Scenariu de aplicare

AI distribuite pentru analiza datelor cu păstrarea confidențialității
Infrastructura de servicii pentru acest caz de utilizare a fost prototipată de Boundary Intelligence, o startup de tehnologie cu sediul în Shanghai și este aplicată pentru produsul lanțului de alianțe BEAN (BlockchainEdge Analytics Network) pentru a rezolva provocarea de lungă durată de a obține date pentru rularea modelelor de analiză. Deși criptarea homomorfă este una dintre metodele cheie care permit calculul prin intermediul datelor criptate, este practic imposibil să rezolvi problemele de învățare automată din lumea reală din cauza performanței scăzute. Prin urmare, crearea BEAN oferă o altă soluție - folosind paralelismul modelului și modelele de proiectare SOA în cercetarea tradițională a inteligenței artificiale distribuite pentru a dezvolta servicii de analiză distribuită ca un strat suplimentar de blockchain.
Pentru a proteja accesul la date, (o parte din) modelul care rulează pe partea de date trebuie să fie deschis clientului și descris în definiția serviciului. Deoarece doar o parte din model este deschisă clienților, dezvoltatorii de modele nu trebuie să-și facă griji că cineva le fură ideile; în mod similar, proprietarii de date nu trebuie să-și facă griji că își pierd controlul asupra utilizării datelor, deoarece datele nu părăsesc niciodată sursa lor.
Alte beneficii potențiale pot include următoarele:
1. Doar o cantitate mică de date despre parametri este schimbată în lanț, ceea ce poate ajuta la îmbunătățirea performanței.
2. O abordare mai practică a auditării utilizării datelor, care este adesea folosită în domeniul sănătății.
Datele medicale și de sănătate au un grad ridicat de confidențialitate și implică multe cerințe de securitate. Acest lucru ridică provocări pentru utilizarea datelor medicale și de sănătate pentru colaborarea inter-organizațională (cum ar fi căutarea înregistrărilor de consultare între spitale pentru diagnosticul auxiliar, identitatea pacientului pentru studiile clinice cu medicamente noi, cererile automate de asigurare de sănătate etc.). Implementarea nivelului de servicii Minimum Viable Product (MVP) se bazează pe Ethermint, încercând să conecteze multe spitale, companii de asigurări și furnizori de servicii de analiză pentru a oferi capabilități de analiză a datelor medicale și de sănătate protejate de confidențialitate.
Contractul inteligent care acceptă înregistrarea și invocarea serviciului în lanț a fost implementat. Un exemplu de procesare a datelor în afara lanțului este un serviciu de analiză de grup care acceptă Grupul legat de diagnostic (DRG). Mai precis, atunci când un utilizator de spital invocă un serviciu DRG, înregistrările medicale brute sunt procesate în afara lanțului, utilizând codurile NLP la nivelul clientului (implementate prin SQL și Python) furnizate de furnizorul de servicii pentru a extrage DRG-urile primite prin blockchain. Date structurate din serviciu fără a trece fișe medicale brute extrem de confidențiale.
Scenariul BEAN ilustrează un caz mai complex de utilizare a serviciilor, inclusiv implementarea analizei distribuite, conectarea furnizorilor de servicii și consumatorilor de servicii, utilizarea blockchain-ului pentru a oferi o platformă de tranzacții auditabilă și o bază de calcul distribuită de încredere.
Piața electronică de analiză și date
Prin cercetarea mai multor proiecte AI+blockchain, se pare că majoritatea proiectelor urmăresc să ofere piața de schimb de date și piața API de analiză. În infrastructura IRIS propusă, aceste rețele sunt construite cu ușurință prin utilizarea SDK-ului IRIS Service Provider pentru a publica date ca servicii de date și API-uri de analiză de ambalare ca servicii de analiză.
Comerț electronic distribuit
Integrați infrastructura IRIS propusă cu sisteme vechi, cum ar fi ERP pentru informații despre inventar sau interogări între lanțuri către surse de date de încredere pentru trafic și pentru informații precum datele meteorologice , această abordare este foarte asemănătoare cu ceea ce mulți dezvoltatori de aplicații pentru întreprinderi sunt deja familiarizați. Prin integrarea acestor servicii pentru a susține aplicațiile distribuite de comerț electronic, este posibil să oferim o experiență utilizator similară cu cea a sistemelor centralizate precum Amazon sau Alibaba.
Combinația dintre lanțul public și lanțul consorțial
Pentru multe scenarii de afaceri, adoptarea unei arhitecturi hibride care combină caracteristicile bune ale lanțului public și lanțului consorțial poate oferi rezultate benefice, în special în ceea ce privește performanță, securitate și stimulente economice.
De exemplu, spitalele și companiile de asigurări pot forma lanțuri de alianțe pentru a sprijini tranzacțiile de asigurări medicale de înaltă performanță, identificând în același timp alte informații, cum ar fi statistici privind serviciile globale pentru anumite boli, care pot fi apelate din alte lanțuri publice. Certificatul primit de la legătura publică poate fi returnat furnizorului de informații din lanțul alianței, motivând astfel participanții la sistem să îmbunătățească și să îmbunătățească calitatea serviciilor. Folosind infrastructura oferită de IRIS, se poate realiza o colaborare spontană la scară largă, îndeplinind în același timp cerințe stricte de performanță și securitate.
Infrastructura de servicii IRIS poate suporta multe cazuri de utilizare, cum ar fi sisteme de securitate mai eficiente bazate pe active, tehnologii de reglementare distribuite (cum ar fi evaluarea strictă, piețele de ajutor reciproc etc.). Unul dintre planurile de proiect IRIS include, de asemenea, colaborarea strânsă cu astfel de echipe de proiect pentru aplicații pentru a le sprijini și le permite să aibă infrastructura blockchain de care au nevoie, permițându-le să se concentreze pe furnizarea mai eficientă a valorii de afaceri așteptate.

Linkuri similare:
https://www.qukuaiwang.com.cn/szhb/3238.html###