Uma Revisão Abrangente da Blockchain em IA

A IA e a Blockchain surgiram como duas das inovações técnicas mais revolucionárias nos tempos recentes.

• Inteligência Artificial (IA): Permite que máquinas e computadores imitem processos de pensamento e tomada de decisões humanas.
• Blockchain: Um livro-razão distribuído e imutável que armazena dados e informações de forma descentralizada e confiável.

Recentemente, cientistas têm explorado aplicações potenciais dessas tecnologias em vários setores. Neste artigo, forneceremos uma visão geral de como a blockchain pode ser integrada à IA, um conceito que pode ser cunhado como “IA descentralizada”. Vamos mergulhar.

IA Descentralizada: Uma Introdução à Blockchain em IA

Na última década ou mais, a blockchain tem sido uma das inovações mais divulgadas, e começou a ganhar impulso quando encontrou sua aplicação em outros campos. Desde sua invenção em 2008, continuou a surgir como uma tecnologia disruptiva que tinha o potencial de revolucionar a forma como armazenamos ou trocamos dados ou informações, e revolucionar a forma como rastreamos e acompanhamos transações ou as automatizamos. 

Um dos pontos mais discutidos da blockchain é que cada transação de blockchain é assinada criptograficamente, e os nós de mineração que possuem uma réplica do livro-razão inteiro de blocos encadeados verifica cada transação, o que resulta na criação de registros sincronizados, seguros e compartilhados com carimbos de data e hora que são impossíveis de alterar. Consequentemente, a blockchain pode ser uma opção eficaz para eliminar a necessidade de uma autoridade central para verificar e governar as transações e interações entre os usuários na rede. 

Avançando, a indústria técnica tem produzido e gerado uma grande quantidade de dados graças a inovações técnicas como dispositivos IoT, smartphones, mídias sociais e aplicativos web que contribuíram significativamente para o surgimento da IA, pois os sistemas de IA muitas vezes utilizam uma grande quantidade de dados usando práticas de aprendizado profundo e aprendizado de máquina para realizar diferentes análises. 

Até hoje, uma grande parte das técnicas de aprendizado de máquina e aprendizado profundo para modelos de IA depende de um modelo centralizado que treina um grupo de servidores que executam ou treinam um modelo específico contra dados de treinamento, e então verifica o aprendizado usando conjuntos de validação ou treinamento. A alta necessidade de treinar efetivamente um modelo de IA é o motivo pelo qual as principais organizações de tecnologia e equipes de desenvolvimento muitas vezes armazenam uma grande quantidade de dados para treinar seus modelos para obter os melhores resultados e desempenho. 

A maioria dos modelos e práticas de IA hoje é centralizada, e embora a centralização tenha trazido muito sucesso para a indústria de IA, há uma grande desvantagem com o armazenamento de dados centralizado para modelos de IA. Quando todos os dados são armazenados de forma centralizada, a possibilidade de adulteração de dados ou corrupção de dados aumenta, pois o armazenamento de dados centralizado é sempre um alvo para ataques de malware e cibercrime. Além disso, ao lidar com uma grande quantidade de dados, é uma tarefa desafiadora verificar a autenticidade e a procedência da fonte de dados, o que pode resultar em um treinamento incorreto do modelo, o que pode resultar em resultados indesejados, imprecisos e até perigosos. 

Os desafios com o armazenamento de dados para modelos de IA são o principal motivo por trás do uso da blockchain em IA e do desenvolvimento de IA descentralizada. O objetivo principal da IA descentralizada é permitir um processo e realizar tomadas de decisão ou análises usando dados compartilhados, seguros e confiáveis que foram armazenados e transacionados na rede blockchain de forma descentralizada ou distribuída, sem usar recursos de terceiros. 

Os modelos de IA têm a reputação de trabalhar com uma grande quantidade de dados, e os cientistas já previram que a blockchain será o futuro do armazenamento de dados. Além disso, a blockchain tem contratos inteligentes que permitem que os usuários programem a rede blockchain para governar transações entre os participantes envolvidos na geração ou acesso aos dados, ou tomada de decisões. Aplicativos e máquinas autônomos baseados em contratos inteligentes de blockchain podem aprender e se adaptar a mudanças ao longo do tempo, e também podem tomar decisões precisas e confiáveis, resultados verificados e validados pelos nós de mineração da rede blockchain. 

Como a Blockchain pode Transformar a Inteligência Artificial?

Várias deficiências da indústria de inteligência artificial e blockchain podem ser abordadas de forma eficiente combinando ambos os sistemas técnicos. A blockchain atua como um livro-razão distribuído que armazena e transmite dados de forma criptograficamente assinada que é acordada e verificada pelos nós de mineração da rede. As redes blockchain armazenam dados com alta resiliência e integridade, o que torna quase impossível adulterar os dados, o que é o principal motivo pelo qual o resultado dos algoritmos de aprendizado de máquina quando fazem decisões usando contratos inteligentes de blockchain não pode ser contestado e pode ser confiável. O uso de redes blockchain com tecnologias de IA pode ajudar a criar sistemas descentralizados, imutáveis e seguros para dados altamente sensíveis que podem ser coletados, processados e utilizados por aplicativos alimentados por IA. A segurança e a segurança oferecidas pelo uso da blockchain em IA podem ter aplicações revolucionárias em várias indústrias, especialmente as mais sensíveis, como saúde e hospitais, finanças, defesa e mais. 

Avançando, alguns dos principais benefícios de integrar IA e blockchain são listados abaixo. 

• Segurança de Dados Aumentada

Um dos principais motivos por trás da imensa popularidade da blockchain é que ela oferece um método altamente seguro e seguro para armazenar informações na web. As blockchains oferecem uma alternativa para armazenar informações sensíveis e críticas em discos, que é armazenar dados digitalmente assinados que podem ser acessados apenas usando chaves privadas. Portanto, usar a blockchain para armazenar dados para algoritmos de IA pode permitir que os modelos de IA trabalhem com dados sensíveis, resultando em informações mais precisas e confiáveis. 

• Tomada de Decisão Coletiva

Em um ecossistema técnico, as aplicações ou ferramentas envolvidas devem trabalhar em coordenação umas com as outras para alcançar o objetivo com a máxima eficiência. Os sistemas blockchain oferecem soluções descentralizadas e distribuídas para algoritmos de tomada de decisão que podem substituir a necessidade de uma autoridade central. Eliminar a autoridade central permitirá que os robôs discutam o problema internamente, votem em qualquer questão e resolvam a questão com maioria até que uma conclusão seja acordada. 

• Confiabilidade Aumentada nas Decisões Robóticas

A blockchain armazena os dados de forma altamente segura, o que garante a qualidade dos dados ao longo do processo de treinamento. Como resultado, o modelo será treinado em dados altamente precisos, o que ajudará a aumentar a precisão do modelo. 

• Eficiência Aumentada

Um dos principais motivos pelos quais os processos de negócios que muitas vezes envolvem vários usuários, como vários acionistas ou partes interessadas, organizações governamentais e empresas, são frequentemente ineficientes é porque há numerous autorizações de transações de negócios. Usar blockchain e contratos inteligentes permitirá que as DAOs ou Agentes Autônomos Descentralizados validem transferências de dados ou ativos entre diferentes partes interessadas de forma automática, eficiente e rápida. 

Taxonomia da Blockchain em IA

Nesta seção, vamos falar sobre alguns dos principais conceitos usados na aplicação de tecnologias blockchain para aplicações de IA que são mencionados na figura abaixo. 

Aplicações de IA Descentralizadas

As aplicações de IA atuais geralmente operam de forma autônoma para executar decisões informadas usando diferentes estratégias de planejamento, busca, otimização, aprendizado, recuperação e gerenciamento de conhecimento. No entanto, descentralizar aplicações de IA é uma tarefa difícil e desafiadora por vários motivos. 

• Computação Autônoma

Um dos principais objetivos das aplicações de IA é permitir operações parcialmente ou totalmente autônomas, onde vários agentes de inteligência ou pequenos programas de computador percebam e analisem seus ambientes locais, preservem seus estados internos e executem ações especificadas de acordo.

• Otimização

Uma das principais características das aplicações de IA é seu potencial de tomar as decisões mais eficazes e eficientes, filtrando um conjunto de soluções ideais entre todas as soluções possíveis, e é possível graças à otimização dos algoritmos e modelos de IA. Técnicas de otimização visam encontrar a melhor solução para um problema, operando em um ambiente restrito ou irrestrito, dependendo dos objetivos do sistema e do nível de aplicação. A otimização descentralizada resultará em uma maior eficiência e desempenho. 

• Planejamento

As aplicações de IA usam estratégias de planejamento quando colaboram com outras aplicações e sistemas para resolver problemas complexos em novos ou desafiadores ambientes. As estratégias de planejamento desempenham um papel importante na manutenção da resiliência e eficiência dos modelos de IA. Usar blockchain para estratégias de planejamento pode resultar em estratégias mais imutáveis e críticas usadas para sistemas e aplicações críticas. 

• Descoberta e Gerenciamento de Conhecimento

As aplicações de IA têm a reputação de trabalhar com uma grande quantidade de dados, e sua dependência de sistemas de processamento de dados centralizados. Com o uso da descentralização, os processos de descoberta e gerenciamento de conhecimento poderão fornecer padrões de conhecimento personalizados que consideram as necessidades de todas as partes interessadas envolvidas. 

• Aprendizado

No coração das aplicações de IA está o algoritmo de aprendizado que permite os processos de descoberta de conhecimento e automação. Existem diferentes tipos de algoritmos de aprendizado, como aprendizado supervisionado, não supervisionado, semi-supervisionado, aprendizado por reforço, ensemble, modelos de aprendizado profundo e muito mais, que resolvem diferentes problemas de aprendizado de máquina. O uso de modelos de aprendizado descentralizados pode resultar em sistemas de aprendizado altamente autônomos que suportam inteligência local em diferentes verticais em sistemas de IA. 

Operações de IA Descentralizadas

Os modelos e algoritmos de IA muitas vezes treinam, testam e validam uma grande quantidade de dados para tomar decisões melhores e mais versáteis. No entanto, usar soluções de armazenamento de dados centralizadas, como centros de dados, nuvens e clusters, atua como um grande obstáculo no desenvolvimento de aplicações de IA altamente seguras que preservam a privacidade dos usuários. Aqui estão algumas das principais implementações de blockchain que podem ser adotadas por várias aplicações de IA. 

• Armazenamento Descentralizado

As soluções de armazenamento de dados centralizadas são altamente suscetíveis em termos de segurança e privacidade, pois essas soluções de armazenamento de dados envolvem dados pessoais e sensíveis do usuário, juntamente com suas localizações, registros de saúde, atividades e informações financeiras. A blockchain oferece soluções de armazenamento descentralizadas e criptograficamente seguras em toda a rede e aplicativos participantes. As soluções de armazenamento de dados descentralizadas usam nós, e cada nó na rede mantém uma cópia criptografada do banco de dados para garantir a disponibilidade de dados para os clientes. Os clientes são livres para usar e minerar seus dados de acordo com suas necessidades e requisitos. 

Duas das técnicas de armazenamento mais comuns usadas em soluções de armazenamento de dados descentralizadas são Sharding e Swarming. Sharding é o processo em que você cria partições lógicas dos bancos de dados conhecidas como “Shards” onde cada partição é atribuída a uma chave única que pode ser usada para acessar a partição. Por outro lado, Swarming é um método que usa “Swarms” para permitir o acesso a dados paralelos de vários nós na rede para reduzir a latência em aplicações de IA, resultando em um desempenho mais eficiente e suave. Os shards são agrupados, resultando na formação de um armazenamento coletado que é suportado na rede por um grupo de nós na forma de swarms. 

O uso de soluções de armazenamento descentralizadas pode resultar em confiabilidade e escalabilidade de armazenamento aprimoradas devido às distribuições geográficas de múltiplas partes oferecidas pelas soluções de armazenamento descentralizadas. Algumas das soluções de armazenamento descentralizadas emergentes incluem Storj, Swarm, Sia, FileCoin, IPFS e mais. 

• Gerenciamento de Dados

Uma das principais necessidades para desenvolver uma aplicação de IA é gerenciar dados de forma que conjuntos de dados altamente precisos, relevantes e completos possam ser coletados de fontes de dados confiáveis e confiáveis. Conventionalmente, as aplicações e algoritmos de IA executam métodos de gerenciamento de dados centralizados, como segmentação de dados, filtragem de dados e armazenamento de dados consciente, que são executados em todos os nós da rede. Em comparação com o armazenamento de dados descentralizado oferecido pelas redes blockchain, o gerenciamento de dados centralizado se sai mal, pois não apenas a taxa de duplicação de dados será alta, mesmo quando apenas alterações menores são feitas nos dados, mas também a necessidade de transferir conjuntos de dados semelhantes repetidamente será alta. 

Por outro lado, os métodos de gerenciamento de dados descentralizados foram projetados para serem implantados nos níveis de nó na rede, considerando os atributos espaciais e temporais nos dados. Além disso, para manter a procedência e segurança dos dados, os esquemas de gerenciamento descentralizados podem colocar os metadados na blockchain. 

Tipos de Blockchain para Aplicações de IA

A tecnologia blockchain pode ser agrupada em duas categorias: Permitida onde apenas os usuários autorizados podem acessar as aplicações blockchain em configurações baseadas em nuvem, consórcio ou privadas, e Permitless onde qualquer pessoa pode acessar publicamente os sistemas usando a internet. 

• Blockchains Públicas

A blockchain pública pertence à categoria de redes blockchain permitless, onde os usuários têm a liberdade de baixar o código blockchain em seus sistemas, modificar o código e usá-lo de acordo com suas próprias necessidades e requisitos. Além disso, as blockchains públicas são frequentemente de código aberto para operações de leitura e gravação e facilmente acessíveis. Como as blockchains públicas são acessíveis por todos, esses sistemas usam protocolos complexos para segurança, e a informação de privacidade de transações e identidade dos usuários na rede é gerenciada usando dados pseudônimos e anônimos na rede. Para transferência de dados e ativos, cada rede blockchain pública usa tokens nativos, também conhecidos como ponteiros de valor ou criptomoedas. 

• Blockchains Privadas

Ao contrário das blockchains públicas, as redes blockchain privadas são sistemas permitidos que são gerenciados por uma única organização e são projetados como sistemas permitless, onde os usuários ou participantes são sempre conhecidos dentro da rede e têm a pré-aprovação para operações de leitura e gravação na rede. As blockchains privadas muitas vezes oferecem maior eficiência, pois a identidade dos visitantes é conhecida e são participantes pré-aprovados da rede, o que elimina a necessidade de algoritmos complexos e operações matemáticas para validar qualquer transação na rede. Além disso, as redes blockchain privadas podem transferir qualquer tipo de ativos, valores ou dados indígenas dentro da rede. 

Assim como nas redes blockchain públicas, a aprovação de transações e transferências de ativos nas redes blockchain privadas é feita por algoritmos de consenso de múltiplas partes ou votação, que não apenas permitem transações mais rápidas, mas também consomem pouca energia. Surpreendentemente, o tempo médio de aprovação de transações em uma rede blockchain privada é inferior a um segundo. 

• Redes Blockchain de Consórcio

As blockchains de consórcio, também conhecidas como blockchains federadas, são operadas por um grupo de organizações, onde os grupos são geralmente formados com base em interesses compartilhados por essas organizações. As redes blockchain de consórcio são geralmente oferecidas por organizações e órgãos governamentais, bancos e algumas empresas de blockchain privadas. 

Assim como seus contrapartes de blockchain privada, as redes blockchain de consórcio operam como sistemas permitidos, embora alguns usuários na rede tenham privilégios de leitura e gravação na rede. Geralmente, todos os usuários na rede blockchain de consórcio têm acesso de leitura, mas apenas um punhado de indivíduos pode gravar dados na rede. 

Infraestrutura Descentralizada para Aplicações de IA

As arquiteturas blockchain foram tradicionalmente projetadas por desenvolvedores como infraestrutura linear, usando uma combinação de estratégias de hash e estruturas de dados de listas vinculadas. No entanto, recentemente, os desenvolvedores têm trabalhado em infraestruturas não lineares, usando informações de fila e teoria de grafos para lidar com grandes dados e atender às necessidades de aplicações de IA em tempo real. 

Aplicações de IA Habilitadas por Blockchain

Armazenamento de Dados Descentralizado e Gerenciamento de Dados com IA

Usar blockchain com IA permitiu que os desenvolvedores trabalhassem no desenvolvimento de sistemas estáveis que suportam a interação de diferentes inovações técnicas, fornecendo assim uma plataforma para gerenciamento de dados seguro e seguro, transferência de dados e armazenamento de dados. A figura abaixo demonstra as características combinadas de blockchain e tecnologias de IA para a indústria médica, que inclui diferentes estágios, como análise, diagnóstico, validação de descobertas e relatórios médicos e tomada de decisões críticas. 

Nos últimos anos, lidar com uma grande quantidade de dados, aumentar o poder de computação dos algoritmos e modelos exponencialmente e aumentar a aceitação do usuário de sistemas e aplicações conectados têm sido as principais prioridades na indústria de IA e ML. Como as redes neurais artificiais muitas vezes requerem uma grande quantidade de dados e poder de computação para fins de treinamento, é essencial criar centros de dados poderosos para adquirir grandes conjuntos de dados. Durante um processo de auditoria, as redes blockchain podem ser usadas para armazenar os dados e as informações de consulta, alcançando um nível mais alto de segurança e privacidade. Além disso, a integração de IA e tecnologias blockchain fornecerá um mecanismo de consenso forte, imutável, descentralizado e robusto. 

Infraestrutura Descentralizada para IA

A introdução da infraestrutura de rede blockchain adicionou três novas características às arquiteturas distribuídas tradicionais: controle compartilhado e descentralizado de dados e ativos, trocas de ativos nativas e registros de auditoria imutáveis. Quando a infraestrutura blockchain foi combinada com tecnologias de IA, a infraestrutura forneceu aos usuários novos modelos de dados e ofereceu controle compartilhado de modelos de IA e dados de treinamento, adicionando à confiabilidade dos dados. Para produzir modelos de dados melhores e mais eficientes, os modelos de IA precisam acessar uma grande quantidade de dados fornecida pelas redes blockchain. 

Redes descentralizadas, como IPFS e Ethereum, podem lidar com armazenamento de dados e recursos computacionais enormes, respectivamente, fornecendo registros sem adulteração com um alto nível de privacidade. Plataformas de IA descentralizadas de código aberto, como ChainIntel, visam eliminar a monopolização dos serviços de IA pelas grandes empresas. 

Aplicações de IA Descentralizadas

A tomada de decisão coletiva e a inteligência descentralizada podem ter inúmeras aplicações. Por exemplo, a figura abaixo demonstra as características e benefícios de combinar blockchain com IoT e tecnologias de IA para aumentar a produtividade nos campos agrícolas. Os sensores IoT podem monitorar os níveis de nutrientes do solo e capturar imagens que ajudam a monitorar o crescimento das culturas ao longo do tempo. A IA pode usar os dados recebidos dos sensores IoT para fornecer análise preditiva que permite que os agricultores monitorem diferentes condições. O uso da blockchain garante que todos os usuários na rede tenham acesso às transações, o que ajuda a reduzir o tempo gasto com logística. 

A imagem acima demonstra sistemas baseados em blockchain usados para exploração inteligente autônoma de leitos oceânicos. 

A imagem acima demonstra o uso de blockchain e IA para fins financeiros e bancários e como a blockchain e a IA podem melhorar a eficiência, segurança e segurança do sistema financeiro. 

Conclusão

Neste artigo, falamos sobre a aplicação e os casos de uso da blockchain em IA. O artigo fornece uma visão geral do armazenamento descentralizado e de como a blockchain pode ser a chave para resolver várias questões com a IA. Avançando, também discutimos a taxonomia da blockchain em IA e as tecnologias relacionadas, e a comparação de implementações de blockchain em termos de tipos de blockchain e infraestrutura, operações de IA descentralizadas e protocolos. Finalmente, discutimos as várias aplicações da blockchain em IA. 

Para resumir, seria seguro dizer que a implementação da blockchain em IA tem o potencial de abordar e resolver questões existentes na indústria de IA relacionadas à privacidade do usuário, oráculos seguros, segurança de contratos inteligentes, protocolos de consenso, padronização e governança.