Kattava katsaus lohkoketjuun tekoälyssä

Tekoäly ja Blockchain ovat nousseet kahdeksi viime aikojen uraauurtavimmista teknisistä innovaatioista.

• Keinotekoinen älykkyys (AI): Mahdollistaa koneiden ja tietokoneiden jäljittelevän ihmisen ajattelua ja päätöksentekoprosesseja.
• Blockchain: Hajautettu ja muuttumaton pääkirja, joka tallentaa tiedot turvallisesti hajautetusti ja luotettavasti.

Viime aikoina tutkijat ovat syventyneet näiden teknologioiden mahdollisten sovellusten tutkimiseen eri sektoreilla. Tässä artikkelissa annamme lyhyen yleiskatsauksen siitä, miten lohkoketju voidaan integroida tekoälyyn, käsitteeseen, jota voitaisiin kutsua "hajautetuksi tekoälyksi". Sukelletaanpa asiaan.

Hajautettu tekoäly: Johdatus tekoälyn lohkoketjuun

Noin viimeisen vuosikymmenen aikana lohkoketju on ollut yksi hypetyimmistä innovaatioista, ja se alkoi saada vauhtia, kun se löysi sovelluksensa muilla aloilla. Siitä lähtien, kun se perustettiin vuonna 2008, se on edelleen noussut häiritsevänä teknologiana, jolla oli potentiaalia mullistaa tapa, jolla tallennamme tai vaihdamme tietoja, ja mullistaa tapamme jäljittää ja seurata tapahtumia tai automatisoida niitä. 

Yksi puhutuimmista kohdista blockchain on, että jokainen lohkoketjutapahtuma allekirjoitetaan kryptografisesti, ja kaivossolmut, jotka pitävät replikan kaikkien tapahtumien ketjutetun lohkon koko reskontrasta, varmistavat jokaisen sellaisen tapahtuman, joka johtaa synkronoitujen, suojattujen ja jaettujen aikaleimattujen tietueiden luomiseen, joita on mahdotonta muuttaa. . Tämän seurauksena lohkoketju voi olla tehokas tapa poistaa keskusviranomaisen vaatimus varmistaa ja hallita verkon käyttäjien välisiä tapahtumia ja vuorovaikutuksia. 

Tekninen teollisuus on tuottanut ja tuottanut valtavan määrän dataa teknisten innovaatioiden, kuten IoT-laitteiden, älypuhelimien, sosiaalisen median ja verkkosovellusten ansiosta, jotka ovat vaikuttaneet merkittävästi tekoälyn nousuun, koska tekoälyjärjestelmät voivat toimia tehokkaasti ja tehokkaasti. käyttävät usein suuria määriä dataa syvä oppiminen ja koneoppimiskäytännöt erilaisten analytiikan suorittamiseen. 

Vielä nykyäänkin suuri osa tekoälymallien koneoppimis- ja syväoppimistekniikoista perustuu keskitettyyn malliin, joka kouluttaa joukon palvelimia, jotka suorittavat tai kouluttavat tiettyä mallia koulutusdataa vastaan, ja sitten varmentaa oppimisen validointi- tai koulutustietojoukon avulla. Tekoälymallin tehokkaan kouluttamisen korkea vaatimus on syy siihen, miksi suuret teknologiaorganisaatiot ja kehitystiimit tallentavat usein suuren määrän dataa kouluttaakseen mallejaan parhaan mahdollisen tuloksen ja suorituskyvyn saavuttamiseksi. 

Useimmat tekoälymallit ja -käytännöt ovat nykyään keskitettyjä, ja vaikka keskittäminen on tuonut paljon menestystä tekoälyteollisuudelle, tekoälymallien keskitetyssä tiedontallennuksessa on suuri haittapuoli. Kun koko data tallennetaan keskitetysti, tietojen peukaloinnin tai tietojen korruption mahdollisuus kasvaa, koska keskitetty tiedontallennus on aina haittaohjelmien ja kyberturvallisuushyökkäysten kohteena. Lisäksi suuria tietomääriä käsiteltäessä on haastava tehtävä varmistaa tietolähteen aitous ja alkuperää ei ole taattu, mikä voi johtaa mallin väärään harjoitteluun, mikä voi edelleen johtaa ei-toivottuun, epätarkkuuteen ja jopa vaaralliseen. tuloksia. 

Tekoälymallien tietojen tallentamiseen liittyvät haasteet ovat suurin syy lohkoketjun käyttöön tekoälyssä ja hajautetun tekoälyn kehitykseen. Hajautetun tekoälyn ensisijainen tavoite on mahdollistaa prosessi ja tehdä päätöksentekoa tai analytiikkaa käyttämällä digitaalisesti allekirjoitettua, suojattua ja luotettua jaettua dataa, joka on tallennettu ja siirretty lohkoketjuverkkoon hajautetusti tai hajautetusti ilman ulkoisen kolmannen osapuolen käyttöä. resursseja. 

Tekoälymalleilla on maine, että ne työskentelevät usein suuren datamäärän kanssa, ja tutkijat ovat jo ennustaneet lohkoketjun olevan tiedon tallennuksen tulevaisuus. Lisäksi lohkoketjuilla on älykkäitä sopimuksia, joiden avulla käyttäjät voivat ohjelmoida lohkoketjun verkon hallitsemaan tapahtumia niiden osallistujien kesken, jotka osallistuvat tietojen tuottamiseen tai käyttämiseen tai päätöksentekoon. Lohkoketjun älykkäisiin sopimuksiin perustuvat autonomiset sovellukset ja koneet voivat oppia ja sopeutua muutoksiin ajan edetessä, ja ne voivat myös tehdä tarkkoja ja luotettavia päätöksiä, joiden tulokset on tarkistettu ja validoitu lohkoketjuverkoston kaivossolmujen toimesta. 

Kuinka Blockchain voi muuttaa tekoälyä?

Useita tekoäly- ja lohkoketjuteollisuuden puutteita voidaan korjata tehokkaasti yhdistämällä molemmat tekniset järjestelmät. Lohkoketju toimii hajautettuna reskontrana, joka tallentaa ja välittää tietoja kryptografisesti allekirjoitetulla menetelmällä, jonka verkon kaivossolmut ovat hyväksyneet ja varmentaneet. Lohkoketjuverkot tallentavat dataa erittäin joustavasti ja eheydellä, mikä tekee lähes mahdottomaksi peukaloida tietoja, mikä on tärkein syy siihen, miksi koneoppimisalgoritmien tuloksia, kun ne tekevät päätöksiä lohkoketjun älykkäiden sopimusten avulla, ei voida kiistää, ja niihin voidaan luottaa. Lohkoketjuverkkojen käyttö tekoälytekniikoiden kanssa voi auttaa luomaan hajautettuja, muuttumattomia ja turvallisia järjestelmiä erittäin arkaluontoisille tiedoille, joita tekoälypohjaiset sovellukset voivat kerätä, käsitellä ja hyödyntää. Tekoälyn lohkoketjun tarjoaman turvallisuuden ja turvallisuuden avulla voi olla vallankumouksellisia sovelluksia eri aloilla, erityisesti herkemmillä aloilla, kuten terveydenhuolto ja sairaalat, rahoitus, puolustus ja monet muut. 

Seuraavassa on lueteltu joitain tekoälyn ja lohkoketjun integroinnin merkittäviä etuja. 

• Parannettu tietoturva

Suurin syy blockchainin valtavaan suosioon on se, että se tarjoaa erittäin turvallisen tavan tallentaa tietoja verkkoon. Lohkoketjut tarjoavat vaihtoehdon arkaluonteisten ja kriittisten tietojen tallentamiseen levyille, eli tallentamalla digitaalisesti allekirjoitettuja tietoja, joihin pääsee käsiksi vain yksityisillä avaimilla. Näin ollen lohkoketjun käyttäminen tietojen tallentamiseen tekoälyalgoritmeille voi mahdollistaa tekoälymallien työskentelyn arkaluontoisten tietojen kanssa, mikä johtaa tarkempiin ja luotettavampiin tietoihin. 

• Kollektiivinen päätöksenteko

Teknisessä ekosysteemissä mukana olevien sovellusten tai työkalujen on toimittava koordinoidusti toistensa kanssa tavoitteen saavuttamiseksi mahdollisimman tehokkaasti. Blockchain-järjestelmät tarjoavat hajautettuja ja hajautettuja ratkaisuja päätöksentekoalgoritmeille, jotka voivat korvata keskusviranomaisen vaatimuksen. Keskusviranomaisen poistaminen antaa roboteille mahdollisuuden keskustella ongelmasta sisäisesti, äänestää mistä tahansa asiasta ja ratkaista asian enemmistöllä, kunnes päätöksestä on sovittu. 

• Lisääntynyt luottamus robottipäätöksiin

Blockchain tallentaa tiedot erittäin turvallisella tavalla, jota ei voida muuttaa, mikä varmistaa tietojen laadun koko koulutusprosessin kehittämisen ajan. Tämän seurauksena malli harjoittelee erittäin tarkkoja tietoja, jotka lopulta auttavat lisäämään tilan tarkkuutta. 

• Korkeampi hyötysuhde

Yksi tärkeimmistä syistä, miksi liiketoimintaprosessit, joihin usein liittyy useita käyttäjiä, kuten useita osakkeenomistajia tai sidosryhmiä, valtion organisaatioita ja yritysyrityksiä, ovat usein tehottomia, johtuu lukuisista liiketoimien valtuuksista. Lohkoketjun ja älykkäiden sopimusten käyttö mahdollistaa DAO:t tai hajautetut autonomiset agentit, jotka validoivat datan tai omaisuuden siirron eri sidosryhmien välillä automaattisesti, tehokkaasti ja nopeasti. 

Blockchainin taksonomia tekoälyssä

Tässä osiossa puhumme joistakin keskeisistä käsitteistä, joita käytetään lohkoketjutekniikoiden soveltamisessa tekoälysovelluksiin, jotka on mainittu alla olevassa kuvassa. 

Hajautetut tekoälysovellukset

Nykyiset tekoälysovellukset toimivat yleensä itsenäisesti ja tekevät tietoon perustuvia päätöksiä käyttämällä erilaisia ​​suunnittelu-, haku-, optimointi-, oppimis-, tiedonpalautus- ja hallintastrategioita. Tekoälysovellusten hajauttaminen on kuitenkin vaikea ja haastava tehtävä monista syistä. 

• Autonominen tietojenkäsittely

Yksi tekoälysovellusten tärkeimmistä tavoitteista on mahdollistaa osittain tai täysin autonomiset toiminnot, joissa lukuisat tiedusteluagentit tai pienet tietokoneohjelmat havaitsevat ja analysoivat paikalliset ympäristönsä, säilyttävät sisäiset tilat ja suorittavat määrätyt toiminnot sen mukaisesti.

• Optimointi

Yksi tekoälysovellusten tärkeimmistä ominaisuuksista on niiden kyky tehdä tehokkaimpia ja tehokkaimpia päätöksiä suodattamalla ihanteellisia ratkaisuja kaikkien mahdollisten ratkaisujen joukosta, ja se on mahdollista tekoälyalgoritmien ja -mallien optimoinnin ansiosta. Optimointitekniikat tavoitteena on löytää paras ratkaisu ongelmaan toimimalla rajoitetussa tai rajoittamattomassa ympäristössä järjestelmätason ja sovellustason tavoitteista riippuen. Hajautettu optimointi parantaa tehokkuutta ja tehokkuutta. 

• Suunnittelu

Tekoälysovellukset käyttävät suunnittelustrategioita tehdessään yhteistyötä muiden sovellusten ja järjestelmien kanssa ratkaistakseen monimutkaisia ​​ongelmia uusissa tai haastavissa ympäristöissä. Suunnittelustrategioilla on tärkeä rooli tekoälymallien kestävyyden ja tehokkuuden ylläpitämisessä. Lohkoketjun käyttäminen strategioiden suunnitteluun voi johtaa muuttumattomimpien ja kriittisempien strategioiden kehittämiseen, joita käytetään kriittisissä järjestelmissä ja strategisissa sovelluksissa. 

• Tiedonhaku ja tiedonhallinta

Tekoälysovelluksilla on maine, että ne työskentelevät suuren tietomäärän kanssa, ja ne ovat riippuvaisia ​​keskitetyistä tietojenkäsittelyjärjestelmistä. Hajauttamisen avulla tiedonhaku- ja tiedonhallintaprosessit pystyvät tarjoamaan henkilökohtaisia ​​tietomalleja, jotka huomioivat kaikkien sidosryhmien tarpeet. 

• Kuinka Oppia

Ai-sovellusten ytimessä ovat oppimisalgoritmit, jotka mahdollistavat tiedonhaku- ja automaatioprosessit. On olemassa erilaisia ​​oppimisalgoritmeja, kuten ohjattu oppiminen, ohjaamaton oppiminen, puoliohjattu oppiminen, vahvistusoppiminen, kokonaisuus, syväoppimismalleja ja paljon muuta, jotka ratkaisevat erilaisia ​​koneoppimisongelmia. Hajautettujen oppimismallien käyttö voi johtaa erittäin autonomisiin oppimisjärjestelmiin, jotka tukevat paikallista älykkyyttä tekoälyjärjestelmien eri toimialoilla. 

Hajautetut tekoälytoiminnot

Tekoälymallit ja -algoritmit kouluttavat, testaavat ja validoivat usein suuren tietomäärän perusteella parempien ja monipuolisempien päätösten tekemiseksi. Keskitettyjen tiedontallennusratkaisujen, kuten datakeskusten, pilvien ja klustereiden, käyttö on kuitenkin suuri este kehitettäessä erittäin turvallisia tekoälysovelluksia, jotka säilyttävät käyttäjiensä yksityisyyden. Tässä on joitain suosituimpia lohkoketjutoteutuksia, joita monet AI-sovellukset voivat ottaa käyttöön. 

• Hajautettu varastointi

Keskitetyt tiedontallennusratkaisut ovat erittäin herkkiä turvallisuudelle ja yksityisyydelle, koska nämä tiedontallennusratkaisut sisältävät käyttäjän henkilökohtaisia ​​ja arkaluontoisia tietoja sekä hänen sijaintinsa, terveystietonsa, toimintansa ja taloudelliset tiedot. Blockchain tarjoaa hajautettuja ja kryptografisesti suojattuja tallennusratkaisuja osallistuville sovelluksille ja verkoille. Hajautetut tiedontallennusratkaisut käyttävät solmuja, ja jokainen verkon solmu pitää asiakaskeskeisen salatun kopion tietokannasta varmistaakseen tietojen saatavuuden asiakkaille. Asiakkaat voivat vapaasti käyttää ja louhia tietojaan tarpeidensa ja vaatimustensa mukaisesti. 

Kaksi yleisimmistä hajautetuissa tiedontallennusratkaisuissa käytetyistä tallennustekniikoista ovat Sharding ja Swarming. Jakaminen on prosessi, jossa luot loogisia osioita tietokantoihin, jotka tunnetaan nimellä "sirpaleiksi", jossa jokaiselle osiolle on määritetty yksilöllinen avain, jota voidaan käyttää osioon pääsyyn. Toisaalta parveilu on menetelmä, joka käyttää "Parvi” mahdollistaa rinnakkaisen tiedonsaannin useista verkon solmuista, mikä vähentää tekoälysovellusten latenssia, mikä johtaa tehokkaampaan ja sujuvampaan suorituskykyyn. Sirpaleet ryhmitellään yhteen, jolloin muodostuu kerätty tallennustila, jota verkossa tukee joukko solmuja parvien muodossa. 

Hajautettujen tallennusratkaisujen käyttö voi parantaa varastoinnin luotettavuutta ja skaalautuvuutta hajautettujen tallennusratkaisujen tarjoamien monen osapuolen maantieteellisten jakelujen ansiosta. Joitakin nousevia hajautettuja tallennusratkaisuja ovat Storj, Swarm, Sia, FileCoin, IPFS ja muut. 

• Tiedonhallinta

Yksi tekoälysovelluksen kehittämisen tärkeimmistä vaatimuksista on hallita dataa siten, että erittäin tarkkoja, relevantteja ja täydellisiä tietojoukkoja voidaan kerätä luotettavista ja luotettavista tietolähteistä. Tekoälysovellukset ja -algoritmit ovat perinteisesti käyttäneet keskitettyjä tiedonhallintamenetelmiä, kuten datan segmentointia, suodatusta ja sisältötietoista tietojen tallennusta, jotka suoritetaan verkon kaikissa solmuissa. Verrattuna lohkoketjuverkkojen tarjoamaan hajautettuun tiedontallennukseen, keskitetty tiedonhallinta pärjää huonosti, koska tietojen kopiointinopeus ei ole korkea, vaikka dataan tehdään vain pieniä muutoksia, vaan myös tarve siirtää samanlaisia ​​tietojoukkoja toistuvasti on suuri. . 

Toisaalta hajautetut tiedonhallintamenetelmät on suunniteltu käytettäväksi verkon solmutasoilla ottaen huomioon datan spatiaaliset ja ajalliset attribuutit. Lisäksi tietojen alkuperän ja turvallisuuden ylläpitämiseksi hajautetut hallintajärjestelmät voivat laittaa metatiedot lohkoketjuun. 

Blockchain-tyypit tekoälysovelluksiin

Blockchain-tekniikka voidaan jakaa kahteen luokkaan: käyttöluvan saaneiden jossa vain valtuutetut käyttäjät voivat käyttää lohkoketjusovelluksia pilvipohjaisissa, konsortio- tai yksityisissä asetuksissa, ja Permissionless jossa kuka tahansa voi julkisesti käyttää järjestelmiä Internetin avulla. 

• Julkiset lohkoketjut

Julkinen lohkoketju kuuluu lohkoketjuverkkojen luvattomaan luokkaan, jossa käyttäjillä on vapaus ladata lohkoketjukoodi järjestelmiinsä, muokata koodia ja käyttää koodia omien tarpeidensa ja vaatimustensa mukaan. Lisäksi julkiset lohkoketjut ovat usein avoimen lähdekoodin luku- ja kirjoitustoimintoja varten ja helposti saatavilla. Koska julkiset lohkoketjut ovat kaikkien saatavilla, nämä järjestelmät käyttävät turvallisuuden vuoksi monimutkaisia ​​protokollia, ja verkon käyttäjien identiteetti- ja tapahtumatietosuojatietoja hallitaan käyttämällä pseudonyymejä ja anonyymejä tietoja verkossa. Jokainen julkinen lohkoketjuverkko käyttää datan ja omaisuuden siirtoon alkuperäisiä tokeneita, jotka tunnetaan myös arvoosoittimina tai kryptovaluutoina. 

• Yksityiset lohkoketjut

Toisin kuin julkiset lohkoketjut, yksityiset lohkoketjuverkot ovat luvallisia järjestelmiä, joita hallinnoi yksi organisaatio, ja ne on suunniteltu luvattomille järjestelmille, joissa käyttäjät tai osallistujat tunnetaan aina verkossa ja heillä on ennakkohyväksyntä luku- ja kirjoitustoimintoihin. verkko. Yksityiset lohkoketjut tarjoavat usein korkeamman tehokkuuden, koska vierailijoiden henkilöllisyys on tiedossa, ja he ovat ennalta hyväksyttyjä verkon osallistujia, jotta ne eivät tarvitse monimutkaisia ​​algoritmeja ja matemaattisia operaatioita kaikkien verkossa tapahtuvien tapahtumien validoimiseksi. Lisäksi yksityiset lohkoketjuverkot voivat siirtää verkon sisällä mitä tahansa omaisuutta, arvoa tai alkuperäistä dataa. 

Aivan kuten julkisissa lohkoketjuverkoissa, myös yksityisessä lohkoketjuverkossa tapahtumien ja varojen siirtojen hyväksyminen tapahtuu monen osapuolen konsensusalgoritmeilla tai äänestyksellä, jotka paitsi mahdollistavat nopeammat tapahtumat myös kuluttavat vähän energiaa. Hämmästyttävää kyllä, keskimääräinen tapahtuman hyväksymisaika yksityisessä blockchain-verkossa on alle sekunti. 

• Konsortio Blockchain Networks

Consortium Blockchains, joka tunnetaan myös nimellä Federated Blockchains, on organisaatioiden ryhmä, jossa ryhmät muodostetaan yleensä näiden organisaatioiden yhteisen edun perusteella. Konsortion lohkoketjuverkkoja tarjoavat yleensä myös valtion organisaatiot ja elimet, pankit ja jotkut yksityiset lohkoketjuyritykset. 

Aivan kuten heidän yksityiset lohkoketjujen vastineensa, Consortium-lohkoketjuverkko toimii luvallisina järjestelminä, vaikka muutamilla verkon käyttäjillä on sekä luku- että kirjoitusoikeudet verkossa. Yleensä kaikilla Consortium-lohkoketjun verkon käyttäjillä on lukuoikeus, mutta vain kourallinen henkilöitä voi kirjoittaa tietoja verkkoon. 

Hajautettu infrastruktuuri tekoälysovelluksille

Kehittäjät ovat perinteisesti suunnitelleet Blockchain-arkkitehtuurit lineaariseksi infrastruktuuriksi käyttämällä yhdistelmää hajautusstrategioita ja linkitettyjen luetteloiden tietorakenteita. Viime aikoina kehittäjät ovat kuitenkin työskennelleet epälineaaristen infrastruktuurien parissa käyttämällä jonoinformaatiota ja graafiteoriaa käsitelläkseen big dataa ja vastatakseen reaaliaikaisten tekoälypohjaisten sovellusten vaatimuksiin. 

Blockchain-yhteensopivat AI-sovellukset

Hajautettu tiedon tallennus ja hallinta tekoälyllä

Blockchainin käyttö tekoälyn kanssa on antanut kehittäjille mahdollisuuden kehittää vakaita järjestelmiä, jotka tukevat erilaisten teknisten innovaatioiden vuorovaikutusta ja tarjoavat siten alustan turvalliselle ja turvalliselle tiedonhallinnolle, tiedonsiirrolle ja tiedon tallentamiselle. Alla oleva kuva havainnollistaa lääketeollisuuden lohkoketju- ja tekoälytekniikoiden yhdistetyt ominaisuudet, jotka sisältävät eri vaiheita, kuten analytiikan, diagnoosin, lääketieteellisten löytöjen ja raporttien validoinnin sekä kriittisen päätöksenteon. 

Viime vuosina suurten tietomäärien käsittely, algoritmien ja mallien laskentatehon eksponentiaalinen lisääminen sekä yhdistettyjen järjestelmien ja sovellusten kasvava hyväksyntä ovat olleet AI- ja ML-teollisuuden tärkeimpiä prioriteetteja. Koska keinotekoiset hermoverkot vaativat usein paljon dataa ja laskentatehoa koulutustarkoituksiin, on välttämätöntä luoda tehokkaita datakeskuksia suurten tietokokonaisuuksien hankkimiseksi. Tarkastusprosessin aikana lohkoketjuverkkoja voidaan käyttää tietojen ja kyselytietojen tallentamiseen samalla, kun saavutetaan korkeampi turvallisuus- ja yksityisyystaso. Lisäksi tekoäly- ja Blockchain-tekniikoiden integrointi tarjoaa vahvan konsensusmekanismin, joka on muuttumaton, vankka ja hajautettu. 

Tekoälyn hajautettu infrastruktuuri

Blockchain-verkkoinfrastruktuurin käyttöönotto lisäsi kolme uutta ominaisuutta perinteisiin hajautettuihin arkkitehtuureihin: hajautettu ja jaettu tietojen ja omaisuuden hallinta, natiivi omaisuuden vaihto ja muuttumattomat kirjausketjut. Kun lohkoketju-infrastruktuuri yhdistettiin tekoälyteknologioihin, infrastruktuuri tarjosi käyttäjille uusia tietomalleja ja tarjosi AI-mallien ja koulutusdatan jaetun hallinnan samalla kun se lisäsi tietojen luotettavuutta. Parempien ja tehokkaampien tietomallien tuottamiseksi tekoälymallit tarvitsevat pääsyn suureen tietomäärään, jota blockchain-verkot tarjoavat. 

Hajautetut verkot, kuten IPFS ja Ethereum, pystyvät käsittelemään datan tallennusta ja valtavia laskentaresursseja, mikä tarjoaa peukaloitumattomia tietueita korkeatasoisella yksityisyydellä. Avoimen lähdekoodin hajautetut tekoälyalustat, kuten ChainIntel, pyrkivät pääsemään eroon suurten yritysten AI-palvelujen monopolisoinnista. 

Hajautetut tekoälysovellukset

Kollektiivisella päätöksenteolla ja hajautetulla älykkyydellä voi olla lukuisia sovelluksia. Esimerkiksi alla oleva kuva havainnollistaa Blockchainin ja IoT- ja tekoälytekniikoiden yhdistämisen ominaisuuksia ja etuja viljelypeltojen tuoton lisäämiseksi. IoT-anturit voivat seurata maaperän ravinnetasoja ja ottaa kuvia, jotka voivat auttaa seuraamaan sadon kasvua ajan mittaan. Tekoäly voi hyödyntää IoT-antureilta saatua dataa ennustavaan analyysiin, jonka avulla viljelijät voivat seurata erilaisia ​​olosuhteita. Lohkoketjun käyttö varmistaa, että jokaisella verkon käyttäjällä on pääsy tapahtumiin, mikä auttaa vähentämään logistiikkaan käytettyä aikaa. 

Yllä oleva kuva esittelee lohkoketjupohjaisia ​​järjestelmiä, joita käytetään miehittämättömään automaattiseen älykkääseen valtameren pohjan tutkimiseen. 

Yllä oleva kuva havainnollistaa Blockchainin ja tekoälyn käyttöä talous- ja pankkitarkoituksiin ja kuinka lohkoketju ja tekoäly voivat parantaa rahoitusjärjestelmän tehokkuutta, turvallisuutta ja turvallisuutta. 

Yhteenveto

Tässä artikkelissa olemme puhuneet lohkoketjun sovelluksista ja käyttötapauksista tekoälyssä. Artikkeli antaa yleiskatsauksen hajautetusta tallennustilasta ja siitä, kuinka lohkoketju voi olla avain useiden tekoälyongelmien ratkaisemiseen. Jatkossa keskustelimme myös tekoälyn lohkoketjun taksonomiasta ja siihen liittyvistä teknologioista sekä lohkoketjujen toteutusten vertailusta lohkoketjutyyppien ja -infrastruktuurin, hajautetun tekoälyn toiminnan ja protokollat. Lopuksi keskustelemme lohkoketjun erilaisista sovelluksista tekoälyssä. 

Yhteenvetona voidaan todeta, että lohkoketjun käyttöönotto tekoälyssä voi ratkaista ja ratkaista tekoälyalan olemassa olevia ongelmia, jotka liittyvät käyttäjien yksityisyyteen, suojattuihin oraakkeleihin, älykäs sopimusten turvallisuus, konsensusprotokollat, standardointi ja hallinto.