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    區塊鏈應用案例

    基于區塊鏈的智能物聯網經濟

    未知 admin發布時間 2018-12-03 17:43

    1.設置階段

    在過去的12-18個月里,物聯網和消費硬件行業經歷了多次失敗,盡管B2B方面總體上做得較好,但是最近也受到了一些批評。

    盡管目前的努力有所倒退,但該行業仍在增長,不斷吸引著資金和人才。顯然, 為什么會出現這種情況有多種原因,但我堅信,其中一個原因是基于人工智能區塊鏈的物聯網會成為基礎設施骨干。

    這個行業實際上已經從單純的創造產品,到產品的創造(即物聯網),最終創造出智能的產品網絡。第一個和第二個類之間的轉換非常簡單:它足以創建更多不同的產品并將它們連接在一起。這產生了許多新的可能性,但從第一天開始就很清楚,它帶來了一系列難以解決的問題,比如安全/隱私、驗證/認證和連接瓶頸。

    這就是人工智能和區塊鏈的用武之地。第二次轉型實際上是通過計算能力、設備小型化、無處不在的無線連接和高效的算法(Porter和Heppelmann,2014)的結合而實現的。新一類的智能產品將(在某種程度上已經是)能夠監控、控制、優化和自動處理過程和產品,這些都是以前無法想象的。

    當然,就像經常發生的那樣,集成這些基本技術的好處是,它們最終改變了物聯網。

    然而,這種融合并非偶然,而是一種不可避免的必然需求:人工智能需要數據,物聯網需要洞察力,兩者都需要安全和透明的市場。

    這種融合的程度如此之高,將會影響到從能源和制造業到家庭環境、機器人和無人機、供應鏈、物流和醫療保健等多個行業。每一個歷史上數據豐富但信息貧乏的領域都將被這些技術所觸動。

    2.區塊鏈如何改變物聯網

    區塊鏈作為一項技術,基本上是提供物聯網堆棧和數據基礎設施來獲取和驗證數據。就這么簡單。至少它是一個簡單的陳述,包含三個不同的細微差別:

    更好地保護數據:第一個是安全存儲數據的概念。我們知道區塊鏈協議不是為大量存儲數據而設計的(它們確實是賬簿,而不是數據庫),但是它們可以提供“控制點”來監視數據訪問。

    創造正確的激勵結構:區塊鏈可以創造出正確的激勵結構來分享物聯網數據,這是我們目前所缺失的。在不同的行業中,橫斷面數據被證明具有最具破壞性的影響,但如何以及為什么共享數據的問題仍然存在。區塊鏈(可以用來解決這個經濟困境,一旦數據被共享,就可以更容易地驗證、驗證和保護。

    創建一個計算機網絡:分配工作負載和實現并行計算任務通常被認為是新的人工智能或高性能計算(HPC)應用程序,但是在這種開發中,區塊鏈對于驗證這些網絡的單個節點是至關重要的。一些正在解決這個問題的公司是Golem,iExec,Onai,,Hypernet,DeepBrain,等等。

    3.區塊鏈如何改變人工智能

    正如我之前提到的,區塊鏈可以通過多種方式影響人工智能:

    幫助AI解釋自己(并讓我們相信它):AI黑盒有一個可解釋的問題。有一個清晰的審計跟蹤可以提高數據和模型的可信度,并提供一個清晰的路線來跟蹤機器決策過程。數據來自哪里,誰寫的原始算法中,哪些數據用于訓練,等。它可以建立的基礎“算法標準,”例如主要算法包和框架已經開發使用特定的訓練集,這也是基本inmachine-to-machine交互和交易提供一個安全的方法決策。這與swarm機器人和多種代理場景非常相關,正如Rob May所提到的,他是一名技術投資者和Talla的首席執行官。

    提高人工智能的有效性:安全的數據共享意味著得到更多的數據(和更多的培訓數據),然后是更好的模型、更好的行動、更好的結果……以及更好的新數據。網絡效應在一天結束的時候才是最重要的。AIBlockchain提供了一個使用不同數據集的多應用程序智能的例子。

    降低進入市場的門檻:區塊鏈技術可以保護你的數據。那么,為什么你不應該把所有的數據都存儲在私下里,然后賣掉呢?好吧,你可能會。因此,首先,區塊鏈將促進創建更干凈、更有組織的個人數據。其次,它將允許出現像數據集市這樣的新市場,這是一種唾手可得的成果,目前它已經被諸如Ocean Protocol, OpenMined, Neuromation, BurstIQ, AtMatrix, Effect.ai, Datum, Streamr, Deuro, Datawallet等等公司所追求。因此,簡單的數據共享和新的市場,加上區塊鏈數據驗證將提供更流暢的整合,降低小公司進入門檻,縮小科技巨頭的競爭優勢。在降低進入門檻的過程中,我們實際上解決了兩個問題,例如提供更廣泛的數據訪問和更有效的數據貨幣化機制。也有可能啟用了區塊鏈的人工智能將最終為智能代理創建新的組織結構,以進行合作或競爭。

    減少災難性的風險場景:在一個有特定智能合合約的DAO中編碼的人工智能將只能執行這些操作,僅此而已,因為它將有一個有限的操作空間。

    4.人工智能如何改變物聯網

    人工智能正在用來自物理世界的新數據流和數十億的傳感器和來獲取信息,這些傳感器正在捕捉和監控我們所做的一切。

    但與此同時,一旦人工智能開始理解物聯網數據流,它就會:

    提高數據效率:人工智能將告知這些傳感器應該捕獲和存儲哪些數據,最重要的是,這些傳感器應該被放置在更高效、更有效的位置上。

    節約成本:公平地認為一種算法性能應該不斷測試,一旦達到最優水平接近零數據邊際報酬的。一個AI不會存儲或獲取更多的數據,導致能源、服務器、計算、云,和基礎設施的儲蓄。除此之外,計劃外停機預測是人工智能將為物聯網生態系統打開的第二種成本節約可能性。

    增加安全性:人工智能不僅可以對抗物聯網網絡的潛在外部威脅,甚至可以預測它們。AnChain在這個領域做了一些有趣的工作。

    實時計算:FOG計算正迅速成為一個熱門話題,因為它允許在設備上的計算,這反過來減少了操作的響應時間,限制了對隱私和遵從性問題的暴露,并解決了巨大的連接瓶頸問題。一些創業公司已經在朝著這個方向努力,比如Foghorn, Mythic, Neureal, SONM, Nebula AI,,以及谷歌等大公司。該公司最近發布了一款由anEdge TPU和云物聯網平臺組成的完整堆棧。然而,由于專業培訓和推理芯片的快速發展,以及即將推出的5 g技術,情況可能會發生變化。云技術仍然是計算密集型操作的必要條件,并集中存儲數據以保證額外的安全層,但是自定義芯片和邊緣計算算法可以在設備上直接完成大部分的操作。

    5.AI如何改變區塊鏈

    盡管功能非常強大,但區塊鏈也有其自身的局限性。其中一些是與技術相關的,而另一些則來自于從金融服務行業繼承而來的古老文化,但所有這些都可能受到人工智能的影響:

    共識機制:工作量證明或利害關系證明是建立的第一個共識機制,但絕對不是唯一的機制,也不是最有效的機制。AION最近建立了一種新的共識機制,叫做“智能證明”,在這個機制中,驗證器被要求訓練一個神經網絡,并使用該神經網絡的參數作為計算的證明。

    能源消耗:采礦是一項極其艱巨的任務,需要大量的能源和資金才能完成。人工智能已經被證明在優化能源消耗方面是非常有效的,所以我相信區塊鏈也可以實現類似的結果。這可能也會導致對采礦硬件的投資減少。

    可伸縮性:區塊鏈以每10分鐘1 MB的穩定速度增長,而且已經加起來達到了85 GB。中本聰第一次提到為了不將整個區塊鏈存儲在一臺筆記本上,刪除關于完全使用的事務的不必要數據,這是一種可能的解決方案,但是人工智能可以引入新的分散學習系統,例如聯邦學習,或者新的數據分片技術,以提高系統的效率。Matrix AI是一家利用人工智能來修復區塊鏈固有限制的公司。

    安全性:區塊鏈幾乎是不可能收到攻擊,但其應用程序不一定就非常的安全。令人難以置信的進步使,機器學習在過去的兩年里讓AI區塊鏈盟友保證了其安全的應用程序部署,特別是考慮到系統的固定結構??匆幌?,例如,看看NuCypher在這個領域里做了什么,你就明白了。

    隱私:擁有個人數據的隱私問題引起了對競爭優勢的監管和戰略關注。同態加密(直接對加密數據執行操作)、Enigma項目(Zyskind等人,2015年)或theZerocash項目(Sasson等人,2014年)無疑是潛在的解決方案,但我認為這個問題與前兩個問題密切相關,即可伸縮性和安全性,我認為它們應該并行。

    效率:Deloitte估計,與驗證和共享區塊鏈上交易有關的總運行成本每年高達6億美元。智能系統可能最終能夠實時計算出特定節點首先執行某項任務的可能性,從而使其他礦工有可能關閉其在該特定事務上的努力,并降低總成本。此外,即使存在一些結構性限制,一個較好的效率和較低的能源消耗可以減少網絡延遲,從而加快事務的處理速度。

    硬件:采礦者,不一定是公司,但也包括個人,在專門的硬件組件上投入了大量的資金。由于能源消耗一直是一個關鍵問題,已經提出了許多解決辦法,今后還將提出更多的辦法。一旦系統變得更有效率,一些硬件可以轉換為神經網絡使用。Bitmain已經在這么做了。

    人才缺乏:這是個信念上的飛躍,但就像我們試圖自動化數據科學本身一樣(據我目前所知,這并不成功),我不明白為什么我們不能創建虛擬代理來自己創建新的分類賬,甚至不能在上面進行交互并維護它。
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