantidad de datos para tomar mejores y más versátiles decisiones. Sin embargo, el uso de soluciones de almacenamiento de datos centralizadas como centros de datos, nubes y clústeres actúa como un obstáculo importante para desarrollar aplicaciones de IA altamente seguras que preserven la privacidad de los usuarios. A continuación, se presentan algunas de las principales implementaciones de Blockchain que pueden ser adoptadas por numerosas aplicaciones de IA.

• Almacenamiento Descentralizado

Las soluciones de almacenamiento de datos centralizadas son altamente susceptibles en términos de seguridad y privacidad, ya que estas soluciones de almacenamiento de datos involucran datos personales y sensibles de los usuarios, así como su ubicación, registros de salud, actividades y información financiera. Blockchain ofrece soluciones de almacenamiento descentralizadas y criptográficamente seguras a través de las aplicaciones y redes participantes. Las soluciones de almacenamiento de datos descentralizadas utilizan nodos, y cada nodo en la red mantiene una copia del cliente cifrada del cliente del conjunto de datos para garantizar la disponibilidad de datos para los clientes. Los clientes son libres de utilizar y minar sus datos según sus necesidades y requisitos.

Dos de las técnicas de almacenamiento más comunes utilizadas en soluciones de almacenamiento de datos descentralizadas son Sharding y Swarming. Sharding es el proceso en el que se crean particiones lógicas de las bases de datos conocidas como “Shards” donde cada partición se asigna una clave única que se puede utilizar para acceder a la partición. Por otro lado, Swarming es un método que utiliza “Enjambres” para permitir el acceso paralelo a los datos desde múltiples nodos en la red para reducir la latencia en las aplicaciones de IA, lo que da como resultado un rendimiento más eficiente y suave. Los shards se agrupan juntos, lo que da como resultado la formación de un almacenamiento colectivo que se admite en la red por un grupo de nodos en forma de enjambres.

El uso de soluciones de almacenamiento descentralizadas puede dar lugar a una mayor confiabilidad y escalabilidad del almacenamiento debido a la distribución geográfica múltiple ofrecida por las soluciones de almacenamiento descentralizadas. Algunas de las soluciones de almacenamiento descentralizadas emergentes incluyen Storj, Swarm, Sia, FileCoin, IPFS y más.

• Gestión de Datos

Una de las principales necesidades para desarrollar una aplicación de IA es gestionar los datos de manera que se puedan recopilar conjuntos de datos altamente precisos, relevantes y completos de fuentes de datos confiables y seguras. Convencionalmente, las aplicaciones y algoritmos de IA han utilizado métodos de gestión de datos centralizados como segmentación de datos, filtrado de datos y almacenamiento de datos conscientes del contenido que se ejecutan en todos los nodos de la red. En comparación con el almacenamiento de datos descentralizado ofrecido por las redes de Blockchain, la gestión de datos centralizada se desempeña mal porque no solo la tasa de duplicación de datos sería alta incluso cuando se realizan cambios menores en los datos, sino que también sería alta la necesidad de transferir conjuntos de datos similares repetidamente.

Por otro lado, los métodos de gestión de datos descentralizados se han diseñado para ser implementados en los nodos de la red, considerando los atributos espaciales y temporales en los datos. Además, para mantener la procedencia y la seguridad de los datos, los esquemas de gestión descentralizados pueden poner los metadatos en la Blockchain.

Tipo de Blockchain para Aplicaciones de IA

La tecnología de Blockchain se puede agrupar en dos categorías: Permitida donde solo los usuarios autorizados pueden acceder a las aplicaciones de Blockchain en entornos basados en la nube, consorcio o privados, y No Permitida donde cualquier persona puede acceder públicamente a los sistemas utilizando Internet.

• Blockchains Públicas

Las blockchains públicas pertenecen a la categoría de redes de Blockchain no permitidas, donde los usuarios tienen la libertad de descargar el código de Blockchain en sus sistemas, modificar el código y utilizar el código según sus necesidades y requisitos. Además, las blockchains públicas suelen ser de código abierto para operaciones de lectura y escritura, y fácilmente accesibles. Debido a que las blockchains públicas son accesibles para todos, estos sistemas utilizan protocolos complejos para la seguridad, y la información de privacidad y transaccional de los usuarios en la red se gestiona utilizando datos pseudónimos y anónimos. Para la transferencia de datos y activos, cada red de Blockchain pública utiliza tokens nativos, también conocidos como punteros de valor o criptomonedas.

• Blockchains Privadas

A diferencia de las blockchains públicas, las redes de Blockchain privadas son sistemas permitidos que son administrados por una sola organización, y están diseñados como sistemas permitidos donde los usuarios o participantes siempre son conocidos dentro de la red, y tienen la aprobación previa para operaciones de lectura y escritura en la red. Las blockchains privadas a menudo ofrecen una mayor eficiencia porque la identidad de los visitantes es conocida, y son participantes preaprobados de la red para eliminar la necesidad de algoritmos complejos y operaciones matemáticas para validar cualquier transacción en la red. Además, las redes de Blockchain privadas pueden transferir cualquier tipo de activos, valores o datos indígenas dentro de la red.

Al igual que en las redes de Blockchain pública, la aprobación de una transacción y la transferencia de activos en la red de Blockchain privada se realizan mediante algoritmos de consenso de múltiples partes o votación que no solo permiten transacciones más rápidas sino que también consumen poca energía. Sorprendentemente, el tiempo de aprobación de transacción promedio en una red de Blockchain privada es inferior a un segundo.

• Redes de Blockchain de Consorcio

Las redes de Blockchain de consorcio, también conocidas como redes de Blockchain federadas, son operadas por un grupo de organizaciones donde los grupos generalmente se forman sobre la base de intereses mutuos compartidos por estas organizaciones. Las redes de Blockchain de consorcio suelen ser ofrecidas por organizaciones gubernamentales y corporaciones, y algunas empresas de Blockchain privadas.

Al igual que sus contrapartes de Blockchain privadas, las redes de Blockchain de consorcio operan como sistemas permitidos, aunque algunos usuarios en la red tienen privilegios de lectura y escritura en la red. Generalmente, todos los usuarios en la red de Blockchain de consorcio tienen acceso de lectura, pero solo unos pocos individuos pueden escribir datos en la red.

Infraestructura Descentralizada para Aplicaciones de IA

Las arquitecturas de Blockchain se diseñaron tradicionalmente como infraestructuras lineales utilizando una combinación de estrategias de hash y estructuras de datos de listas enlazadas. Sin embargo, recientemente, los desarrolladores han estado trabajando en infraestructuras no lineales utilizando información de cola y teoría de grafos para manejar grandes datos y satisfacer los requisitos de aplicaciones de IA en tiempo real.

Aplicaciones de IA Habilitadas por Blockchain

Almacenamiento de Datos Descentralizado y Gestión de Datos con IA

El uso de Blockchain con IA ha permitido a los desarrolladores trabajar en el desarrollo de sistemas estables que admiten la interacción de diferentes innovaciones técnicas, y así proporcionar una plataforma para la gestión, transferencia y almacenamiento de datos seguros y seguros. La figura a continuación demuestra las características combinadas de Blockchain y tecnologías de IA para la industria médica que incluye diferentes etapas como análisis, diagnóstico, validación de descubrimientos y informes médicos, y toma de decisiones críticas.

En los últimos años, el manejo de una gran cantidad de datos, el aumento exponencial de la potencia de cálculo de los algoritmos y modelos, y el aumento de la aceptación de los usuarios de sistemas y aplicaciones conectados han sido las principales prioridades en la industria de IA y ML. Como las redes neuronales artificiales a menudo requieren una gran cantidad de datos y potencia de cálculo para fines de entrenamiento, es esencial crear centros de datos potentes para adquirir grandes conjuntos de datos. Durante un proceso de auditoría, las redes de Blockchain se pueden utilizar para almacenar los datos y la información de consulta mientras se logra un nivel más alto de seguridad y privacidad. Además, la integración de tecnologías de IA y Blockchain proporcionará un mecanismo de consenso robusto, inmutable, descentralizado.

Infraestructura Descentralizada para IA

La introducción de la infraestructura de red de Blockchain agregó tres nuevas características a las arquitecturas distribuidas tradicionales: control descentralizado y compartido de datos y activos, intercambio de activos nativos y registros de auditoría inmutables. Cuando la infraestructura de Blockchain se combinó con tecnologías de IA, la infraestructura proporcionó a los usuarios nuevos modelos de datos y ofreció un control compartido de los modelos y datos de entrenamiento de IA, mientras que se agregaba a la confiabilidad de los datos. Para producir modelos de datos mejores y más eficientes, los modelos de IA necesitan acceso a una gran cantidad de datos que se proporcionan a través de las redes de Blockchain.

Las redes descentralizadas como IPFS y Ethereum pueden manejar el almacenamiento de datos y recursos computacionales masivos, respectivamente, proporcionando registros libres de manipulación con un alto nivel de privacidad. Las plataformas de IA descentralizadas de código abierto como ChainIntel apuntan a eliminar la monopolización de los servicios de IA por parte de las grandes empresas.

Aplicaciones de IA Descentralizadas

La toma de decisiones colectiva y la inteligencia descentralizada pueden tener numerosas aplicaciones. Por ejemplo, la figura a continuación demuestra las características y beneficios de combinar Blockchain con tecnologías de IoT y IA para aumentar el rendimiento en los campos agrícolas. Los sensores de IoT pueden monitorear los niveles de nutrientes del suelo y capturar imágenes que pueden ayudar a monitorear el crecimiento de los cultivos con el tiempo. La IA puede utilizar los datos recibidos de los sensores de IoT para proporcionar un análisis predictivo que permite a los agricultores monitorear diferentes condiciones. El uso de Blockchain garantiza que cada usuario en la red tenga acceso a las transacciones, lo que ayuda a reducir el tiempo dedicado a la logística.

La imagen anterior demuestra los sistemas basados en Blockchain utilizados para la exploración automática inteligente no tripulada de los fondos marinos.

La imagen anterior demuestra el uso de Blockchain y IA para fines financieros y bancarios, y cómo Blockchain y IA pueden mejorar la eficiencia, la seguridad y la seguridad del sistema financiero.

Conclusión

En este artículo, hemos hablado sobre la aplicación y los casos de uso de Blockchain en IA. El artículo proporciona una visión general del almacenamiento descentralizado y cómo Blockchain puede ser la clave para resolver varios problemas con la IA. Continuando, también discutimos la taxonomía de Blockchain en IA, las tecnologías relacionadas y la comparación de las implementaciones de Blockchain en términos de tipos e infraestructura de Blockchain, operaciones de IA descentralizadas y protocolos. Finalmente, discutimos las diversas aplicaciones de Blockchain en IA.

Para resumir, sería seguro decir que la implementación de Blockchain en IA tiene el potencial de abordar y resolver problemas existentes en la industria de IA relacionados con la privacidad del usuario, los oráculos seguros, la seguridad de los contratos inteligentes, los protocolos de consenso, la estandarización y la gobernanza.