In che modo l’apprendimento automatico può essere utilizzato con la tecnologia Blockchain?
La tecnologia blockchain è stata di tendenza negli ultimi anni. Questa tecnologia consente alle persone di interagire direttamente tra loro in modo sicuro attraverso un sistema altamente sicuro e decentralizzato, senza intermediari. Oltre alle proprie capacità, l’apprendimento automatico può aiutare a gestire molte limitazioni che hanno i sistemi basati su blockchain. La combinazione di queste due tecnologie (Machine Learning e Blockchain Technology) può fornire risultati altamente performanti e utili. In questo articolo, capiremo la tecnologia blockchain ed esploreremo come le capacità di apprendimento automatico possono essere integrate con un sistema basato sulla tecnologia blockchain. Discuteremo anche alcune applicazioni popolari e casi d’uso di questo approccio integrato. I punti principali da trattare in questo articolo sono elencati nella tabella dei contenuti fornita di seguito.
Sommario
Tecnologia Blockchain
Apprendimento automatico nelle applicazioni basate su blockchain
Applicazioni di Machine Learning in Blockchain
Casi d’uso dell’apprendimento automatico con la tecnologia Blockchain
Ora, iniziamo con la comprensione della tecnologia blockchain.
Tecnologia Blockchain
L’idea alla base della tecnologia blockchain è decentralizzare l’archiviazione dei dati in modo che non possano essere posseduti o gestiti da un particolare attore. Può essere aggiornato da un foglio di transazione dove una volta che una transazione è annotata nel foglio non può essere modificata. Successivamente, la transazione imminente deve essere verificata prima di entrare nel foglio da una parte fidata. L’unica differenza è che il nuovo set di record è controllato dall’architettura decentralizzata dei nodi. Non c’è nessuna parte centralizzata specifica necessaria per verificare i record.
Sebbene il meccanismo della tecnologia blockchain sia complesso e possa essere considerato come l’insieme di vari blocchi che sono collegati tra loro in cui viene mantenuto il flusso di dati. In questa catena, il blocco attuale contiene l’hash del blocco precedente e così via. L’utilizzo di questo tipo di meccanismo blockchain di sistema si rende tracciabile in termini di dati e transazioni. Invece di questo, sono resistenti ai cambiamenti in cui la vecchia blockchain non può essere modificata e ancora ci sono modifiche eseguite nel blocco, il che significa che le modifiche nel loro hash. Una blockchain è composta da tre importanti componenti al suo interno che sono elencati di seguito
Blocchi: come suggerisce il nome, la blockchain è composta da molti blocchi in cui ogni blocco ha tre elementi fondamentali:
Dati
Nonce che è un numero intero a 32 bit. Viene generato casualmente con la generazione di un blocco, che provoca la generazione dell’hash dell’intestazione del blocco
Hash che è un numero a 256 bit molto piccolo e connesso al nonce
Ogni volta che in una catena viene creato un blocco, nonce genera l’hash crittografico che è firmato e legato ai dati nel blocco. L’estrazione dei dati dal blocco fa sì che il nonce e l’hash siano slegati dai dati.
Minatori: i minatori sono responsabili della creazione di nuovi blocchi sulla catena attraverso un processo chiamato mining.
Come spiegato sopra, ogni blocco è costituito dal suo nonce e hash univoci e l’hash nel blocco presente fa riferimento all’hash del blocco precedente collegato nella catena, il che rende difficile l’estrazione di un blocco, specialmente su catene di grandi dimensioni.
I minatori richiedono tecniche speciali per risolvere la complessa matematica nella ricerca di un nonce responsabile della generazione di un hash accettato. Poiché il nonce è solo 32 bit e l’hash è 256, ci sono circa miliardi di possibili combinazioni di nonce e hash che devono essere estratte fino a quando non viene trovata la combinazione giusta. I minatori con la giusta combinazione sono spesso chiamati come aventi un “nonce dorato” e questo crea un blocco da aggiungere alla catena.
Dal momento che trovare nonce d’oro richiede un’enorme quantità di tempo e potenza di calcolo. Diventa difficile apportare modifiche ai blocchi e questo rende la tecnologia blockchain resistente ai cambiamenti
Nodi: come abbiamo discusso, uno dei concetti più importanti alla base della creazione di blockchain è decentralizzare i dati in diversi blocchi. Quindi nessuno in particolare può possedere tutte le informazioni. Ciò consente di rendere la catena di proprietà di varie persone o organizzazioni. I nodi possono essere considerati come un dispositivo che contiene la copia della blockchain e fa funzionare la catena o la rete nelle direzioni richieste.
Ogni nodo possiede una copia della blockchain e la rete è impostata per approvare qualsiasi blocco appena estratto per la catena come aggiornato, affidabile e verificato. La trasparenza delle blockchain rende la melassa il controllo o la visualizzazione di ogni azione nel libro mastro. Ogni partecipante della catena ha un numero di identificazione univoco che mostra le sue transazioni nella catena.
Ci possono essere diverse applicazioni della tecnologia blockchain, alcune delle quali sono elencate di seguito:
Scambio di dati sicuro
Trasferimento di denaro transfrontaliero
Sistema operativo IoT in tempo reale
Monitoraggio della catena di approvvigionamento e della logistica
Scambio di criptovalute
Sicurezza dell’identità personale
Apprendimento automatico nelle applicazioni basate su blockchain
Gli algoritmi di apprendimento automatico hanno incredibili capacità di apprendimento. Queste funzionalità possono essere applicate nella blockchain per rendere la catena più intelligente di prima. Questa integrazione può essere utile per migliorare la sicurezza del registro distribuito della blockchain. Inoltre, la potenza di calcolo del machine learning può essere utilizzata nella riduzione del tempo impiegato per trovare il golden nonce e anche il machine learning può essere utilizzato per migliorare i percorsi di condivisione dei dati. Inoltre, possiamo costruire molti modelli migliori di apprendimento automatico utilizzando la funzionalità di architettura dei dati decentralizzata della tecnologia blockchain.
I modelli di apprendimento automatico possono utilizzare i dati archiviati nella rete blockchain per effettuare la previsione o per l’analisi dei dati. prendiamo un esempio di qualsiasi applicazione intelligente basata su BT in cui i dati vengono raccolti da diverse fonti come sensori, dispositivi intelligenti, dispositivi IoT e la blockchain in questa applicazione funziona come parte integrante dell’applicazione dove sui dati il modello di apprendimento automatico può essere applicato per analisi o previsioni dei dati in tempo reale. L’archiviazione dei dati nella rete della blockchain aiuta a ridurre gli errori dei modelli ML perché i dati nella rete non avranno valori mancanti, duplicati o rumore, che è un requisito primario per il modello di apprendimento automatico per fornire una maggiore precisione. L’immagine seguente è una rappresentazione dell’architettura per l’adattamento all’apprendimento automatico in un’applicazione basata su BT.
Vantaggi dell’integrazione dell’apprendimento automatico nelle applicazioni basate su blockchain
Ci possono essere molti vantaggi nell’usare i modelli di machine learning nella tecnologia blockchain, alcuni di questi sono elencati di seguito:
L’autenticazione dell’utente di qualsiasi utente autorizzato è facile quando cerca di apportare modifiche alla blockchain.
Utilizzando ML possiamo fare in modo che BT fornisca un’elevata gamma di sicurezza e fiducia.
L’integrazione dei modelli di machine learning può aiutare a garantire la sostenibilità dei termini e delle condizioni concordati in precedenza.
Possiamo realizzare un modello ML aggiornato in base all’ambiente della catena di BT.
I modelli possono aiutare a estrarre buoni dati dall’utente finale. Che può essere calcolato continuamente e in base a ciò possiamo dare ricompense all’utente
Utilizzando la tracciabilità del BT possiamo anche valutare l’hardware di macchine diverse in modo che i modelli ML non possano divergere dal percorso di apprendimento per il quale sono assegnati nell’ambiente.
Possiamo implementare un processo di pagamento affidabile in tempo reale nell’ambiente blockchain.
Applicazioni di Machine Learning e sistemi integrati Blockchain
Ci possono essere molte applicazioni di machine learning e sistemi integrati blockchain. Alcuni di loro sono elencati di seguito:
Servizio clienti migliorato: come tutti sappiamo che la soddisfazione del cliente è un’esigenza primaria di qualsiasi organizzazione che serve i clienti utilizzando un modello di apprendimento automatico o una sorta di framework AutoML su un’applicazione basata su Blockchain, possiamo rendere il servizio più efficiente e automatizzato.
Scambio di dati : le aziende che utilizzano blockchain per lo scambio di dati in tutto il mondo possono rendere il servizio più veloce utilizzando i modelli ML nella blockchain. Dove il lavoro dei modelli ML è gestire le rotte commerciali dei dati. Invece di questo, possiamo anche usarli per la convalida dei dati e la crittografia dei dati.
Produzione del prodotto: nello scenario attuale la maggior parte delle grandi unità o organizzazioni di produzione ha iniziato a lavorare con procedure basate su blockchain per migliorare i controlli di produzione, sicurezza, trasparenza e conformità. L’integrazione di algoritmi ML può essere più utile per creare piani flessibili in periodi specifici per la manutenzione dei macchinari. Invece di questa integrazione di ML può aiutare a rendere automatizzato il test del prodotto e il controllo di qualità.
Città intelligenti: oggigiorno le città intelligenti stanno aiutando a migliorare gli standard di vita delle persone in cui l’apprendimento automatico e le tecnologie blockchain svolgono un ruolo cruciale nel rendere le città intelligenti, ad esempio le case intelligenti possono essere monitorate da algoritmi di apprendimento automatico e personalizzazione dei dispositivi che si basa sulla blockchain può migliorare la qualità dei mezzi di sussistenza.
Sistema di sorveglianza: la sicurezza è una preoccupazione importante delle persone a causa del crescente tasso di criminalità nello scenario attuale. ML e BT possono essere utilizzati per la sorveglianza, dove BT può essere utilizzato per la gestione dei dati continui e ML può essere utilizzato per l’analisi dei dati.
Casi d’uso dell’apprendimento automatico con la tecnologia Blockchain
Nello scenario odierno, ci sono varie aziende grandi e piccole che hanno implementato entrambe le tecniche integrate tra loro o integrate in diversi lavori di un sistema che sta lavorando per fornire un singolo output. Alcuni dei casi d’uso dell’apprendimento automatico e della tecnologia blockchain sono elencati di seguito:
IBM in collaborazione con Twiga Foods ha lanciato una strategia di microfinanziamento basata su blockchain per i venditori di generi alimentari. Dove hanno implementato con successo alcune tecniche di ML. dove i dati acquistati utilizzando blockchain da dispositivi mobili vengono elaborati utilizzando tecniche di machine learning per determinare i punteggi di credito e prevedere il merito creditizio di diversi utenti. In modo che i finanziatori possano facilitare il prestito e il rimborso utilizzando la tecnologia blockchain.
Porsche, una famosa azienda produttrice di automobili, è uno di quei primi ad adottare la tecnologia in cui ML e BT sono integrati per migliorare le capacità e la sicurezza delle automobili. L’azienda utilizza la tecnologia blockchain per scambiare i dati in modo più sicuro, offrendo tranquillità ai propri utenti; facilitandoli con il parcheggio, la ricarica e l’accesso temporaneo di terzi alla loro auto.
Anche una società con sede a New York sta utilizzando un’innovazione basata su blockchain per consentire la generazione e il commercio di energia per le comunità locali. La tecnologia utilizza contatori intelligenti microgrid che funzionano sulla base di modelli di apprendimento automatico e contratti intelligenti basati su blockchain per tracciare e gestire le transazioni energetiche.
Alcune altre aziende legate alle industrie alimentari come Unilever e Nestlé utilizzano blockchain e ML per affrontare disastri alimentari come lo spreco e la contaminazione del cibo per mantenere la propria catena di approvvigionamento in modo efficiente.
Parole finali
Nell’articolo, abbiamo avuto una panoramica della tecnologia blockchain con i suoi componenti e applicazioni. Successivamente, abbiamo esplorato l’opportunità di integrare la tecnologia a blocchi con l’apprendimento automatico. Ci sono diversi vantaggi e applicazioni di questa integrazione in cui possiamo usarli entrambi insieme per coprire i loro svantaggi. Esistono molte applicazioni e casi d’uso della loro integrazione che abbiamo trattato in questo articolo.
