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El aprendizaje artificial (IA) se ha definido como el mayor disruptor de la industria de la tecnología de la información, que cambia el mundo tal como lo conocemos y contribuye al avance de los esfuerzos humanos.
La IA, una tecnología que cambia las reglas del juego, está en todas partes y todos los grandes actores tecnológicos quieren un trozo de este pastel mientras todavía se sirve caliente del plato.
Desde la teoría de juegos hasta las estrategias militares, desde los boletines hasta los videojuegos, desde la planificación urbana hasta las finanzas digitales, las herramientas de inteligencia artificial están redefiniendo la forma en que percibimos los problemas de la vida authentic y abordamos sus soluciones.
De hecho, la IA es el futuro y estamos en medio de un cambio masivo.
Por lo tanto, no sorprende que las criptomonedas relacionadas con la IA hayan experimentado un aumento exponencial de precios en un período de tiempo extremadamente corto.
La tecnología Blockchain, un movimiento de código abierto, se perfila como un socio normal de la IA. Ha proporcionado soluciones contra problemas de rentabilidad, sesgo, desorden y dependencia extrema de los datos en el mundo de la IA.
Por lo tanto, es imperativo decir que el futuro pertenecerá a una colaboración entre la IA y la tecnología Blockchain y creará repercusiones masivas.
Cadena de bloques x IA
Ya somos testigos de numerosos casos de empresas que combinan tecnologías blockchain y de inteligencia artificial.
0G afirma ser la primera cadena modular de IA, ya que acaba de anunciar una ronda de financiación de 35 millones de dólares para continuar construyendo una solución de disponibilidad de datos que atienda específicamente a la IA generativa.
Esto facilita la creación de integraciones de IA en cadena.
De manera comparable, HyperCycle está construyendo una pink de comunicación de IA a IA. A menudo se lo conoce como «AirBNB para computación de IA». Es una pink peer-to-peer diseñada para ofrecer computación más económica y accesible. A finales de febrero de 2024, se informó que tenían más de 347.000 nodos en su pink informática. Están creando una plataforma accesible globalmente para la colaboración de IA.
Consensus Discovering (CL): el futuro del aprendizaje automático descentralizado
Recientemente, el equipo de investigación de Flare publicó un artículo que presenta el Consensus Understanding (CL). Este enfoque innovador tiene como objetivo hacer que el aprendizaje automático descentralizado sea más eficiente y seguro. Echemos un vistazo a qué es el aprendizaje por consenso (CL) y por qué es importante.
¿Qué es el aprendizaje por consenso (CL)?
En esencia, CL utiliza la tecnología blockchain para crear modelos de IA descentralizados. Las cadenas de bloques dependen de nodos o participantes de una purple para llegar a un consenso.
Para CL, el consenso se make en dos etapas.
La etapa uno es la fase de aprendizaje individual. En esta etapa, cada participante de la crimson construye su propio modelo, que puede entrenarse desde cero o ajustarse con nuevos datos. Una vez que el modelo está listo, se utiliza para crear predicciones sobre un conjunto de datos de prueba.
Etapa dos es donde la pink llega a un consenso. Podemos llamar a esta fase la fase de comunicación donde los participantes de la red envían sus predicciones iniciales. Un protocolo de consenso/chismes coordina esto y durante este proceso, los participantes actualizan continuamente sus predicciones. El proceso no sólo permite a los participantes reflejar sus valoraciones sino también revelar su confianza en sus propias predicciones.
Cuando los nodos de la purple se ponen de acuerdo sobre el mejor resultado o decisión, se llega a un consenso.
¿Por qué utilizar el aprendizaje por consenso?
La privacidad de los datos es la característica más importante del marco CL, ya que el modelo subyacente de cada nodo o participante en la red permanece privado y, por extensión, ninguno de los datos subyacentes se comparte. Esta estructura permite a los usuarios implementar datos confidenciales para el aprendizaje automático.
CL también facilita y alienta a muchos participantes diferentes, lo que da como resultado la creación de un conjunto de datos diversos que luego se combinan para crear el resultado ultimate. Esto aumenta el rendimiento y hace que el resultado de este proceso sea más confiable. Decrease el sesgo y mejora la capacidad de los modelos para generalizar sobre datos invisibles. CL dificulta la introducción de datos no fiables en el modelo.
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El camino por delante
El aprendizaje por consenso es una combinación de tecnologías blockchain y de inteligencia artificial, una combinación natural hecha para resolver los próximos desafíos de la industria. En un futuro próximo, seguramente seremos testigos de un aumento en la colaboración entre las dos tecnologías.
