IRISnet er oppkalt etter Iris, den greske gudinnen for regnbuen, en lojal budbringer som overfører informasjon mellom jord og himmel. IRISnet er et selvutviklende BPoS-tjenestenav på tvers av kjeder. Målet med IRISnet er å bli en pålitelig "bro" som forbinder den digitale økonomien og realøkonomien, og å tilby en ny generasjon offentlig kjedeinfrastruktur for å bygge komplekse distribuerte forretningsapplikasjoner. IRISnet utviklet i fellesskap av Boundary Intelligence og Tendermint-teamet vil støtte sømløs integrasjon mellom offentlige kjeder, konsortiekjeder og tradisjonelle forretningssystemer, slik at data og kompleks databehandling kan kobles sammen på tvers av heterogene nettverk og realisere tverrkjedeanrop av tjenester.

Prosjektvisjon

Vi håper å utvikle den nåværende blokkjedeteknologien slik at tusenvis av små og mellomstore bedrifter (SMB), selv individuelle frilansere, kan tilby sine tjenester i et åpent nettverk og nyte belønningene. For å nå dette målet identifiserte vi følgende utfordringer og påfølgende muligheter for teknologisk innovasjon:
Ikke alle operasjoner kan eller bør implementeres på blokkjeden i form av smarte kontrakter
Ethereum gir en Turing-komplett virtuell maskin for å kjøre smarte kontrakter, og gir folk mange forhåpninger om å utvikle distribuerte applikasjoner. Smarte kontrakter kan imidlertid bare omhandle deterministisk logikk (slik at hver node kan nå samme tilstand etter å ha behandlet samme transaksjon og blokk), mens et stort antall eksisterende forretningslogikk er usikker, til forskjellige tider og under forskjellige miljøparametere Med forbehold om endringer . Spesielt nå er forretningssystemer i økende grad avhengig av dataalgoritmer for beslutningsoptimalisering, inkludert naturlig språkbehandling (Natural Language Processing, NLP), maskinlæring og operasjonelle forskningsalgoritmer. Vi legger ofte med vilje til litt tilfeldighet til disse algoritmene for å gjøre beslutningen ikke bare til et lokalt optimum, mens vi prøver å finne et bedre suboptimalt resultat.
På den annen side bør noe forretningslogikk i den virkelige verden kjøre utenfor kjeden og bør ikke utføres som en type smart kontrakt, for eksempel repeterbare beregninger. Bruken av distribuerte hovedbøker for å integrere og koordinere tjenester og ressurser under kjeden er nøkkelen til ytterligere å fremme bruken av blokkjedeteknologi i mer reelle scenarier.
Hvordan utnytte eksisterende blokkjederessurser, inkludert offentlige kjeder og konsortiekjeder
Det er ikke mulig å bruke én offentlig kjede til å håndtere alle brukstilfeller. Ulike blokkjeder kommer online hver dag, og hver fokuserer på å løse ett aspekt av et problem, for eksempel distribuert lagring, eierskap av eiendeler eller markedsprognoser. Ifølge coinmarketcap.com er det for tiden mer enn 1000 kryptovalutaer aktive på ulike handelsplattformer.
Å bygge forretningsapplikasjoner innebærer å håndtere lagring og kilder til forskjellige datakilder. En annen motivasjon for arbeidet vårt er hvordan vi kan gjenbruke noe eksisterende arbeid, for eksempel lagring (IPFS, SIA, Storj.io, etc.), datasending (Augur) , Gnosis, Oraclize, etc.) og IoT (IOTA, etc.) gir disse dedikerte blokkjedene i stedet for å "oppfinne hjulet på nytt".
Det er også mange (nesten) sanntids forretningstransaksjoner som krever tettere konsortiekjeder/tillatelseskjeder/private kjeder for å håndtere ytelsesproblemer, sikkerhetsproblemer og krav til forretningsstyring. Derfor er vår visjon for en distribuert forretningsinfrastruktur å ha evnen til å samvirke mellom flere heterogene kjeder, inkludert offentlige kjeder/konsortiekjeder/lisensierte kjeder/private kjeder.
Tverrkjedeteknologi er en veldig naturlig løsning for å møte dette behovet. Men så langt er den eksisterende tverrkjedeteknologien hovedsakelig å gi interoperabilitet i eksisterende blokkjeder og fokusere på verdioverføring av tokens. Hvordan bruke ressurser levert av forskjellige blokkjeder er fortsatt et ubesvart spørsmål.
Ved å sammenligne eksisterende tverrkjedeteknologier som Cosmos og Polkadot fant vi ut at Cosmos gir et mer modent grunnlag for interoperabilitet og skalerbarhet. Spesielt fant vi ut at Cosmos sine multi-hubs og mange soner ("many hubs and many zones") og hver sone er uavhengige blokkjeder med uavhengige styringsmodeller ("hver sone er uavhengige blokkjeder som har uavhengige styringsmodeller"-design, Gir en meget passende arkitektur som kan modellere kompleksiteten til den virkelige verden på en SOC (Seperation of Concern, SOC) måte. For best mulig gjenbruk av eksisterende rammeverk, foreslår vi IRIS Network (IRIS Network) , som er et desentralisert tverrkjedenettverk som består av en hub og mange partisjoner, basert på Cosmos/Tendermint, med en mer fullstendig bruk av tokens.
Gitt at IRIS-nettverket er designet basert på Cosmos/Tendermint, vil vi først diskutere Cosmos/Tendermint og oppsummere funksjonene og unike innovasjoner vi har arvet fra Cosmos/Tendermint.

Applikasjonsscenario

Distribuert AI for dataanalyse med bevaring av personvern
Tjenesteinfrastrukturen for denne brukssaken har blitt prototype av Boundary Intelligence, en teknologioppstart basert i Shanghai, og den brukes til alliansekjedeproduktet BEAN (BlockchainEdge Analytics Network) for å løse den langvarige utfordringen med å skaffe data for å kjøre analysemodeller. Selv om homomorf kryptering er en av nøkkelmetodene som tillater databehandling gjennom krypterte data, er det praktisk talt umulig å løse virkelige maskinlæringsproblemer på grunn av lav ytelse. Derfor gir etableringen av BEAN en annen løsning – ved å bruke modellparallellisme og SOA-designmønstre i tradisjonell distribuert kunstig intelligens-forskning for å utvikle distribuerte analysetjenester som et ekstra lag av blokkjede.
For å beskytte datatilgang må (en del av) modellen som kjører på datasiden være åpen for klienten og beskrevet i tjenestedefinisjonen. Siden bare en del av modellen er åpen for kunder, trenger ikke modellutviklere å bekymre seg for at noen stjeler ideene deres; på samme måte trenger dataeiere aldri å bekymre seg for å miste kontrollen over databruken fordi dataene aldri forlater kilden.
Andre potensielle fordeler kan omfatte følgende:
1. Bare en liten mengde parameterdata utveksles på kjeden, noe som kan bidra til å forbedre ytelsen.
2. En mer praktisk tilnærming til revisjon av databruk, som ofte brukes i helsevesenet.
Medisinske data og helsedata har en høy grad av personvern og innebærer mange sikkerhetskrav. Dette gir utfordringer for bruk av medisinske og helsemessige data for tverrorganisatorisk samarbeid (som for eksempel konsultasjonsjournalsøk på tvers av sykehus for hjelpediagnose, pasientidentitet for nye medikamenter kliniske studier, automatiske helseforsikringskrav, etc.). Implementeringen av tjenestelaget Minimum Viable Product (MVP) er basert på Ethermint, som prøver å koble sammen mange sykehus, forsikringsselskaper og analysetjenesteleverandører for å gi personvernbeskyttede medisinske og helsedataanalysefunksjoner.
Smarte kontrakter som støtter registrering og påkalling av tjenester i kjeden er implementert. Et eksempel på databehandling utenfor kjeden er en gruppeanalysetjeneste som støtter Diagnosis Related Group (DRG). Mer spesifikt, når en sykehusbruker påkaller en DRG-tjeneste, behandles de rå medisinske journalene utenfor kjeden, ved å bruke NLP-koden på klientsiden (implementert av SQL og Python) levert av tjenesteleverandøren for å trekke ut DRG-ene mottatt via blokkjeden strukturerte data fra tjenesten uten å sende høyst konfidensielle ubehandlede journaler.
BEAN-scenariet illustrerer en mer kompleks tjenestebrukssak, inkludert implementering av distribuert analyse, kobling av tjenesteleverandører og tjenesteforbrukere, bruk av blokkjede for å gi en kontrollerbar transaksjonsplattform, og et pålitelig distribuert databehandlingsgrunnlag.
Data and Analysis Electronic Market
Gjennom forskning på flere AI+blockchain-prosjekter ser det ut til at de fleste prosjektene tar sikte på å gi datautvekslingsmarked og analyse-API-marked. I den foreslåtte IRIS-infrastrukturen bygges disse nettverkene enkelt ved å bruke IRIS Service Provider SDK for å publisere data som datatjenester og pakkeanalyse-APIer som analysetjenester.
Distribuert e-handel
Integrer den foreslåtte IRIS-infrastrukturen med eldre systemer som ERP for inventarinformasjon, eller kjedeforespørsler til pålitelige datakilder for trafikk og for informasjon som værdata , er denne tilnærmingen veldig lik det mange bedriftsapplikasjonsutviklere allerede er kjent med. Ved å integrere disse tjenestene for å støtte distribuerte e-handelsapplikasjoner, er det mulig å gi en brukeropplevelse som ligner på sentraliserte systemer som Amazon eller Alibaba.
Kombinasjonen av offentlig kjede og konsortiekjede
For mange forretningsscenarier kan det å ta i bruk en hybridarkitektur som blander de gode egenskapene til offentlig kjede og konsortiekjede gi gunstige resultater, spesielt i form av ytelse, sikkerhet og økonomiske insentiver.
For eksempel kan sykehus og forsikringsselskaper danne alliansekjeder for å støtte medisinske forsikringstransaksjoner med høy ytelse, samtidig som de identifiserer annen informasjon, for eksempel statistikk over globale tjenester for visse sykdommer, som kan kalles fra andre offentlige kjeder. Sertifikatet mottatt fra det offentlige leddet kan returneres til informasjonsleverandøren i alliansekjeden, og motiverer dermed systemdeltakere til å forbedre og forbedre tjenestekvaliteten. Ved å bruke infrastrukturen som tilbys av IRIS, kan spontant samarbeid i stor skala oppnås samtidig som de oppfyller strenge krav til ytelse og sikkerhet.
IRIS-tjenesteinfrastruktur kan støtte mange brukstilfeller, for eksempel mer effektive aktivabaserte sikkerhetssystemer, distribuerte regulatoriske teknologier (som streng evaluering, gjensidig bistandsmarkeder, etc.). En av IRIS-prosjektplanene inkluderer også å jobbe tett med slike applikasjonsprosjektteam for å støtte og gjøre dem i stand til å ha blockchain-infrastrukturen de trenger, slik at de kan fokusere på å levere den forventede forretningsverdien mer effektivt.

Relaterte lenker:
https://www.qukuaiwang.com.cn/szhb/3238.html###