Artificial Intelligence

AI とブロックチェーンの交差点の探索: 機会と課題

公開済み

8ヶ月前

2023 年 9 月 21 日

人工知能 (AI) とブロックチェーンのクロスオーバーは、金融、ヘルスケア、サイバーセキュリティ、サプライチェーンなどのさまざまな業界で増加傾向にあります。 Fortune Business Insights によると、世界の AI とブロックチェーンの市場価値は、 930年までに2027万ドルこの組合により、透明性、セキュリティ、意思決定が強化され、全体的な顧客エクスペリエンスが向上します。

この投稿では、AI とブロックチェーンの基礎について簡単に説明し、AI とブロックチェーンの交差点に関連する主要な機会と課題について説明します。

AI とブロックチェーンを理解する

AIとブロックチェーン独特のフレームワーク、機能、ユースケースを持っています。ただし、これらを組み合わせると、成長とイノベーションの強力な触媒となります。

人工知能（AI）とは何ですか？

人工知能により、コンピュータープログラムが人間の知能を模倣できるようになります。 AI システムは大量のデータを処理してパターンと関係を学習し、時間の経過とともに改善される正確かつ現実的な予測を行うことができます。

組織や実務者は、画像分類、物体検出、自然言語処理などの実世界のタスクを実行するための特殊なアルゴリズムである AI モデルを構築します。その結果、AI は生産性を向上させ、人為的エラーを削減し、すべての関係者にとってデータに基づいた意思決定を促進します。著名な AI 技術には、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、トランスフォーマー、拡散モデルなどがあります。

Blockchainとは何ですか？

ブロックチェーンは、複数のエンティティ間でデータとリソースを安全かつ透明かつ制御された交換を行うための、中央機関を持たない共有、分散型、不変の台帳を提供する革新的なフレームワークです。

ブロックチェーンの概念は、2008 年にサトシナカモトとして知られる匿名の存在によって初めて実現されました。 Bitcoin というタイトルの有名な研究論文で暗号通貨が取り上げられました。 Bitcoin：ピアツーピア電子式キャッシュシステム。今日、ブロックチェーンが力を発揮すると伝えられています 23,000暗号化トークングローバルに

ブロックチェーンは、暗号化、分散型アーキテクチャ、スマートコントラクト (事前定義された条件に基づいてトリガーされるブロックチェーン上に保存されたプログラム)、およびデジタル署名の原則に基づいています。これにより、データの改ざんが不可能になり、許可されたユーザーのみに制限されることが保証されます。ブロックチェーンフレームワークには、金融取引の処理から暗号通貨、サプライチェーン管理、デジタル有権者に至るまで、広範囲にわたるアプリケーションがあります。ブロックチェーンフレームワークの著名な例としては、次のものがあります。 Ethereum, テゾス, ステラー, EOSIO.

AIとブロックチェーンの比較

AIとブロックチェーンの相乗効果

ブロックチェーンと AI フレームワークの融合により、企業にとってより安全で透明性の高いシステムを実現できます。 AIのリアルタイムデータ分析と意思決定機能が拡大ブロックチェーンの信頼性、拡張、自動化能力。両方のテクノロジーは相互に補完します。例えば、

スマートコントラクトに AI を組み込むことで、サプライチェーンプロセスの自動化を最適化します。
の課題に対処する AI倫理データの信頼性を確保することによって。
実用的な洞察を提供することで、透明性のあるデータエコノミーを促進します。
広範なデータへのアクセスを容易にすることで、ブロックチェーンネットワークのインテリジェンスを向上させます。
金融サービスにおけるインテリジェントな脅威検出によりセキュリティを強化します。

によるムーディーズ投資家サービスレポート 2023AI とブロックチェーンの相互作用により、今後 XNUMX 年間で手動タスクを自動化し、運用コストを削減することで金融市場を変革する可能性があります。

ブロックチェーンにおける AI の大きなチャンス

AIとブロックチェーンは、収束する私たちの社会の重要な領域に影響を与えるために。以下に、ブロックチェーンと AI の有望な機会とユースケースをいくつか示します。

不正検出

さまざまなセキュリティ対策を講じているにもかかわらず、ブロックチェーンのセキュリティは依然として重大な懸念事項である。サイバー攻撃は、ブロックチェーンネットワークを完全に破壊する可能性があります。したがって、AI はブロックチェーンフレームワークのセキュリティを高めるのに役立ちます。 AI を活用した不正検出メカニズムは、機密性の高いブロックチェーントランザクションを積極的に検出し、サイバー脅威から保護します。

AIと機械学習 (ML) アルゴリズムでは次のことが可能です。

トランザクションパターンを分析して、ボットによる不正行為を検出します。
アラートとイベントをリアルタイムでトリガーして、攻撃への備えを支援します。
ブロックまたは最小化することでスマートコントラクトのセキュリティを強化します。スマートコントラクトベースのサイバー攻撃、再入可能性、オーバーフロー/アンダーフローの脆弱性、ショートアドレス攻撃、タイムスタンプの依存性など。

AIを活用したスマートコントラクト

スマートコントラクトは、事前に確立されたルールと管理原則を備えた自己実現型のデジタルコントラクトです。つまり、ルールが満たされると自動的にアクションやイベントが実行されます。 AI は、これらの契約をより効果的なものにすることができます。

ブロックチェーンの運用コストを削減するためのスマートコントラクトコードの最適化。イーサリアムガス.
を使用してスマートコントラクトのスケーラビリティを向上させるおよび並列化.
分類およびパターン認識技術を使用したスマートコントラクトの分析と監査。
創造的機能と認知機能をスマートコントラクトに統合します。
促進するテストと検証スマートコントラクト用。

さらに、AI 自動化は人間による監視の必要性を減らすことで、複雑なブロックチェーンワークフローを処理する時間と労力を節約できます。

AI を活用した分析と洞察

AI は、データ駆動型の洞察を使用してブロックチェーンシステムの機能を強化します。たとえば、ブロックチェーンベースのサプライチェーンに AI を実装すると、在庫業務、透明性、持続可能性などが向上します。ML モデルは、安全で信頼できるブロックチェーントランザクションデータに対して分析を実行して、次のことを行うことができます。

需要の変動を予測する
供給ルートの短縮
注文のフルフィルメントを改善する
製品の品質を監視する

すべてのサプライチェーン業務のスナップショットをブロックチェーン台帳に保持することで、関係者はリアルタイムの洞察を取得し、サプライチェーンのトレーサビリティを向上させることができます。

分散型データストレージと処理

ブロックチェーンの分散フレームワークは、AI のデータ処理機能とうまく同期します。次のような分散 ML モデル連携学習複数のソースに保存されたデータセットでトレーニングできます。ブロックチェーンは、これらの ML モデルを使用して複雑で切り離されたデータセットを分析するための完璧なフレームワークを提供します。機密性の高いブロックチェーントランザクションデータのプライバシーとセキュリティを維持します。

ブロックチェーンにおける AI の大きな課題

以下の一般的な課題に対処できれば、ブロックチェーンと AI の交差点はよりシームレスかつ迅速になる可能性があります。

スケーラビリティの問題

処理速度、データ処理、リソース消費など、さまざまな要件、パラメーター、制限があるため、AI とブロックチェーンテクノロジーを統合する場合、スケーラビリティは重要な技術的障害となります。

AI および ML モデルは多くの場合、高速処理と低遅延を必要とします。彼らは、タイムリーな意思決定のためのリアルタイムの洞察を提供するために、スムーズなデータパイプラインを好みます。逆に、ブロックチェーンフレームワークには、本質的に分散型で厳密に分離された低速のコンセンサスメカニズムがあります。

次のソリューションは、これらの課題に対処するのに役立ちます。

シャーディング – ブロックチェーンをより小さなチャンクに分割し、制限されたドメインを超えて並列処理とスケーラブルな使用を実現します。
レイヤ化 – コンセンサスメカニズム、ストレージのパーティショニング、AI を活用したスマートコントラクトなど、特定の機能に専用のレイヤを導入します。並列処理が強化され、リソース割り当てが最適化されます。
サイドチェーン – スマートデバイスのデータを別のデータベースに安全に保存し、それをサイドチェーントランザクションブロックの。