Gli algoritmi di machine learning hanno incredibili capacità di apprendimento. Queste capacità possono essere applicate nella blockchain per rendere la catena più intelligente e sicura di quanto non lo sia già.
Prerequsiti :
Introduzione all'Apprendimento Automatico nella BlockChain
La tecnologia Blockchain ha fatto tendenza negli ultimi anni. Questa tecnologia consente alle persone di interagire direttamente tra loro 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 utili e performanti. In questo articolo, comprenderemo 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 nel sommario riportato di seguito.
Cosa è la Tecnologia Blockchain ?
L'idea di base alla base della tecnologia blockchain è quella di decentralizzare l'archiviazione dei dati in modo che non possano essere di proprietà o gestiti da un particolare individuo, pubblico o privato che sia.
Può essere aggiornato da un foglio di transazione in cui una volta che una transazione è annotata nel foglio non può essere modificata. Successivamente, la transazione in arrivo deve essere verificata prima di entrare nel foglio da una parte di fiducia. L'unica differenza è che il nuovo set di record è controllato dall'architettura decentralizzata dei nodi. Non è necessaria alcuna parte centralizzata specifica per verificare i record.
In altre parole il totale del tuo conto bancario e il tuo estratto conto è in un server di una banca, se invece hai un "conto nella blockchain" questi dati sono distribuiti tra tutte le persone che hanno un "conto nella blockchain".
Quindi se il server della banca viene hackerato e cancellato il backup tu perdi tutto, giusto?
Nella blockchain per riuscire in questo attacco dovrei hackerare contemporaneamente tutti i dispositivi connessi alla blockchain ( solitamente si parla di milioni di dispositivi ).
Anche se il meccanismo della tecnologia blockchain è complesso e può essere considerato come l'insieme di vari blocchi che sono collegati tra loro dove viene mantenuto il flusso di dati. In questa catena, il blocco attuale mantiene 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 alle modifiche in cui la blockchain più vecchia non può essere modificata e tuttavia ci sono modifiche eseguite nel blocco, il che significa che le modifiche nel loro hash.
Da cosa è composta la Tecnologia Blockchain ?
Una blockchain è composta da tre componenti importanti che sono elencati di seguito:
Blocchi: come suggerisce il nome, la blockchain è composta da molti blocchi in cui ogni blocco ha tre elementi di base:
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 viene firmato e legato ai dati nel blocco. L'estrazione dei dati dal blocco rende il nonce e l'hash slegati con i dati.
Minatori: i minatori sono responsabili della creazione di nuovi blocchi sulla catena attraverso un processo chiamato mining.
Come funziona la Tecnologia Blockchain ?
Come spiegato sopra, ogni blocco è costituito dal suo nonce e hash univoci, e l'hash nel blocco attuale 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 giusta combinazione. I minatori con la giusta combinazione sono spesso chiamati come aventi un "nonce d'oro" e questo crea un blocco da aggiungere nella catena.
Dal momento che trovare i nonces richiede un'enorme quantità di tempo e potenza di calcolo. Diventa difficile apportare modifiche ai blocchi e questo rende la tecnologia blockchain resiliente ai cambiamenti .
Nodi: Uno dei concetti più importanti alla base della creazione di blockchain è decentralizzare i dati in blocchi diversi. Quindi non uno in particolare può possedere tutte le informazioni. Ciò consente di rendere la catena di proprietà di diverse 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.
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 difficile controllare o visualizzare ogni azione nel libro mastro. Ogni partecipante della catena ha un numero di identificazione univoco che mostra le sue transazioni nella catena.
La figura seguente rappresenta la tracciabilità e la resistenza al cambiamento delle qualità di qualsiasi blockchain con la sua struttura .
Capite quanto è più difficile hackerare una blockchain ....
Applicazioni dell'Apprendimento Automatico basate su blockchain
Ci possono essere diverse applicazioni della tecnologia blockchain, alcune di queste sono elencate di seguito:
Commercio di dati sicuro
Trasferimento di denaro con prevenzione frodi
Sistema operativo IoT in tempo reale
Monitoraggio della filiera e della logistica
Scambio di criptovalute
Sicurezza dell'identità personale
Apprendimento Automatico e blockchain cosa devi sapere
Queste capacità 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 di ML può essere utilizzata per ridurre il tempo impiegato per trovare il nonce d'oro e anche la ML può essere utilizzata per migliorare i percorsi di condivisione dei dati. Inoltre, possiamo costruire molti modelli migliori di apprendimento automatico utilizzando la caratteristica dell'architettura dati decentralizzata della tecnologia blockchain.
I modelli di machine learning possono utilizzare i dati archiviati nella rete blockchain per fare la previsione o per l'analisi dei dati. prendiamo un esempio di qualsiasi applicazione basata su blockchain intelligente 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. La memorizzazione 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 la maggiore precisione.
L'immagine seguente è una rappresentazione dell'architettura per l'adattamento dell'apprendimento automatico in un'applicazione basata su l'apprendimento automatico e blockchain.
Vantaggi dell'apprendimento automatico nelle applicazioni basate su blockchain
Ci possono essere molti vantaggi nell'utilizzo di modelli di apprendimento automatico nella tecnologia blockchain, alcuni di essi sono elencati di seguito:
L'autenticazione dell'utente di qualsiasi utente autorizzato è facile quando tenta di apportare modifiche alla blockchain.
Utilizzando ML possiamo fare in modo che blockchain fornisca un'ampia gamma di sicurezza e fiducia.
L'integrazione dei modelli ML può aiutare a garantire la sostenibilità dei termini e delle condizioni concordati in precedenza.
Possiamo realizzare un modello ML aggiornato in base all'ambiente di catena di blockchain.
I modelli possono aiutare a estrarre dati validi dall'utente finale. Che può essere calcolato continuamente e sulla base di ciò possiamo dare ricompense all'utente
Utilizzando la tracciabilità del blockchain possiamo anche valutare l'hardware di diverse macchine in modo che i modelli ML non possano discostarsi dal percorso di apprendimento per cui sono assegnati nell'ambiente.
Siamo in grado di 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 avanzato: poiché sappiamo tutti 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.
Trading di dati: le aziende che utilizzano blockchain per il trading 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 di prodotti: nello scenario attuale la maggior parte delle grandi unità o organizzazioni di produzione ha iniziato a lavorare con procedure basate su blockchain per migliorare la produzione, la sicurezza, la trasparenza e i controlli di conformità. L'integrazione di algoritmi ML può essere più utile per elaborare 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: al giorno d'oggi le città intelligenti stanno aiutando a migliorare il tenore di vita delle persone in cui l'apprendimento automatico e le tecnologie blockchain svolgono un ruolo cruciale nella creazione di città intelligenti, ad esempio le case intelligenti possono essere monitorate da algoritmi di apprendimento automatico e personalizzazione dei dispositivi basata sulla blockchain può migliorare la qualità del sostentamento.
Sistema di sorveglianza: la sicurezza è una preoccupazione importante delle persone a causa dell'aumento del tasso di criminalità nello scenario attuale. ML e blockchain possono essere utilizzati per la sorveglianza in cui blockchain può essere utilizzato per la gestione dei dati continui e ML può essere utilizzato per l'analisi dei dati.
Casi d'uso di Machine Learning con tecnologia Blockchain
Nello scenario odierno, ci sono varie grandi e piccole aziende che hanno implementato entrambe le tecniche integrate tra loro o integrate in diversi lavori di un sistema che sta lavorando per fornire un unico 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 fornitori di cibo. Dove hanno implementato con successo alcune tecniche di ML. in cui i dati acquistati utilizzando blockchain da dispositivi mobili vengono elaborati utilizzando tecniche di ML per determinare i punteggi di credito e prevedere l'affidabilità creditizia di diversi utenti. In modo che gli istituti di credito possano facilitare il prestito e il rimborso utilizzando la tecnologia blockchain.
Porsche, una famosa azienda produttrice di automobili, è uno dei primi ad adottare la tecnologia in cui ML e blockchain 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 suoi utenti; facilitando loro il parcheggio, la ricarica e l'accesso temporaneo di terzi alla propria auto.
Una società con sede a New York sta anche utilizzando un'innovazione basata su blockchain per consentire la generazione e il commercio di energia per le comunità locali. La tecnologia utilizza contatori intelligenti a 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 società legate alle industrie alimentari come Unilever e Nestlé stanno utilizzando blockchain e ML per affrontare disastri alimentari come lo spreco e la contaminazione del cibo per mantenere la loro catena di approvvigionamento in modo efficiente.
Conclusioni sull'apprendimento automatico e blockchain
Nell'articolo, abbiamo visto una panoramica della tecnologia blockchain con i suoi componenti e applicazioni. Successivamente, abbiamo esplorato l'opportunità di integrare la tecnologia blockchain con l'apprendimento automatico.
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