Esplorare l'intersezione tra AI e Blockchain: opportunità e sfide

Il crossover tra intelligenza artificiale (AI) e blockchain è una tendenza in crescita in vari settori, come la finanza, la sanità, la sicurezza informatica e la catena di fornitura. Secondo Fortune Business Insights, si prevede che il valore del mercato globale dell’intelligenza artificiale e della blockchain crescerà $ 930 milioni di 2027, rispetto ai 220.5 milioni di dollari del 2020. Questa unione offre maggiore trasparenza, sicurezza e processo decisionale, migliorando l'esperienza complessiva del cliente.

In questo post tratteremo brevemente i fondamenti dell'intelligenza artificiale e della blockchain e discuteremo le principali opportunità e sfide legate all'intersezione dell'intelligenza artificiale con la blockchain.

Comprendere l'intelligenza artificiale e la blockchain

AI e blockchain hanno strutture, caratteristiche e casi d'uso distintivi. Tuttavia, se combinati, sono potenti catalizzatori di crescita e innovazione.

Che cos'è l'intelligenza artificiale (AI)?

L’intelligenza artificiale consente ai programmi informatici di imitare l’intelligenza umana. I sistemi di intelligenza artificiale possono elaborare grandi quantità di dati per apprendere modelli e relazioni e fare previsioni accurate e realistiche che migliorano nel tempo. 

Organizzazioni e professionisti creano modelli di intelligenza artificiale che sono algoritmi specializzati per eseguire attività del mondo reale come la classificazione delle immagini, il rilevamento di oggetti e l'elaborazione del linguaggio naturale. Di conseguenza, l’intelligenza artificiale migliora la produttività, riduce l’errore umano e facilita il processo decisionale basato sui dati per tutte le parti interessate. Alcune importanti tecniche di intelligenza artificiale includono reti neurali, reti neurali convoluzionali, trasformatori e modelli di diffusione.

Che cosa è Blockchain?

Blockchain è una struttura rivoluzionaria che offre un registro condiviso, decentralizzato, senza autorità centrale e immutabile per lo scambio sicuro, trasparente e controllato di dati e risorse tra più entità. 

Il concetto di blockchain è stato realizzato per la prima volta nel 2008 da un'entità anonima nota come Satoshi Nakamoto, che ha introdotto Bitcoin criptovaluta in un famoso articolo di ricerca intitolato Bitcoin: un sistema di pagamento elettronico peer-to-peer. Oggi, secondo quanto riferito, la blockchain ha il sopravvento Cryptocurrencies 23,000 globalmente.

La Blockchain si basa sui principi della crittografia, dell’architettura decentralizzata, dei contratti intelligenti – programmi archiviati sulla blockchain che si attivano in base a condizioni predefinite – e delle firme digitali. Ciò garantisce che i dati non possano essere manomessi e limitati ai soli utenti autorizzati. Il framework Blockchain ha applicazioni di vasta portata, dalla gestione delle transazioni finanziarie alla criptovaluta, alla gestione della catena di approvvigionamento e agli elettori digitali. Alcuni esempi importanti di framework blockchain includono Ethereum, Tezos, Stellare EOSIO.

La sinergia tra AI e Blockchain

Una fusione tra blockchain e framework di intelligenza artificiale può rendere sistemi più sicuri e trasparenti per le imprese. L'analisi dei dati in tempo reale e le capacità decisionali dell'intelligenza artificiale si espandono autenticità, aumento e automazione della blockchain capacità. Entrambe le tecnologie si completano a vicenda. Ad esempio,

• Ottimizzare l’automazione dei processi della supply chain incorporando l’intelligenza artificiale nei contratti intelligenti.
• Affrontare le sfide di Etica dell'IA garantendo l’autenticità dei dati.
• Promuovere un’economia dei dati trasparente fornendo informazioni fruibili.
• Elevare l’intelligenza delle reti blockchain facilitando l’accesso a dati estesi.
• Rafforzare la sicurezza con il rilevamento intelligente delle minacce nei servizi finanziari.

Secondo Rapporto sul servizio investitori di Moody's 2023, l’interazione tra intelligenza artificiale e blockchain può potenzialmente trasformare i mercati finanziari automatizzando le attività manuali e riducendo i costi operativi nei prossimi cinque anni.

Principali opportunità per l'intelligenza artificiale nella Blockchain

L’intelligenza artificiale e la blockchain lo faranno converge incidere su aree critiche della nostra società. Di seguito sono riportate alcune opportunità e casi d’uso promettenti di blockchain e intelligenza artificiale.

Intercettazione di una frode

Nonostante le varie misure di sicurezza, La sicurezza della blockchain è ancora una preoccupazione significativa. Gli attacchi informatici possono potenzialmente interrompere completamente le reti blockchain. Pertanto, l’intelligenza artificiale è determinante per aumentare la sicurezza dei framework blockchain. I meccanismi di rilevamento delle frodi basati sull’intelligenza artificiale possono rilevare e salvaguardare in modo proattivo le transazioni blockchain sensibili dalle minacce informatiche.

AI e machine learning Gli algoritmi (ML) sono in grado di:

• Analizzare i modelli di transazione per rilevare attività fraudolente effettuate dai bot.
• Attiva avvisi ed eventi in tempo reale per aiutarti a prepararti contro gli attacchi.
• Migliora la sicurezza dei contratti intelligenti bloccandoli o minimizzandoli attacchi informatici basati su contratti intelligenti, come il rientro, la vulnerabilità overflow/underflow, l'attacco con indirizzi brevi e la dipendenza dal timestamp.

Contratti intelligenti basati sull'intelligenza artificiale

I contratti intelligenti sono contratti digitali che si autoavverano con regole e principi guida prestabiliti, ovvero eseguono automaticamente azioni o eventi quando le regole vengono soddisfatte. L’intelligenza artificiale può rendere questi contratti più efficaci

• Ottimizzazione del codice del contratto intelligente per ridurre i costi operativi della blockchain, ad esempio Gas Ethereum.
• Migliorare la scalabilità dei contratti intelligenti utilizzando compressione ed parallelizzazione.
• Analisi e controllo dei contratti intelligenti utilizzando tecniche di classificazione e riconoscimento di modelli.
• Integrazione di capacità creative e cognitive nei contratti intelligenti.
• Facilitare test e verifica per contratti intelligenti.

Inoltre, l’automazione dell’intelligenza artificiale può aiutare a risparmiare tempo e fatica nella gestione di complessi flussi di lavoro blockchain riducendo la necessità di supervisione umana.

Analisi e approfondimenti basati sull'intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale migliora le capacità dei sistemi blockchain utilizzando approfondimenti basati sui dati. Ad esempio, l'implementazione dell'intelligenza artificiale in una catena di fornitura basata su blockchain può migliorare le operazioni di inventario, la trasparenza, la sostenibilità, ecc. I modelli ML possono eseguire analisi su dati di transazioni blockchain sicuri e affidabili per:

• Prevedere le variazioni della domanda
• Accorciare le rotte di rifornimento
• Migliora l'evasione degli ordini
• Monitorare la qualità dei prodotti

Mantenendo istantanee di tutte le operazioni della catena di approvvigionamento su un registro blockchain, le parti interessate possono ottenere informazioni in tempo reale e migliorare la tracciabilità delle loro catene di approvvigionamento.

Archiviazione ed elaborazione decentralizzata dei dati

La struttura decentralizzata della blockchain si sincronizza bene con le capacità di gestione dei dati dell’intelligenza artificiale. Modelli ML distribuiti come apprendimento federato può eseguire l'addestramento su set di dati archiviati su più origini. Blockchain offre un framework perfetto per analizzare set di dati complessi e disconnessi utilizzando questi modelli ML. Mantiene la privacy e la sicurezza dei dati sensibili delle transazioni blockchain.

Le principali sfide per l’intelligenza artificiale nella Blockchain

Se affrontiamo le seguenti sfide prevalenti, l’intersezione tra blockchain e intelligenza artificiale può essere più fluida e rapida.

Problemi di scalabilità

La scalabilità è un ostacolo tecnico critico quando si integrano le tecnologie AI e blockchain a causa di requisiti, parametri e limitazioni variabili, come velocità di elaborazione, gestione dei dati e consumo di risorse.

I modelli AI e ML spesso richiedono elaborazione ad alta velocità e bassa latenza. Preferiscono pipeline di dati fluide per fornire approfondimenti in tempo reale per un processo decisionale tempestivo. Al contrario, la struttura blockchain ha meccanismi di consenso più lenti, decentralizzati e strettamente isolati.

Le seguenti soluzioni possono aiutare ad affrontare queste sfide:

• Sharding: suddivisione della blockchain in blocchi più piccoli per l'elaborazione parallela e un utilizzo scalabile oltre il dominio ristretto.
• Stratificazione: introduzione di livelli dedicati per funzionalità specifiche, come meccanismi di consenso, partizionamento dello storage e contratti intelligenti basati sull’intelligenza artificiale. Migliora l'elaborazione parallela e ottimizza l'allocazione delle risorse.
• Sidechain: affrontano i limiti di archiviazione delle tradizionali reti blockchain consentendo di archiviare in modo sicuro i dati dei dispositivi intelligenti in un database separato e mappandoli sul transazioni sidechain del blocco.

Problemi di compatibilità

Per far sì che l’intelligenza artificiale e la blockchain funzionino in sincronia è necessario garantire fattori di compatibilità. Affrontare questo problema richiede strategie di integrazione dei dati e modelli di condivisione dei dati altamente ottimizzati ed efficaci. Alcuni degli approcci vitali a questo riguardo includono:

• Colmare il divario del formato dei dati nell’intelligenza artificiale (grande quantità, centralizzata) e nella blockchain (piccola quantità, decentralizzata) per interpretare in modo efficace i dati blockchain.
• L’utilizzo di modelli di apprendimento federati con blockchain può aiutare a garantire fiducia e privacy durante la supervisione dei dati e dei processi di calcolo.

Implicazioni legali e normative

Privacy e protezione dei dati sono le preoccupazioni principali quando si espongono dati sensibili regolati da una blockchain a modelli di intelligenza artificiale e machine learning. Politiche di regolamentazione, come GDPR, obbligano rigorosamente le aziende a gestire i dati dei clienti garantendo:

• Utilizzo consensuale di dati e informazioni
• Cancellazione dei dati, una volta elaborati
• Anonimizzazione dei dati personali o aziendali sensibili

Le questioni legali relative ai contratti intelligenti sono impegnative. Pertanto, è obbligatorio creare attentamente i termini e le condizioni contrattuali.

Il futuro della blockchain e dell’intelligenza artificiale sono intrecciati, data la rapida trasformazione digitale in tutti i settori. Presto assisteremo a molti altri progressi e opportunità, facilitando varie operazioni commerciali.

Per ulteriori informazioni sui progressi e sulle tendenze dell'intelligenza artificiale, visitare unire.ai.