Использование машинного обучения в технологии блокчейн

Алгоритмы машинного обучения обладают удивительными способностями к обучению. Используя эти возможности, блокчейны можно сделать умнее, чем раньше.

Технология блокчейн становится все более популярной в последние несколько лет. Высокозащищенная децентрализованная система позволяет людям напрямую общаться друг с другом без посредников с помощью этой технологии. Машинное обучение может помочь справиться со многими ограничениями систем на основе блокчейна в дополнение к собственным возможностям. Добиться высокопроизводительных и полезных результатов можно при сочетании машинного обучения и технологии блокчейн. Используя технологию блокчейна, мы изучим, как возможности машинного обучения могут быть интегрированы в систему, основанную на технологии блокчейна. Мы также обсудим некоторые популярные приложения и варианты использования этого комплексного подхода.

Технология Блокчейн

Технология блокчейн основана на децентрализации хранения данных, поэтому она больше не может принадлежать или управляться одной стороне. Лист транзакций может обновлять его, где после того, как транзакция записана в листе, ее нельзя изменить. Поэтому предстоящая транзакция должна быть проверена доверенной стороной, прежде чем она будет введена в лист. Единственное отличие состоит в том, что новый набор записей проверяется узлами, распределенными по децентрализованной архитектуре. Проверка не требует каких-либо централизованных полномочий.

Несмотря на то, что блокчейн является сложной технологией, он характеризуется множеством блоков, которые связаны друг с другом для поддержания непрерывного потока данных. Каждый блок в этой цепочке содержит хэш предыдущего блока. Таким образом, система блокчейн позволяет отслеживать данные и транзакции. С точки зрения того, как они реагируют на изменения, старый блокчейн не может быть изменен, но в блоке все еще могут быть внесены изменения, что означает, что хэш также меняется. Блокчейн состоит из трех важных компонентов.

Блоки:
Каждый блок блокчейна состоит из трех основных элементов, как следует из его названия:
1. Данные
2. Ононс, который представляет собой 32-битное целое число. Хэш заголовка блока генерируется случайным образом при создании блока.
3. Хэш, представляющий собой очень маленькое 256-битное число, связанное с одноразовым номером.

Nonce автоматически генерирует криптографический хэш каждого блока в цепочке и связывает его с соответствующими данными. Во время майнинга одноразовый номер и хеш отделяются от данных.

Майнеры
Это майнеры, которые создают новые блоки в цепочке посредством процесса, называемого майнингом.

По сути, каждый блок содержит свой уникальный одноразовый номер и хэш, а хеш в текущем блоке ссылается на хеш предыдущего блока, что затрудняет майнинг блока, особенно в больших цепочках.

Чтобы майнеры сгенерировали хэш, они должны решить сложную математику, чтобы найти одноразовый номер. Нонсы имеют длину всего 32 бита, а хэши — 256 бит, поэтому существует примерно миллиард возможных комбинаций одноразовых номеров и хэшей, которые нужно майнить, пока не будет найдена правильная комбинация. Правильная комбинация майнеров известна как золотой одноразовый номер, который добавляет блок в цепочку. Из-за времени и вычислительной мощности, необходимых для поиска золотых одноразовых номеров. Блоки становится трудно изменить, поэтому технология блокчейн устойчива к изменениям.

Узлы:

Мы уже обсуждали, что децентрализация данных в разные блоки — одна из самых важных идей блокчейна. Ни одна организация не может владеть всей информацией. Следовательно, сеть может принадлежать разным людям или организациям. Существуют узлы, которые представляют собой устройства, которые содержат копию блокчейна и гарантируют, что он работает в правильном направлении.

Каждый узел владеет копией блокчейна, а сеть настроена на прием новых добытых блоков для цепочки как обновленных, надежных и проверенных. Прозрачность блокчейнов делает практически невозможным проверку или просмотр каждой транзакции в реестре. Участники цепочки идентифицируются с помощью уникального идентификационного номера, который указывает на их транзакции.

Этот рисунок показывает прослеживаемость и устойчивость к изменениям характеристик любого блокчейна.

Машинное обучение в приложениях на основе блокчейна

Алгоритмы, основанные на машинном обучении, удивительно способны к обучению. Чтобы сделать цепочку умнее, эти возможности можно применить к блокчейну. Интеграция блокчейна и распределенного реестра может повысить безопасность блокчейна. Кроме того, машинное обучение может сократить время, затрачиваемое на вычисление золотого одноразового номера, и повысить эффективность маршрутов обмена данными за счет использования вычислительной мощности машинного обучения. Децентрализованная архитектура технологии блокчейн позволяет нам создавать множество лучших моделей машинного обучения.

В сетях блокчейна данные могут использоваться для моделей машинного обучения, чтобы делать прогнозы или анализировать данные. В качестве примера рассмотрим любое интеллектуальное приложение на основе BT, которое собирает данные с помощью датчиков, интеллектуальных устройств, устройств IoT и т. д., и к этим данным можно применить модель машинного обучения для анализа или прогнозирования данных в реальном времени. Хранение данных в сети блокчейн снижает количество ошибок моделей машинного обучения, поскольку в данных не будет пропущенных значений, дубликатов или шума. Это основное требование моделей машинного обучения для получения точных результатов. Ниже представлена ​​архитектура для адаптации машинного обучения в приложении на основе BT.

Преимущества интеграции машинного обучения в приложения на основе блокчейна

Технология блокчейн может предложить множество преимуществ от использования моделей машинного обучения, некоторые из которых перечислены ниже:

1. Аутентификация любого авторизованного пользователя проста, когда он настраивает или обновляет цепочки блоков.
2. BT может обеспечить высокий уровень безопасности и доверия с помощью машинного обучения.
Включение моделей машинного обучения может помочь обеспечить устойчивость ранее согласованных положений и условий.
3. Основываясь на сетевой среде BT, мы можем обновлять модели машинного обучения.
Модели могут помочь в получении высококачественных данных от пользователей. Результат которого можно вычислять непрерывно, и на его основе пользователям могут предоставляться вознаграждения.
4. Технология блокчейн может использоваться для реализации надежного платежного процесса в режиме реального времени.

Интегрированные приложения блокчейна и машинного обучения

Интегрированные системы машинного обучения и блокчейна можно использовать по-разному. Ниже приведены некоторые примеры:

Улучшение обслуживания клиентов.В любой организации главной задачей является удовлетворение потребностей клиентов. Используя модели машинного обучения или своего рода структуру AutoML в приложении на основе блокчейна, мы можем сделать продажи более эффективными и автоматизированными.

Торговля данными. Благодаря использованию моделей машинного обучения в блокчейне компании могут ускорить трансграничную торговлю данными. Модель ML отвечает за управление торговыми маршрутами данных. В качестве альтернативы они также могут использоваться для проверки данных и шифрования.

Производство. Большинство крупных производственных компаний или организаций начали внедрять процедуры на основе блокчейна для улучшения производства, безопасности, прозрачности и соответствия требованиям. Включение алгоритмов машинного обучения может улучшить возможность составления гибких планов обслуживания машин через определенные промежутки времени. Вместо этого можно использовать интеграцию машинного обучения для автоматизации тестирования продуктов и контроля качества.

Система наблюдения. Принимая во внимание нынешний сценарий эскалации преступности, общественная безопасность является серьезной проблемой. Комбинация ML и BT может использоваться для наблюдения, при этом BT используется для управления непрерывными данными, а ML — для анализа данных.

Применения машинного обучения с технологией блокчейн

В текущем сценарии существует множество крупных и малых предприятий, которые внедрили оба метода либо в комплексе, либо как часть системы, которая генерирует единый результат. Ниже приведены несколько примеров использования машинного обучения и технологии блокчейн:

Производство. Популярный производитель автомобилей одним из первых внедрил интеграцию ML и BT для повышения безопасности и расширения возможностей своих автомобилей. Используя технологию блокчейна, компания помогает своим пользователям избежать утечки данных, обеспечивая при этом парковку, зарядку и временный доступ третьих лиц к их автомобилям.

Цепочки поставок и логистика. Специалисты по логистике и цепочкам поставок имеют дело с большим количеством данных, с которыми может быть трудно справиться, если они не обрабатываются должным образом. Технология блокчейна с открытым исходным кодом позволяет вести учет товаров и эффективно отслеживать их.

Используя блокчейн, товары можно отслеживать от точки производства до конечного пользователя. Twiga Foods использовала машинное обучение для создания эффективных цепочек поставок и внедрила инструменты микрофинансирования на основе блокчейна. Успех предприятия был связан с использованием машинного обучения, которое использовалось для прогнозирования кредитоспособности на основе мобильных данных.

С помощью технологии блокчейна можно заполнить некоторые пробелы в существующих системах машинного обучения, сохраняющих конфиденциальность. Однако машинное обучение может помочь решить некоторые из этих проблем, поскольку оно было предложено в качестве инструмента для повышения энергоэффективности майнинга на блокчейне, а также для создания более интеллектуальных смарт-контрактов, соответствующих потребностям пользователей.