Yapay zeka ile blokzinciri kullanabilmek için sınıflandırmalar

Yapay zeka ile blokzinciri kullanabilmek için sınıflandırmalar

Bu bölümde yapay zeka ile blokzinciri kullanabilmek için yapılan sınıflandırmalar ve değişkenler bulunmaktadır.

Alt

Merkezi Olmayan Yapay Zeka Uygulamaları:

Yapay zeka uygulamaları,farklı planlama arama,öğrenme, bilgi keşfi ve bilgi yönetimi stratejileri uygulayarak bilinçli kararlar almak için özerk olarak çalışır.Yapay zeka uygulamalarını merkezı olmayacak şekilde uygulamak çok zor bir işlemdir.

Otonom hesaplama:

Yapay zeka uygulamaların temel hedeflerinde biri toplu şekilde karar verme ve yönetimi sağlamaktır.Blok zinciri mimarisi, operasyonel ademi merkezileştirmeyi sağlayarak ve kullanıcılar, veriler, uygulamalar, cihazlar ve sistemler arasındaki etkileşimlerin kalıcı ayak izlerini koruyarak hayati bir rol oynayabilir ve bu da tamamen merkezi olmayan otonom sistemlerin geliştirilmesine katkı sağlar.

Optimizasyon:

Yapay zeka uygulamarı için bir dizi en iyi çözümü bulmak ve onun için eğitilmek temel hedeflerindendir.Merkezi olmayan optimizasyon, oldukça alakalı verileri işleyerek sistem performansının artmasını sağlar. Merkezi olmayan optimizasyon, farklı optimizasyon hedeflerine sahip birden çok stratejinin aynı anda uygulamalar ve sistemler arasında çalıştırılması gerektiğinde de faydalıdır.

Planlama:

Yapay zeka için başka uygulamalarla etkileşim kurmak ve entegre etmek için planlama strateji uygulanır.Blok zinciri stratejik uygulamalar ve kritik görev sistemleri için kritik ve değişmez planlar tasarlamak için de kullanışlıdır.

Bilgi keşfi ve yönetimi:

Yapay zeka uygulamaları için büyük veri havuzuna ihtiyaç vardır.Bu veri havuzunu yapay zeka uygulamaları işler ve kullanır.Blockchain teknolojileri, AI uygulamaları ve sistemlerinde farklı paydaşlar arasında güvenli ve izlenebilir bilgi aktarımını kolaylaştırabilir.

Öğrenme:

Öğrenme yapay zekanın kalbi denebilir.Oluşturduğumuz veri kümelerini belirli sınıflar ile farklı uygulamaları eğiterek öğrenme yapılır.Blokzinciri, verilerin kaynağını ve tarihsel yönlerini koruyarak öğrenim modellerinin değiştirilemez ve oldukça güvenli bir şekilde versiyonlanmasını sağlar. Bununla birlikte, akıllı sözleşmelerin kalıcı doğası göz önüne alındığında, öğrenme modellerinin blok zincirine yerleştirilmeden önce iyi eğitilmesi ve test edilmesi gerekir.

Muhakeme:

Yapay zeka uygulamaları doğru karar ulaşmak için denetimli olarak kontrol edilir.Blokzincir   akıllı sözleşme tabanlı merkezi olmayan dağıtılmış akıl yürütme, benzer akıl yürütme stratejilerinin gelecekte uygulanmasına yardımcı olabilecek unutulmaz muhakeme süreçlerinin kullanılabilirliğini sağlar.

Merkezi Olmayan Yapay Zeka İşlemleri:

Yapay zeka uygulamaları oldukça büyük bir veri havuzunu işler ve kullanır.Ancak büyük bir veri havuzunu korumak gizlemek ve saklamak oldukça zorlu bir süreçtir bunun için blokzincir teknolojisi ile yapılabilecek durumları maddeler halinde anlattık.

Merkezi olmayan depolama:

Bildiğimiz üzere verileri ya da bilgileri tek bir veri tabanında tutmak her zaman tehlikelidir.Bu durum yapay zeka için de verilerin değiştirilmesi ve yanlış yönlendirilmesi gibi kötü senaryolara yol açabilir.Blokzincir temelli yapılan bitcoin ve altcoinler ile bu durum mümkündür 2.bolumde anlatmış olduğumuz gibi.

Veri yönetimi:

Veri yönetimi, verinin güvenli, verimli ve uygun maliyetli bir şekilde toplanması, saklanması ve kullanılması uygulamasıdır.Veri yönetiminin amacı, insanların, kurumların ve bağlantılı araçların, verinin politika ve düzenleme sınırları kapsamında kullanımını optimize etmelerine yardımcı olmaktır.İstemci merkezli küçük veri kümeleri durumunda, meta veriler ve gerçek veriler blok zincirinde saklanır ve veriler, farklı parçaları depolayan veya sürülere katılan düğümler için belirteç tabanlı teşvikler kullanılarak ağ üzerinde yönetilir.

Referanslar:
  • M. A. Ferrag, M. Derdour, M. Mukherjee, A. Derhab, L. Maglaras and H. Janicke, "Blockchain Technologies for the Internet of Things: Research Issues and Challenges," in IEEE Internet of Things Journal, vol. 6, no. 2, pp. 2188-2204, April 2019, doi: 10.1109/JIOT.2018.2882794.
  • H. Zhao, P. Bai, Y. Peng and R. Xu, "Efficient key management scheme for health blockchain," in CAAI Transactions on Intelligence Technology, vol. 3, no. 2, pp. 114-118, 6 2018, doi: 10.1049/trit.2018.0014.
  • K. Salah, M. H. U. Rehman, N. Nizamuddin and A. Al-Fuqaha, "Blockchain for AI: Review and Open Research Challenges," in IEEE Access, vol. 7, pp. 10127-10149, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2018.2890507.
  • S. Wang, L. Ouyang, Y. Yuan, X. Ni, X. Han and F. Wang, "Blockchain-Enabled Smart Contracts: Architecture, Applications, and Future Trends," in IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, vol. 49, no. 11, pp. 2266-2277, Nov. 2019, doi: 10.1109/TSMC.2019.2895123.
  • X. Xu, X. Zhang, H. Gao, Y. Xue, L. Qi and W. Dou, "BeCome: Blockchain-Enabled Computation Offloading for IoT in Mobile Edge Computing," in IEEE Transactions on Industrial Informatics, vol. 16, no. 6, pp. 4187-4195, June 2020, doi: 10.1109/TII.2019.2936869.
  • C. Esposito, A. De Santis, G. Tortora, H. Chang and K. R. Choo, "Blockchain: A Panacea for Healthcare Cloud-Based Data Security and Privacy?," in IEEE Cloud Computing, vol. 5, no. 1, pp. 31-37, Jan./Feb. 2018, doi: 10.1109/MCC.2018.011791712.

Yorumlar

Bu gönderi için yorum yapılmadı.