Wie kann maschinelles Lernen mit der Blockchain-Technologie verwendet werden? –

Die Blockchain-Technologie ist in den letzten Jahren im Trend. Diese Technologie ermöglicht es Einzelpersonen, über ein hochsicheres und dezentrales System ohne Zwischenhändler direkt miteinander zu kommunizieren. Zusätzlich zu seinen eigenen Fähigkeiten kann maschinelles Lernen dabei helfen, viele Einschränkungen zu bewältigen, die Blockchain-basierte Systeme haben. Die Kombination dieser beiden Technologien (Maschinelles Lernen und Blockchain-Technologie) kann leistungsstarke und nützliche Ergebnisse liefern. In diesem Artikel werden wir die Blockchain-Technologie verstehen und untersuchen, wie maschinelle Lernfähigkeiten in ein auf Blockchain-Technologie basierendes System integriert werden können. Wir werden auch einige beliebte Anwendungen und Anwendungsfälle dieses integrierten Ansatzes besprechen. Die wichtigsten Punkte, die in diesem Artikel behandelt werden sollen, sind im folgenden Inhaltsverzeichnis aufgeführt.

Inhaltsverzeichnis

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1. Blockchain-Technologie
2. Maschinelles Lernen in Blockchain-basierten Anwendungen
3. Anwendungen des maschinellen Lernens in Blockchain
4. Anwendungsfälle für maschinelles Lernen mit Blockchain-Technologie

Beginnen wir nun mit dem Verständnis der Blockchain-Technologie.

Blockchain-Technologie

Die Grundidee der Blockchain-Technologie besteht darin, die Speicherung von Daten zu dezentralisieren, sodass sie nicht von einem bestimmten Akteur besessen oder verwaltet werden können. Es kann durch ein Transaktionsblatt aktualisiert werden, wobei eine einmal im Blatt vermerkte Transaktion nicht mehr geändert werden kann. Anschließend muss die anstehende Transaktion vor der Eingabe des Blattes durch eine vertrauenswürdige Partei verifiziert werden. Der einzige Unterschied besteht darin, dass der neue Datensatz durch die dezentrale Architektur der Knoten geprüft wird. Es ist keine bestimmte zentrale Partei erforderlich, um die Aufzeichnungen zu überprüfen.

Obwohl der Mechanismus der Blockchain-Technologie komplex ist und als eine Menge verschiedener Blöcke angesehen werden kann, die miteinander verbunden sind, wo der Datenfluss aufrechterhalten wird. In dieser Kette enthält der aktuelle Block den Hash seines vorherigen Blocks und so weiter. Die Verwendung eines solchen System-Blockchain-Mechanismus macht sich in Bezug auf Daten und Transaktionen nachvollziehbar. Stattdessen sind sie resistent gegen Änderungen, bei denen die ältere Blockchain nicht geändert werden kann und dennoch Änderungen im Block vorgenommen werden, was bedeutet, dass sich ihr Hash ändert. Eine Blockchain besteht aus drei wichtigen Komponenten, die unten aufgeführt sind

• Blöcke: Wie der Name schon sagt, besteht die Blockchain aus vielen Blöcken, wobei jeder Block drei Grundelemente hat:

1. Daten
2. Nonce, das ist eine 32-Bit-Ganzzahl. Es wird zufällig bei der Generierung eines Blocks generiert, was die Generierung des Blockheader-Hashs bewirkt
3. Hash, eine 256-Bit-Zahl, die sehr klein ist und mit der Nonce verbunden ist

Immer wenn in einer Kette ein Block erstellt wird, generiert Nonce den kryptografischen Hash, der signiert und mit den Daten im Block verbunden ist. Durch das Mining der Daten aus dem Block werden Nonce und Hash mit den Daten entkoppelt.

• Minenarbeiter: Miner sind dafür verantwortlich, neue Blöcke in der Kette durch einen Prozess namens Mining zu erstellen.

Wie oben erklärt, besteht jeder Block aus seiner einzigartigen Nonce und seinem Hash, und der Hash im vorliegenden Block verweist auf den Hash des vorherigen Blocks, der in der Kette verbunden ist, was das Mining eines Blocks insbesondere bei großen Ketten erschwert.

Miner benötigen spezielle Techniken, um die komplexe Mathematik zu lösen, um eine Nonce zu finden, die für die Erzeugung eines akzeptierten Hashs verantwortlich ist. Da die Nonce nur 32 Bit und der Hash 256 beträgt, gibt es ungefähr Milliarden möglicher Kombinationen von Nonce und Hash, die abgebaut werden müssen, bis die richtige Kombination gefunden ist. Bergleute mit der richtigen Kombination werden oft als “goldene Nonce” bezeichnet, und das macht einen Block in der Kette hinzuzufügen.

Denn das Finden von goldenen Nonces erfordert enorm viel Zeit und Rechenleistung. Es wird schwierig, Änderungen in den Blöcken vorzunehmen und dies macht die Blockchain-Technologie resistent gegen die Änderungen

• Knoten: Wie wir besprochen haben, besteht eines der wichtigsten Konzepte hinter der Blockchain darin, die Daten in verschiedenen Blöcken zu dezentralisieren. So kann nicht ein bestimmter alle Informationen besitzen. Dadurch ist es möglich, die Kette im Besitz verschiedener Personen oder Organisationen zu machen. Knoten können als ein Gerät betrachtet werden, das die Kopie der Blockchain enthält und die Kette oder das Netzwerk in die erforderlichen Richtungen funktioniert.

Jeder Knoten besitzt eine Kopie der Blockchain und das Netzwerk ist so eingestellt, dass es jeden neu abgebauten Block für die Kette als aktualisiert, vertrauenswürdig und verifiziert genehmigt. Die Transparenz der Blockchains macht es möglich, jede Aktion im Ledger zu überprüfen oder anzuzeigen. Jeder Teilnehmer der Kette hat eine eindeutige Identifikationsnummer, die seine Transaktionen in der Kette anzeigt.

Die folgende Abbildung stellt die Rückverfolgbarkeit und die Widerstandsfähigkeit gegenüber Änderungsqualitäten jeder Blockchain mit ihrer Struktur dar.

Bildquelle

Es kann mehrere Anwendungen der Blockchain-Technologie geben, von denen einige im Folgenden aufgeführt sind:

• Sicherer Datenhandel
• Grenzüberschreitender Geldtransfer
• Echtzeit-IoT-Betriebssystem
• Lieferketten- und Logistiküberwachung
• Kryptowährungsaustausch
• Persönliche Identitätssicherheit

Maschinelles Lernen in Blockchain-basierten Anwendungen

Machine-Learning-Algorithmen haben erstaunliche Lernfähigkeiten. Diese Fähigkeiten können in der Blockchain angewendet werden, um die Kette intelligenter als zuvor zu machen. Diese Integration kann bei der Verbesserung der Sicherheit des verteilten Hauptbuchs der Blockchain hilfreich sein. Außerdem kann die Rechenleistung von ML verwendet werden, um die Zeit zu reduzieren, die benötigt wird, um die goldene Nonce zu finden, und auch kann die ML verwendet werden, um die Datenaustauschrouten zu verbessern. Darüber hinaus können wir mit der dezentralen Datenarchitekturfunktion der Blockchain-Technologie viele bessere Modelle des maschinellen Lernens erstellen.

Modelle des maschinellen Lernens können die im Blockchain-Netzwerk gespeicherten Daten verwenden, um die Vorhersage oder die Analyse von Datenzwecken zu treffen. Nehmen wir ein Beispiel für eine beliebige intelligente BT-basierte Anwendung, bei der die Daten von verschiedenen Quellen wie Sensoren, intelligenten Geräten, IoT-Geräten gesammelt werden und die Blockchain in dieser Anwendung als integraler Bestandteil der Anwendung funktioniert, bei der auf den Daten das Modell des maschinellen Lernens basiert kann für Echtzeit-Datenanalysen oder -vorhersagen verwendet werden. Das Speichern der Daten im Blockchain-Netzwerk trägt dazu bei, die Fehler der ML-Modelle zu reduzieren, da die Daten im Netzwerk keine fehlenden Werte, Duplikate oder Rauschen enthalten, was eine Hauptanforderung für das maschinelle Lernmodell ist, um eine höhere Genauigkeit zu erzielen. Das folgende Bild ist eine Darstellung der Architektur für die maschinelle Lernanpassung in einer BT-basierten Anwendung.

Quelle

Vorteile der Machine-Learning-Integration in Blockchain-basierten Anwendungen

Die Verwendung von Modellen für maschinelles Lernen in der Blockchain-Technologie kann viele Vorteile mit sich bringen. Einige davon sind unten aufgeführt:

• Die Benutzerauthentifizierung eines autorisierten Benutzers ist einfach, wenn er versucht, Änderungen in der Blockchain vorzunehmen.
• Mit ML können wir dafür sorgen, dass BT ein hohes Maß an Sicherheit und Vertrauen bietet.
• Die Integration von ML-Modellen kann dazu beitragen, die Nachhaltigkeit zuvor vereinbarter Konditionen sicherzustellen.
• Wir können ein ML-Modell erstellen, das entsprechend der Kettenumgebung von BT aktualisiert wird.
• Modelle können dabei helfen, gute Daten von der Benutzerseite zu extrahieren. Was kontinuierlich berechnet werden kann und darauf basierend können wir dem Benutzer Belohnungen geben
• Durch die Rückverfolgbarkeit des BT können wir auch die Hardware verschiedener Maschinen bewerten, sodass ML-Modelle nicht von dem Lernpfad abweichen können, für den sie in der Umgebung zugewiesen sind.
• Wir können einen vertrauenswürdigen Zahlungsprozess in Echtzeit in der Blockchain-Umgebung implementieren.

Anwendungen von maschinellem Lernen und integrierten Blockchain-Systemen

Es kann viele Anwendungen für maschinelles Lernen und integrierte Blockchain-Systeme geben. Einige davon sind im Folgenden aufgeführt:

• Verbesserter Kundenservice: Da wir alle wissen, dass Kundenzufriedenheit ein Hauptbedürfnis jeder Organisation ist, die ihre Kunden mit einem maschinellen Lernmodell oder einer Art AutoML-Framework auf einer Blockchain-basierten Anwendung bedient, können wir den Service effizienter und automatisierter gestalten.
• Datenhandel: Unternehmen, die Blockchain für den weltweiten Datenhandel verwenden, können den Service mithilfe der ML-Modelle in der Blockchain schneller machen. Wobei die Arbeit der ML-Modelle darin besteht, die Handelsrouten der Daten zu verwalten. Stattdessen können wir sie auch zur Datenvalidierung und Verschlüsselung der Daten verwenden.
• Produktherstellung: Im gegenwärtigen Szenario haben die meisten großen Produktionseinheiten oder -organisationen begonnen, mit Blockchain-basierten Verfahren zu arbeiten, um die Produktion, Sicherheit, Transparenz und Compliance-Prüfungen zu verbessern. Die Integration von ML-Algorithmen kann hilfreicher sein, um exible Pläne für die Wartung der Maschinen zu bestimmten Zeiträumen zu erstellen. Stattdessen kann die Integration von ML dazu beitragen, die Produktprüfung und Qualitätskontrolle zu automatisieren.
• Intelligente Städte: Heutzutage tragen Smart Cities dazu bei, den Lebensstandard der Menschen zu verbessern, wobei maschinelles Lernen und Blockchain-Technologien eine entscheidende Rolle bei der Herstellung von Smart Cities spielen Qualität des Lebensunterhalts.
• Überwachungssystem: Sicherheit ist aufgrund der steigenden Kriminalitätsrate im gegenwärtigen Szenario ein wichtiges Anliegen der Menschen. ML und BT können für die Überwachung verwendet werden, wobei BT für die Verwaltung der kontinuierlichen Daten und ML für die Analyse der Daten verwendet werden kann.

Anwendungsfälle für maschinelles Lernen mit Blockchain-Technologie

Im heutigen Szenario gibt es verschiedene große und kleine Unternehmen, die beide Techniken entweder miteinander integriert oder in unterschiedliche Arbeit eines Systems integriert haben, das arbeitet, um eine einzige Ausgabe bereitzustellen. Nachfolgend sind einige Anwendungsfälle von maschinellem Lernen und Blockchain-Technologie aufgeführt:

• IBM hat in Zusammenarbeit mit Twiga Foods eine Blockchain-basierte Mikrofinanzierungsstrategie für Lebensmittelverkäufer eingeführt. Wo sie erfolgreich einige ML-Techniken implementiert haben. wo gekaufte Daten mithilfe von Blockchain von mobilen Geräten mithilfe von ML-Techniken verarbeitet werden, um die Kreditwürdigkeit zu bestimmen und die Kreditwürdigkeit verschiedener Benutzer vorherzusagen. Damit die Kreditgeber die Kreditvergabe und Rückzahlung mithilfe der Blockchain-Technologie erleichtern können.

• Porsche, ein beliebter Automobilhersteller, ist einer der frühen Anwender von Technologien, bei denen ML und BT integriert sind, um die Fähigkeiten und die Sicherheit von Automobilen zu verbessern. Das Unternehmen verwendet die Blockchain-Technologie, um die Daten sicherer zu handeln und seinen Benutzern Seelenfrieden zu bieten. indem es ihnen das Parken, Aufladen und den temporären Zugriff Dritter auf ihr Auto erleichtert.

• Ein in New York ansässiges Unternehmen nutzt ebenfalls eine Blockchain-basierte Innovation, um Energieerzeugung und -handel für lokale Gemeinden zu ermöglichen. Die Technologie verwendet Microgrid-Smart Meter, die auf Modellen des maschinellen Lernens und Smart Contracts basierend auf Blockchain arbeiten, um Energietransaktionen zu verfolgen und zu verwalten.

• Einige andere Unternehmen mit Bezug zur Lebensmittelindustrie wie Unilever und Nestlé verwenden Blockchain und ML, um mit Lebensmittelkatastrophen wie Verschwendung und Kontamination von Lebensmitteln umzugehen, um ihre Lieferkette effizient aufrechtzuerhalten.

Letzte Worte

In dem Artikel hatten wir einen Überblick über die Blockchain-Technologie mit ihren Komponenten und Anwendungen. Danach untersuchten wir die Möglichkeit, Blocktechnologie mit maschinellem Lernen zu integrieren. Es gibt mehrere Vorteile und Anwendungen dieser Integration, bei denen wir beide zusammen verwenden können, um ihre Nachteile zu vertuschen. Es gibt viele Anwendungen und Anwendungsfälle ihrer Integration, die wir in diesem Artikel behandelt haben.

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