AI میں Blockchain کا ​​ایک جامع جائزہ

AI اور Blockchain حالیہ دنوں میں دو انتہائی اہم تکنیکی اختراعات کے طور پر ابھرے ہیں۔

• مصنوعی انٹیلیجنس (AI): مشینوں اور کمپیوٹرز کو انسانی سوچ اور فیصلہ سازی کے عمل کی تقلید کے قابل بناتا ہے۔
• Blockchain: ایک تقسیم شدہ اور غیر تبدیل شدہ لیجر جو محفوظ طریقے سے ڈیٹا اور معلومات کو وکندریقرت اور بھروسہ مند طریقے سے ذخیرہ کرتا ہے۔

حال ہی میں، سائنسدانوں نے مختلف شعبوں میں ان ٹیکنالوجیز کی ممکنہ ایپلی کیشنز کو تلاش کرنے کی کوشش کی ہے۔ اس مضمون میں، ہم ایک مختصر جائزہ فراہم کریں گے کہ بلاکچین کو AI کے ساتھ کیسے ضم کیا جا سکتا ہے، ایک ایسا تصور جسے "وکندریقرت شدہ AI" کے طور پر بنایا جا سکتا ہے۔ آئیے اندر غوطہ لگاتے ہیں۔

وکندریقرت AI: AI میں بلاکچین کا تعارف

پچھلی دہائی یا اس سے زیادہ عرصے میں، بلاکچین سب سے زیادہ مشہور اختراعات میں سے ایک رہا ہے، اور جب اسے دوسرے شعبوں میں اپنا اطلاق ملا تو اس نے رفتار پکڑنا شروع کردی۔ 2008 میں اپنے آغاز کے بعد سے، یہ ایک خلل ڈالنے والی ٹیکنالوجی کے طور پر ابھرتی رہی جس میں ہمارے ڈیٹا یا معلومات کو ذخیرہ کرنے یا ان کے تبادلے کے طریقے، اور لین دین کو ٹریس اور ٹریک کرنے یا ان کو خودکار کرنے کے طریقے میں انقلاب لانے کی صلاحیت موجود ہے۔ 

کے سب سے زیادہ زیر بحث پوائنٹس میں سے ایک blockchain یہ ہے کہ ہر بلاکچین ٹرانزیکشن پر خفیہ طور پر دستخط کیے جاتے ہیں، اور مائننگ نوڈس جو تمام لین دین کے زنجیر والے بلاک کے پورے لیجر کی نقل رکھتے ہیں ہر ایسے لین دین کی توثیق کرتے ہیں جس کے نتیجے میں مطابقت پذیر، محفوظ، اور مشترکہ ٹائم اسٹیمپڈ ریکارڈز کی تخلیق ہوتی ہے جن کو تبدیل کرنا ناممکن ہوتا ہے۔ . نتیجے کے طور پر، نیٹ ورک پر صارفین کے درمیان لین دین اور تعاملات کی تصدیق اور ان پر حکومت کرنے کے لیے مرکزی اتھارٹی کی ضرورت کو ختم کرنے کے لیے بلاکچین ایک مؤثر آپشن ہو سکتا ہے۔ 

آگے بڑھتے ہوئے، تکنیکی صنعت آئی او ٹی ڈیوائسز، اسمارٹ فونز، سوشل میڈیا، اور ویب ایپلیکیشنز جیسی تکنیکی اختراعات کی بدولت بہت زیادہ ڈیٹا تیار اور تیار کر رہی ہے جس نے AI کے عروج میں نمایاں کردار ادا کیا ہے کیونکہ موثر اور موثر طریقے سے کارکردگی کا مظاہرہ کرنے کے لیے، AI سسٹمز۔ اکثر استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا کی ایک بڑی مقدار کا استعمال کرتے ہیں گہری سیکھنے اور مختلف تجزیات کو انجام دینے کے لیے مشین لرننگ کے طریقے۔ 

آج بھی، AI ماڈلز کے لیے مشین لرننگ اور گہری سیکھنے کی تکنیکوں کا ایک بہت بڑا حصہ ایک مرکزی ماڈل پر انحصار کرتا ہے جو سرورز کے ایک گروپ کو تربیت دیتا ہے جو تربیتی ڈیٹا کے خلاف ایک مخصوص ماڈل کو چلاتا یا تربیت دیتا ہے، اور پھر تصدیق یا تربیتی ڈیٹا سیٹ کا استعمال کرتے ہوئے سیکھنے کی تصدیق کرتا ہے۔ AI ماڈل کو مؤثر طریقے سے تربیت دینے کی اعلی ضرورت یہی وجہ ہے کہ بڑی ٹیک آرگنائزیشنز اور ڈیولپمنٹ ٹیمیں اپنے ماڈلز کو بہترین ممکنہ نتائج اور کارکردگی کے لیے تربیت دینے کے لیے اکثر ڈیٹا کی ایک بڑی مقدار ذخیرہ کرتی ہیں۔ 

آج کل زیادہ تر AI ماڈلز اور پریکٹسز سنٹرلائزڈ ہیں، اور اگرچہ سنٹرلائزیشن نے AI انڈسٹری کو کافی کامیابی دی ہے، لیکن AI ماڈلز کے لیے سینٹرلائزڈ ڈیٹا سٹوریج کے ساتھ ایک بڑی خرابی ہے۔ جب پورے ڈیٹا کو سنٹرلائزڈ طریقے سے اسٹور کیا جاتا ہے، تو ڈیٹا سے چھیڑ چھاڑ، یا ڈیٹا بدعنوانی کا امکان بڑھ جاتا ہے کیونکہ سینٹرلائزڈ ڈیٹا اسٹوریج ہمیشہ میلویئر اور سائبر سیکیورٹی حملوں کا نشانہ بنتا ہے۔ مزید برآں، ڈیٹا کی ایک بڑی مقدار کے ساتھ کام کرتے وقت، ڈیٹا کے ماخذ کی صداقت اور اصلیت کی تصدیق کرنا ایک مشکل کام ہے جس کے نتیجے میں ماڈل کی غلط تربیت ہو سکتی ہے جس کے نتیجے میں مزید ناپسندیدہ، غلط اور خطرناک بھی ہو سکتا ہے۔ نتائج 

AI ماڈلز کے لیے ڈیٹا اسٹوریج کے چیلنجز AI میں بلاکچین کے استعمال اور وکندریقرت AI کی ترقی کے پیچھے بڑی وجہ ہے۔ وکندریقرت AI کا بنیادی مقصد ڈیجیٹل طور پر دستخط شدہ، محفوظ اور قابل اعتماد مشترکہ ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے کسی عمل کو فعال کرنا اور فیصلہ سازی یا تجزیات کو انجام دینا ہے جسے بلاکچین نیٹ ورک پر غیر مرکزیت یا تقسیم شدہ طریقے سے ذخیرہ اور لین دین کیا گیا ہے اور بیرونی فریق ثالث کا استعمال کیے بغیر۔ حوالہ جات. 

اے آئی ماڈلز اکثر ڈیٹا کی ایک بڑی مقدار کے ساتھ کام کرنے کی شہرت رکھتے ہیں، اور سائنس دانوں نے پہلے ہی بلاک چین کے ڈیٹا اسٹوریج کا مستقبل ہونے کی پیش گوئی کر دی ہے۔ مزید برآں، بلاکچین میں سمارٹ معاہدے ہوتے ہیں جو صارفین کو بلاکچین نیٹ ورک کو پروگرام کرنے کی اجازت دیتے ہیں تاکہ ڈیٹا بنانے یا اس تک رسائی، یا فیصلہ سازی میں شامل شرکاء کے درمیان لین دین کو کنٹرول کیا جا سکے۔ بلاکچین سمارٹ کنٹریکٹس پر مبنی خود مختار ایپلی کیشنز اور مشینیں وقت کے ساتھ ساتھ تبدیلیوں کو سیکھ سکتی ہیں اور ان کے مطابق ڈھال سکتی ہیں، اور وہ درست اور قابل اعتماد فیصلے بھی کر سکتی ہیں، بلاکچین نیٹ ورک کے مائننگ نوڈس کے ذریعے تصدیق شدہ اور توثیق شدہ نتائج۔ 

Blockchain مصنوعی ذہانت کو کیسے تبدیل کر سکتا ہے؟

مصنوعی ذہانت اور بلاک چین انڈسٹری کی کئی خامیوں کو دونوں تکنیکی نظاموں کو ملا کر موثر طریقے سے دور کیا جا سکتا ہے۔ بلاکچین ایک تقسیم شدہ لیجر کے طور پر کام کرتا ہے جو ڈیٹا کو خفیہ طور پر دستخط شدہ طریقہ کار میں اسٹور اور منتقل کرتا ہے جس پر نیٹ ورک کے کان کنی نوڈس سے اتفاق اور تصدیق کی جاتی ہے۔ بلاکچین نیٹ ورک اعلی لچک اور دیانتداری کے ساتھ ڈیٹا کو ذخیرہ کرتے ہیں جس کی وجہ سے ڈیٹا کے ساتھ چھیڑ چھاڑ کرنا تقریباً ناممکن ہو جاتا ہے جس کی بڑی وجہ یہ ہے کہ مشین لرننگ الگورتھم جب بلاکچین سمارٹ کنٹریکٹس کا استعمال کرتے ہوئے فیصلے کرتے ہیں تو ان کے نتائج سے اختلاف نہیں کیا جا سکتا، اور اس پر بھروسہ کیا جا سکتا ہے۔ AI ٹیکنالوجیز کے ساتھ بلاکچین نیٹ ورکس کا استعمال انتہائی حساس ڈیٹا کے لیے وکندریقرت، ناقابل تغیر، اور محفوظ نظام بنانے میں مدد کر سکتا ہے جو AI سے چلنے والی ایپلی کیشنز کے ذریعے جمع، پراسیس اور استعمال کیا جا سکتا ہے۔ AI میں بلاکچین کے استعمال سے پیش کی جانے والی سیکیورٹی اور حفاظت پوری صنعتوں میں انقلابی ایپلی کیشنز لے سکتی ہے، خاص طور پر صحت کی دیکھ بھال اور ہسپتالوں، مالیات، دفاع، اور بہت کچھ جیسے زیادہ حساس۔ 

آگے بڑھتے ہوئے، AI اور blockchain کو یکجا کرنے کے کچھ نمایاں فوائد ذیل میں درج ہیں۔ 

• ڈیٹا سیکیورٹی میں اضافہ

بلاکچین کی بے پناہ مقبولیت کے پیچھے ایک بڑی وجہ یہ ہے کہ یہ ویب پر معلومات کو ذخیرہ کرنے کا ایک انتہائی محفوظ اور محفوظ طریقہ پیش کرتا ہے۔ بلاک چینز حساس اور اہم معلومات کو ڈسکوں پر ذخیرہ کرنے کا ایک متبادل پیش کرتے ہیں، جو کہ ڈیجیٹل طور پر دستخط شدہ ڈیٹا کو ذخیرہ کرکے ہے جس تک صرف نجی کلیدوں کے استعمال سے رسائی حاصل کی جاسکتی ہے۔ لہذا، AI الگورتھم کے لیے ڈیٹا کو ذخیرہ کرنے کے لیے بلاکچین کا استعمال AI ماڈلز کو حساس ڈیٹا کے ساتھ کام کرنے کی اجازت دے سکتا ہے، اس طرح زیادہ درست اور قابل اعتماد معلومات حاصل ہوتی ہیں۔ 

• اجتماعی فیصلہ کرنا

ایک تکنیکی ماحولیاتی نظام میں، زیادہ سے زیادہ کارکردگی کے ساتھ مقصد کو حاصل کرنے کے لیے شامل ایپلی کیشنز یا ٹولز کو ایک دوسرے کے ساتھ ہم آہنگی میں کام کرنا چاہیے۔ بلاکچین سسٹم فیصلہ سازی کے الگورتھم کے لیے وکندریقرت اور تقسیم شدہ حل پیش کرتے ہیں جو مرکزی اتھارٹی کی ضرورت کو بدل سکتے ہیں۔ مرکزی اتھارٹی کو ختم کرنے سے روبوٹ کو اندرونی طور پر مسئلے پر بات کرنے، کسی بھی مسئلے پر ووٹ دینے، اور کسی نتیجے پر متفق ہونے تک معاملے کو اکثریت سے حل کرنے کی اجازت ملے گی۔ 

• روبوٹک فیصلوں پر بھروسہ

Blockchain ڈیٹا کو انتہائی محفوظ طریقے سے ذخیرہ کرتا ہے جس میں کوئی تبدیلی نہیں کی جا سکتی ہے جس سے تربیتی عمل کی ترقی کے دوران ڈیٹا کے معیار کو یقینی بنایا جاتا ہے۔ نتیجے کے طور پر، ماڈل انتہائی درست ڈیٹا پر تربیت دے گا جو بالآخر موڈ کی درستگی کو بڑھانے میں مدد کرے گا۔ 

• اعلی کارکردگی

کاروباری عمل جس میں اکثر متعدد صارفین جیسے متعدد شیئر ہولڈرز یا اسٹیک ہولڈرز، سرکاری تنظیمیں، اور کاروباری فرمیں شامل ہوتے ہیں ان میں سے ایک بڑی وجہ کاروباری لین دین کی متعدد اجازتوں کی وجہ سے اکثر غیر موثر ہوتی ہے۔ بلاکچین اور سمارٹ معاہدوں کا استعمال DAOs یا ڈی سینٹرلائزڈ خود مختار ایجنٹوں کو قابل بنائے گا جو مختلف اسٹیک ہولڈرز کے درمیان ڈیٹا یا اثاثوں کی منتقلی کو خود بخود، مؤثر طریقے سے اور تیزی سے درست کرے گا۔ 

AI میں بلاکچین کی درجہ بندی

اس سیکشن میں، ہم AI ایپلی کیشنز کے لیے بلاک چین ٹیکنالوجیز کے استعمال میں استعمال ہونے والے کچھ کلیدی تصورات کے بارے میں بات کریں گے جن کا ذکر نیچے دی گئی تصویر میں کیا گیا ہے۔ 

وکندریقرت AI ایپلی کیشنز

موجودہ AI ایپلی کیشنز عام طور پر مختلف منصوبہ بندی، تلاش، اصلاح، سیکھنے، علم کی بحالی اور انتظامی حکمت عملیوں کا استعمال کرتے ہوئے باخبر فیصلوں پر عمل درآمد کرنے کے لیے خود مختار طریقے سے کام کرتی ہیں۔ تاہم، متعدد وجوہات کی بنا پر AI ایپلیکیشنز کو وکندریقرت بنانا ایک مشکل اور چیلنجنگ کام ہے۔ 

• آٹونومک کمپیوٹنگ

AI ایپلی کیشنز کے بڑے اہداف میں سے ایک جزوی طور پر یا مکمل طور پر خود مختار آپریشنز کو فعال کرنا ہے جہاں متعدد انٹیلی جنس ایجنٹس یا چھوٹے کمپیوٹر پروگرام اپنے مقامی ماحول کو جانیں گے اور ان کا تجزیہ کریں گے، ان کی اندرونی حالتوں کو محفوظ رکھیں گے اور اس کے مطابق مخصوص کارروائیوں کو انجام دیں گے۔

• کی اصلاح

AI ایپلی کیشنز کی ایک بڑی خصوصیت یہ ہے کہ وہ تمام ممکنہ حلوں کے درمیان مثالی حلوں کے سیٹ کو فلٹر کرکے سب سے زیادہ موثر اور موثر فیصلے کرنے کی صلاحیت ہے، اور یہ AI الگورتھم اور ماڈلز کی اصلاح کی وجہ سے ممکن ہے۔ اصلاح کی تکنیک نظام کی سطح اور درخواست کی سطح کے مقاصد کے لحاظ سے ایک محدود یا غیر محدود ماحول میں کام کر کے کسی مسئلے کا بہترین حل تلاش کرنے کا مقصد۔ وکندریقرت اصلاح کے نتیجے میں بہتر کارکردگی اور کارکردگی میں اضافہ ہوگا۔ 

• منصوبہ بندی

AI ایپلی کیشنز نئے یا چیلنجنگ ماحول میں پیچیدہ مسائل کو حل کرنے کے لیے دیگر ایپلی کیشنز اور سسٹمز کے ساتھ تعاون کرتے وقت منصوبہ بندی کی حکمت عملیوں کا استعمال کرتی ہیں۔ منصوبہ بندی کی حکمت عملی AI ماڈلز کی لچک اور کارکردگی کو برقرار رکھنے میں اہم کردار ادا کرتی ہے۔ منصوبہ بندی کی حکمت عملیوں کے لیے بلاک چین کے استعمال کے نتیجے میں مشن کے اہم نظاموں اور سٹریٹیجک ایپلی کیشنز کے لیے استعمال ہونے والی مزید ناقابل تغیر اور اہم حکمت عملی وضع کی جا سکتی ہے۔ 

• نالج ڈسکوری اور نالج مینجمنٹ

AI ایپلی کیشنز کو ڈیٹا کی ایک بڑی مقدار کے ساتھ کام کرنے کی شہرت ہے، اور ان کا انحصار مرکزی ڈیٹا پروسیسنگ سسٹم پر ہے۔ وکندریقرت کے استعمال کے ساتھ، علم کی دریافت اور علم کے انتظام کے عمل ذاتی نوعیت کے علم کے نمونے فراہم کرنے کے قابل ہوں گے جو اس میں شامل تمام اسٹیک ہولڈرز کی ضروریات کو مدنظر رکھتے ہیں۔ 

• سیکھنا

Ai ایپلی کیشنز کے مرکز میں سیکھنے کے الگورتھم ہیں جو علم کی دریافت اور آٹومیشن کے عمل کو قابل بناتے ہیں۔ مختلف قسم کے سیکھنے کے الگورتھم ہیں جیسے زیر نگرانی سیکھنے، غیر نگرانی شدہ سیکھنے، نیم زیر نگرانی سیکھنے، کمک سیکھنے، جوڑنا، گہری سیکھنے کے ماڈل، اور بہت کچھ جو مشین سیکھنے کے مختلف مسائل کو حل کرتے ہیں۔ وکندریقرت سیکھنے کے ماڈلز کے استعمال کے نتیجے میں انتہائی خودمختار تعلیمی نظام ہو سکتا ہے جو AI نظاموں میں مختلف عمودی حصوں میں مقامی ذہانت کو سپورٹ کرتے ہیں۔ 

وکندریقرت AI آپریشنز

AI ماڈلز اور الگورتھم اکثر بہتر، اور زیادہ ورسٹائل فیصلے کرنے کے لیے ڈیٹا کی ایک بڑی مقدار کی تربیت، جانچ اور تصدیق کرتے ہیں۔ تاہم، ڈیٹا سینٹرز، کلاؤڈز، اور کلسٹرز جیسے سینٹرلائزڈ ڈیٹا اسٹوریج سلوشنز کا استعمال انتہائی محفوظ AI ایپلی کیشنز تیار کرنے میں ایک بڑی رکاوٹ کے طور پر کام کرتا ہے جو اس کے صارفین کی رازداری کو محفوظ رکھتی ہے۔ یہاں کچھ سرفہرست بلاکچین نفاذات ہیں جنہیں متعدد AI ایپلی کیشنز کے ذریعے اپنایا جا سکتا ہے۔ 

• وکندریقرت اسٹوریج

جب سیکورٹی اور رازداری کی بات آتی ہے تو سینٹرلائزڈ ڈیٹا سٹوریج سلوشنز انتہائی حساس ہوتے ہیں کیونکہ ان ڈیٹا سٹوریج سلوشنز میں صارف کا ذاتی اور حساس ڈیٹا کے ساتھ ساتھ ان کے مقامات، صحت کے ریکارڈ، سرگرمیاں اور مالی معلومات شامل ہوتی ہیں۔ بلاکچین حصہ لینے والی ایپلیکیشنز اور نیٹ ورکس میں وکندریقرت اور خفیہ طور پر محفوظ اسٹوریج حل پیش کرتا ہے۔ ڈی سینٹرلائزڈ ڈیٹا سٹوریج سلوشنز نوڈس کا استعمال کرتے ہیں، اور نیٹ ورک میں ہر نوڈ کلائنٹ کے لیے ڈیٹا کی دستیابی کو یقینی بنانے کے لیے ڈیٹا بیس کی کلائنٹ سینٹرک انکرپٹڈ کاپی رکھتا ہے۔ کلائنٹ اپنی ضروریات اور ضروریات کے مطابق اپنے ڈیٹا کو استعمال اور مائن کرنے کے لیے آزاد ہیں۔ 

وکندریقرت ڈیٹا سٹوریج کے حل میں استعمال ہونے والی دو سب سے عام سٹوریج تکنیک ہیں Sharding اور Swarming. شارڈنگ وہ عمل ہے جس میں آپ ڈیٹا بیس کے منطقی پارٹیشن بناتے ہیں جسے "شارٹسجہاں ہر پارٹیشن کو ایک منفرد کلید تفویض کی جاتی ہے جسے پارٹیشن تک رسائی کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ دوسری طرف، سوارنگ ایک طریقہ ہے جو استعمال کرتا ہے "بھیڑAI ایپلی کیشنز میں تاخیر کو کم کرنے کے لیے نیٹ ورک میں متعدد نوڈس سے متوازی ڈیٹا تک رسائی کو فعال کرنے کے لیے، اور اس طرح زیادہ موثر اور ہموار کارکردگی کے نتیجے میں۔ شارڈز کو ایک ساتھ گروپ کیا جاتا ہے جس کے نتیجے میں ایک جمع شدہ اسٹوریج کی تشکیل ہوتی ہے جو نیٹ ورک میں بھیڑ کی شکل میں نوڈس کے گروپ کے ذریعہ سپورٹ کیا جاتا ہے۔ 

وکندریقرت اسٹوریج سلوشنز کے استعمال کے نتیجے میں ذخیرہ کرنے کی بھروسے اور توسیع پذیری میں اضافہ ہو سکتا ہے کیونکہ وکندریقرت اسٹوریج سلوشنز کی طرف سے پیش کردہ کثیر الجہتی جغرافیائی تقسیم کی وجہ سے۔ کچھ ابھرتے ہوئے وکندریقرت اسٹوریج کے حل میں Storj، Swarm، Sia، FileCoin، IPFS، اور مزید شامل ہیں۔ 

• ڈیٹا مینجمنٹ

AI ایپلیکیشن تیار کرنے کی ایک بڑی ضرورت ڈیٹا کو اس طریقے سے منظم کرنا ہے کہ قابل اعتماد اور بھروسہ مند ڈیٹا ذرائع سے انتہائی درست، متعلقہ اور مکمل ڈیٹا سیٹس جمع کیے جا سکیں۔ روایتی طور پر، AI ایپلی کیشنز اور الگورتھم مرکزی ڈیٹا مینجمنٹ کے طریقے چلاتے ہیں جیسے ڈیٹا سیگمنٹیشن، ڈیٹا فلٹریشن، اور مواد سے آگاہ ڈیٹا اسٹوریج جو کہ نیٹ ورک کے تمام نوڈس پر عمل میں لایا جاتا ہے۔ جب بلاکچین نیٹ ورکس کے ذریعہ پیش کردہ وکندریقرت ڈیٹا اسٹوریج کے مقابلے میں، سینٹرلائزڈ ڈیٹا مینجمنٹ کا کرایہ بہت کم ہے کیونکہ ڈیٹا میں معمولی تبدیلیوں کے باوجود نہ صرف ڈیٹا ڈپلیکیشن کی شرح زیادہ ہوگی، بلکہ اسی طرح کے ڈیٹاسیٹس کو بار بار منتقل کرنے کی ضرورت بھی زیادہ ہوگی۔ . 

دوسری طرف ڈی سینٹرلائزڈ ڈیٹا مینجمنٹ کے طریقوں کو ڈیٹا میں مقامی اور وقتی خصوصیات کو مدنظر رکھتے ہوئے نیٹ ورک میں نوڈ کی سطح پر تعینات کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ مزید برآں، ڈیٹا کی اصل اور حفاظت کو برقرار رکھنے کے لیے، وکندریقرت انتظامی اسکیمیں میٹا ڈیٹا کو بلاکچین پر رکھ سکتی ہیں۔ 

AI ایپلی کیشنز کے لیے بلاک چین کی اقسام

Blockchain ٹیکنالوجی کو دو اقسام میں تقسیم کیا جا سکتا ہے: اجازت ہے۔ جہاں صرف مجاز صارفین بلاک چین ایپلی کیشنز کو کلاؤڈ بیسڈ، کنسورشیم، یا نجی سیٹنگز میں رسائی حاصل کر سکتے ہیں، اور بغیر اجازت جہاں کوئی بھی انٹرنیٹ کا استعمال کرتے ہوئے عوامی طور پر سسٹم تک رسائی حاصل کر سکتا ہے۔ 

• پبلک بلاک چینز

پبلک بلاکچین بلاکچین نیٹ ورکس کے بغیر اجازت کے زمرے سے تعلق رکھتا ہے، جہاں صارفین کو اپنے سسٹمز پر بلاک چین کوڈ ڈاؤن لوڈ کرنے، کوڈ میں ترمیم کرنے اور کوڈ کو اپنی ضروریات اور ضروریات کے مطابق استعمال کرنے کی آزادی ہے۔ مزید برآں، پبلک بلاک چینز پڑھنے اور لکھنے کے آپریشنز کے لیے اکثر اوپن سورس ہوتے ہیں اور آسانی سے قابل رسائی ہوتے ہیں۔ چونکہ پبلک بلاک چینز ہر کسی کے لیے قابل رسائی ہیں، اس لیے یہ سسٹمز حفاظت کے لیے پیچیدہ پروٹوکولز کا استعمال کرتے ہیں، اور نیٹ ورک پر موجود صارفین کی شناخت اور لین دین کی رازداری کی معلومات کا انتظام نیٹ ورک پر فرضی اور گمنام ڈیٹا کے ذریعے کیا جاتا ہے۔ ڈیٹا اور اثاثوں کی منتقلی کے لیے، ہر پبلک بلاکچین نیٹ ورک مقامی ٹوکن استعمال کرتا ہے جسے ویلیو پوائنٹرز یا کریپٹو کرنسی بھی کہا جاتا ہے۔ 

• پرائیویٹ بلاک چینز

پبلک بلاکچینز کے برعکس، پرائیویٹ بلاکچین نیٹ ورک اجازت یافتہ نظام ہیں جن کا انتظام ایک ہی تنظیم کے ذریعے کیا جاتا ہے، اور انہیں بغیر اجازت کے نظام کے طور پر ڈیزائن کیا گیا ہے جہاں صارفین یا شرکاء کو ہمیشہ نیٹ ورک کے اندر جانا جاتا ہے، اور انہیں پڑھنے اور لکھنے کی کارروائیوں کے لیے پیشگی منظوری حاصل ہوتی ہے۔ نیٹ ورک. پرائیویٹ بلاک چینز اکثر اعلی کارکردگی پیش کرتے ہیں کیونکہ دیکھنے والوں کی شناخت معلوم ہوتی ہے، اور وہ نیٹ ورک کے پہلے سے منظور شدہ شرکاء ہوتے ہیں تاکہ نیٹ ورک پر کسی بھی لین دین کی توثیق کرنے کے لیے پیچیدہ الگورتھم اور ریاضی کی کارروائیوں کی ضرورت کو ختم کیا جا سکے۔ مزید برآں، پرائیویٹ بلاکچین نیٹ ورک نیٹ ورک کے اندر کسی بھی قسم کے اثاثے، اقدار، یا مقامی ڈیٹا منتقل کر سکتے ہیں۔ 

بالکل اسی طرح جیسے پبلک بلاکچین نیٹ ورکس میں، پرائیویٹ بلاکچین نیٹ ورک میں ٹرانزیکشن اور اثاثوں کی منتقلی کی منظوری ملٹی پارٹی کنسنسس الگورتھم یا ووٹنگ کے ذریعے کی جاتی ہے جو نہ صرف تیز ٹرانزیکشنز کو قابل بناتا ہے بلکہ کم توانائی بھی خرچ کرتا ہے۔ حیرت انگیز طور پر، نجی بلاکچین نیٹ ورک پر لین دین کی منظوری کا اوسط وقت ایک سیکنڈ سے کم ہے۔ 

• کنسورشیم بلاکچین نیٹ ورکس

کنسورشیم بلاک چینز، جسے فیڈریٹڈ بلاک چینز بھی کہا جاتا ہے تنظیموں کے ایک گروپ کے ذریعے چلایا جاتا ہے جہاں گروپس عام طور پر ان تنظیموں کے مشترکہ مفادات کی بنیاد پر بنائے جاتے ہیں۔ کنسورشیم بلاکچین نیٹ ورکس عام طور پر سرکاری تنظیموں اور اداروں، بینکوں اور کچھ نجی بلاکچین کمپنیاں بھی پیش کرتے ہیں۔ 

بالکل ان کے پرائیویٹ بلاکچین ہم منصبوں کی طرح، کنسورشیم بلاکچین نیٹ ورک اجازت یافتہ سسٹمز کے طور پر کام کرتا ہے حالانکہ نیٹ ورک کے چند صارفین کو نیٹ ورک پر پڑھنے اور لکھنے کی دونوں مراعات حاصل ہیں۔ عام طور پر، کنسورشیم بلاکچین نیٹ ورک کے تمام صارفین کو پڑھنے کی رسائی ہوتی ہے، لیکن صرف چند افراد ہی نیٹ ورک پر ڈیٹا لکھ سکتے ہیں۔ 

AI ایپلی کیشنز کے لیے وکندریقرت بنیادی ڈھانچہ

بلاکچین آرکیٹیکچرز کو روایتی طور پر ڈویلپرز نے ہیشنگ کی حکمت عملیوں اور منسلک فہرستوں کے ڈیٹا ڈھانچے کے امتزاج کا استعمال کرتے ہوئے لکیری انفراسٹرکچر کے طور پر ڈیزائن کیا تھا۔ تاہم، حال ہی میں، ڈویلپرز بڑے ڈیٹا کو ہینڈل کرنے کے لیے قطار میں لگی معلومات، اور گراف تھیوری کا استعمال کرتے ہوئے نان لائنر انفراسٹرکچر پر کام کر رہے ہیں، اور ریئل ٹائم AI پر مبنی ایپلی کیشنز کی ضروریات کو پورا کرتے ہیں۔ 

بلاکچین سے چلنے والی AI ایپلی کیشنز

AI کے ساتھ ڈی سینٹرلائزڈ ڈیٹا اسٹوریج اور ڈیٹا مینجمنٹ

AI کے ساتھ Blockchain کا ​​استعمال کرنے سے ڈویلپرز کو مستحکم نظام تیار کرنے پر کام کرنے کی اجازت ملی ہے جو مختلف تکنیکی اختراعات کے تعامل کی حمایت کرتے ہیں، اور اس طرح محفوظ اور محفوظ ڈیٹا مینجمنٹ، ڈیٹا کی منتقلی، اور ڈیٹا اسٹوریج کے لیے ایک پلیٹ فارم مہیا کرتے ہیں۔ مندرجہ ذیل اعداد و شمار طبی صنعت کے لیے بلاک چین اور AI ٹیکنالوجیز کی مشترکہ خصوصیات کو ظاہر کرتا ہے جس میں مختلف مراحل جیسے تجزیات، تشخیص، طبی دریافتوں اور رپورٹوں کی توثیق، اور اہم فیصلہ کرنا شامل ہیں۔ 

حالیہ برسوں میں، ڈیٹا کی ایک بڑی مقدار کو ہینڈل کرنا، الگورتھم اور ماڈلز کی کمپیوٹنگ کی طاقت کو تیزی سے بڑھانا، اور مربوط سسٹمز اور ایپلیکیشنز کی بڑھتی ہوئی صارف کی قبولیت AI اور ML انڈسٹری میں اولین ترجیحات رہی ہیں۔ چونکہ مصنوعی عصبی نیٹ ورک کو تربیتی مقاصد کے لیے اکثر ڈیٹا اور کمپیوٹنگ پاور کی ایک بڑی مقدار کی ضرورت ہوتی ہے، اس لیے بڑے ڈیٹا سیٹس کو حاصل کرنے کے لیے طاقتور ڈیٹا سینٹرز بنانا ضروری ہے۔ آڈٹ کے عمل کے دوران، بلاک چین نیٹ ورکس کو ڈیٹا اور استفسار کی معلومات کو ذخیرہ کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے جبکہ اعلیٰ سطح کی سیکیورٹی اور رازداری حاصل کی جا سکتی ہے۔ مزید برآں، AI اور Blockchain ٹیکنالوجیز کا انضمام ایک مضبوط اتفاق رائے کا طریقہ کار فراہم کرے گا جو ناقابل تغیر، مضبوط، وکندریقرت ہے۔ 

AI کے لیے وکندریقرت بنیادی ڈھانچہ

بلاکچین نیٹ ورک کے بنیادی ڈھانچے کے تعارف نے روایتی تقسیم شدہ فن تعمیر میں تین نئی خصوصیات کا اضافہ کیا: ڈیٹا اور اثاثوں کا وکندریقرت اور مشترکہ کنٹرول، مقامی اثاثہ جات کے تبادلے، اور ناقابل تغیر آڈٹ ٹریلز۔ جب بلاکچین انفراسٹرکچر کو AI ٹیکنالوجیز کے ساتھ ملایا گیا، تو انفراسٹرکچر نے صارفین کو ڈیٹا کے نئے ماڈل فراہم کیے، اور ڈیٹا کی بھروسے میں اضافہ کرتے ہوئے AI ماڈلز اور تربیتی ڈیٹا کے مشترکہ کنٹرول کی پیشکش کی۔ بہتر اور زیادہ موثر ڈیٹا ماڈل تیار کرنے کے لیے، AI ماڈلز کو ڈیٹا کی ایک بڑی مقدار تک رسائی کی ضرورت ہوتی ہے جو بلاکچین نیٹ ورکس کے ذریعے فراہم کیا جاتا ہے۔ 

ڈی سینٹرلائزڈ نیٹ ورکس جیسے IPFS اور Ethereum بالترتیب ڈیٹا سٹوریج اور بڑے کمپیوٹیشنل وسائل کو سنبھال سکتے ہیں، اس لیے اعلیٰ سطح کی رازداری کے ساتھ چھیڑ چھاڑ سے پاک ریکارڈ فراہم کرتے ہیں۔ اوپن سورس ڈی سینٹرلائزڈ AI پلیٹ فارمز جیسے ChainIntel کا مقصد بڑی کمپنیوں کے ذریعے AI خدمات کی اجارہ داری سے چھٹکارا حاصل کرنا ہے۔ 

وکندریقرت AI ایپلی کیشنز

اجتماعی فیصلہ سازی، اور وکندریقرت ذہانت کے متعدد اطلاقات ہو سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، نیچے دی گئی تصویر IoT اور AI ٹیکنالوجیز کے ساتھ Blockchain کے امتزاج کی خصوصیات اور فوائد کو ظاہر کرتی ہے تاکہ کاشتکاری کے کھیتوں میں پیداوار میں اضافہ ہو۔ IoT سینسر مٹی کے غذائی اجزاء کی سطح کی نگرانی کر سکتے ہیں، اور ایسی تصاویر کھینچ سکتے ہیں جو وقت کے ساتھ ساتھ فصلوں کی نشوونما کی نگرانی میں مدد کر سکتی ہیں۔ AI IoT سینسر سے حاصل کردہ ڈیٹا کا استعمال پیشین گوئی کرنے والا تجزیہ فراہم کر سکتا ہے جو کسانوں کو مختلف حالات کی نگرانی کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ بلاکچین کا استعمال اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ نیٹ ورک پر ہر صارف کو ان لین دین تک رسائی حاصل ہے جو لاجسٹکس پر خرچ ہونے والے وقت کو کم کرنے میں مدد کرتی ہے۔ 

مندرجہ بالا تصویر بلاک چین پر مبنی نظام کو ظاہر کرتی ہے جو سمندر کے بستروں کی بغیر پائلٹ کے خودکار ذہین تلاش کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔ 

مندرجہ بالا تصویر مالی اور بینکنگ مقاصد کے لیے بلاک چین اور اے آئی کے استعمال کو ظاہر کرتی ہے، اور کس طرح بلاک چین اور اے آئی مالیاتی نظام کی کارکردگی، حفاظت اور تحفظ کو بہتر بنا سکتے ہیں۔ 

نتیجہ

اس آرٹیکل میں، ہم نے AI میں بلاکچین کے استعمال اور استعمال کے معاملات کے بارے میں بات کی ہے۔ مضمون وکندریقرت اسٹوریج کا ایک جائزہ پیش کرتا ہے، اور بلاک چین AI کے ساتھ کئی مسائل کو حل کرنے کی کلید کیسے ہو سکتا ہے۔ آگے بڑھتے ہوئے، ہم نے AI میں بلاکچین کی درجہ بندی، اور متعلقہ ٹیکنالوجیز، اور بلاکچین کی اقسام اور بنیادی ڈھانچے کے لحاظ سے بلاکچین کے نفاذ کے موازنہ، وکندریقرت AI آپریشنز، اور پروٹوکول. آخر میں، ہم AI میں بلاکچین کی مختلف ایپلی کیشنز پر تبادلہ خیال کرتے ہیں۔ 

چیزوں کا خلاصہ کرنے کے لیے، یہ کہنا محفوظ ہوگا کہ AI میں بلاکچین کا نفاذ صارف کی پرائیویسی، محفوظ اوریکلز، سے متعلق AI انڈسٹری میں موجودہ مسائل کو حل کرنے اور حل کرنے کی صلاحیت رکھتا ہے۔ سمارٹ معاہدے کی حفاظت، اتفاق رائے پروٹوکول، معیاری کاری، اور گورننس۔