블록체인과 AI: 기술이 병합되면 어떻게 될까요?

블록체인 기술은 혁신 세계의 원동력 중 하나입니다. 프로세스에 보안 및 투명성 계층을 추가하여 의료, 공급망, 모바일 앱, 소매, 부동산 및 금융을 포함한 다양한 산업에 혁명을 일으켰습니다. 그리고 그 과정에서 기업가들에게 가장 사랑받는 기술 중 하나가 되었습니다 .

인공 지능은 비즈니스 세계에서도 비슷한 인상을 남겼습니다. 챗봇 형태의 이 기술은 기존 비즈니스를 혁신하고 고객 경험을 업그레이드했습니다. 금융, 여행, 소매, 의료, 부동산 또는 모바일 앱 등 모든 비즈니스의 핵심 부분으로 자리 잡았습니다.

블록체인과 AI는 어떤 식으로든 새로운 비즈니스 시대의 기반을 마련했습니다. 그러나 두 기술이 수렴할 때 어떤 일이 일어날지 생각해 본 적이 있습니까? 그들의 공존이 업계 세계에 적합할까요? 경제를 개선할 것인가, 악화시킬 것인가?

두 기술의 융합이 어떻게 나타나고 비즈니스의 얼굴을 어떻게 변화시킬 것인지 더 깊이 파고들기 전에 블록체인과 AI가 현재 시장에서 어떤 중요성을 갖고 있는지 간단히 살펴보겠습니다.

AI와 블록체인 – 간략한 소개

인공 지능은 인간의 지능을 모방하고 스스로 작업을 수행할 수 있을 정도로 기계를 지능적으로 만드는 기술입니다. 인상적인 기능을 갖춘 이 기술은 비즈니스 세계에 패러다임 전환을 가져왔습니다. 모든 사람들 이 인공 지능에 대한 투자가 왜 필요한지 이해하게 되었습니다.

이 기술은 다음 통계에서 볼 수 있듯이 계속해서 비즈니스 시장에 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

1. 인공 지능의 세계 시장은 2025년까지 1,900억 달러 규모 가 될 것입니다.
2. 2019년까지 디지털 혁신의 40%가 AI를 통해 이루어질 것입니다.
3. AI 지원 음성 비서는 올해까지 전 세계적으로 40억 개 이상의 장치에 사용될 것입니다.
4. AI 데이터에 의존하는 기업은 2020년까지 통찰력이 없는 기업에서 연간 1조 2천억 달러 를 벌어들일 것입니다.

블록체인은 평신도 언어로 모든 거래를 투명 하고 안전한 방식으로 노드에 저장하는 분산 원장입니다. 흥미로운 특성을 지닌 이 기술은 비즈니스 세계를 다양한 방식으로 혼란에 빠뜨렸고 모든 사람들이 이 이해 하기 쉬운 블록체인 앱 개발 가이드를 살펴보는 데 관심을 갖게 만들었습니다.

블록체인은 또한 통계에서 묘사된 것처럼 더 넓은 미래 범위를 보여주었습니다.

1. IDC에 따르면 2022년까지 117억 달러가 블록체인에 사용될 것이며 연간 성장률은 73.2%입니다.
2. 전 세계 은행의 69%가 실험 중이며 북미 은행과 유럽 은행의 약 90%가 프로세스를 원활하고 안전하며 투명하게 만들기 위해 블록체인 개발 솔루션 에 투자하고 있습니다.
3. 은행 및 금융 회사는 블록체인 기반 분산 금융 솔루션을 수용하여 연간 약 8-120억 달러 를 절약할 것으로 예상됩니다.

AI와 블록체인의 기본 사항을 다루었지만 두 가지 파괴적인 기술의 관계를 더 잘 이해하기 위해 빅 데이터도 함께 도입하겠습니다.

자, 이제 시작하겠습니다.

삼중 요소: AI, 빅 데이터 및 블록체인

빅데이터는 AI와 블록체인의 발전을 위한 기반을 마련합니다. 기업과 블록체인 앱 개발자 가 데이터 힙을 구조화된 구성 요소에 축적할 수 있도록 지원합니다.

이 데이터는 AI 기반 기계 및 애플리케이션에서 추가로 사용하여 사용자 행동을 이해하고 개인화된 고객 경험을 제공합니다. 반면 블록체인은 빅 데이터에 의존하여 분산 원장에 저장할 수 있고 공용 네트워크에 있는지에 따라 사람들이 액세스할 수 있는 분석 데이터를 얻습니다.

이를 통해 우리는 파괴적 기술의 기본 사항을 간략히 살펴보았고, 블록체인 산업에 대한 AI의 영향부터 시작하여 서로를 보완하는 방법으로 직접 이동해 보겠습니다.

AI가 블록체인 시스템을 어떻게 바꿀 수 있습니까?

Blockchain은 시장에서 투자할 수 있는 최고의 기술로 입증되었지만 몇 가지 제한 사항도 있습니다. AI와 블록체인을 결합하는 방법에 대한 답은 시나리오에서 인공 지능 이 다음과 같은 방식으로 블록체인을 완벽한 진화로 만들기 위한 올바른 솔루션으로 등장하도록 이끌 것입니다.

1. 더 나은 데이터 관리

현재 블록체인은 데이터 마이닝을 위해 해싱 알고리즘에 의존합니다. 이러한 알고리즘은 알고리즘이 검증 프로세스와 함께 사용되는 문자를 찾을 때까지 가능한 모든 문자 조합을 찾으려 노력하는 '무차별 대입' 접근 방식으로 작동합니다. 이것은 전체 프로세스를 복잡하게 만들고 더 많은 노력을 요구합니다.

인공 지능의 이러한 기능은 데이터 관리 프로세스를 원활하게 만드는 보다 지능적인 접근 방식을 제공함으로써 이러한 접근 방식에서 벗어날 수 있습니다.

2. 에너지 소비 개선

블록체인용 인공 지능은 데이터 마이닝 시스템을 개선하여 전체 프로세스를 간소화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 결국 블록체인 영역에서 데이터 마이닝에 투자하는 노력과 시간을 줄이는 데 도움이 될 것입니다.

3. 더 많은 확장성

Cointelegraph가 설명 하는 블록 체인 확장 문제 에 따르면 블록체인의 크기는 10분마다 1MB의 상당한 속도로 성장하고 있으며 기존 데이터 는 약 85vMB 입니다. 그러나 현재로서는 데이터 최적화 및 제거 프로세스 를 처리하는 효과적인 방법이 없습니다 .

이 시나리오에서 인공 지능은 고급 분산형 학습 시스템 또는 시스템을 보다 효율적으로 만들고 기업가가 신생 기업 및 기업을 위해 블록체인을 조사할 수 있는 새로운 방법을 열어주는 새로운 데이터 공유 기술을 도입함으로써 도움이 될 수 있습니다 .

4. 효율성 향상

블록체인 시스템에서 P2P 거래를 수행하는 속도와 효율성은 연간 약 6억 달러입니다. 그리고 그 뒤에 있는 이유 중 하나는 각 노드가 자체 데이터 복사본에 대해 동일한 작업을 실행하여 솔루션을 가장 먼저 제안하기 때문입니다.

AI는 어떤 노드가 가장 빨리 솔루션을 제공할 것인지 살펴보고 다른 노드에 작업을 중단하도록 알리는 지능형 시스템을 제공하여 이러한 상황을 개선할 수 있습니다. 이것은 결국 관련된 비용을 줄이고 전체 시스템의 효율성을 업그레이드할 것입니다.

5. 더 높은 보안

블록체인은 타의 추종을 불허하는 보안 특성으로 알려져 있지만 이 기술을 사용하여 설계된 애플리케이션은 그다지 안전하지 않습니다. 이것은 AI가 필수 추가 사항임을 증명할 수 있는 또 다른 영역입니다.

인공 지능은 자연어 처리, 이미지 인식 및 다차원 실시간 데이터 변환 기능을 블록체인 P2P 연결에 통합할 수 있습니다. 이것은 대규모 시스템을 여러 미시 경제 환경으로 전환하고 안전하고 효과적인 방식으로 데이터 거래를 최적화할 수 있는 옵션과 함께 데이터 마이너에게 유용합니다. 무엇보다도 머신 러닝 인텔리전스의 도움으로 프로세스에 유연성을 추가합니다.

6. 새로운 데이터 게이트

향후 몇 년 동안 모든 데이터는 블록체인에 저장되고 조직은 데이터 보유자로부터 직접 구매하는 경향이 있습니다. 이와 같은 시나리오에서 AI는 데이터 사용을 추적하고 액세스 권한을 부여하고 기타 작업을 수행하는 지능적인 방법을 제공하는 데 도움이 될 것입니다. 그들은 전체 Blockchain 데이터 흐름이 유지되는 데이터 게이트 역할을 합니다.

이제 인공 지능이 블록체인 시스템을 개선할 수 있는 몇 가지 방법이 있지만 블록체인이 AI 세계를 어떻게 바꿀 수 있는지 살펴보겠습니다.

블록체인이 AI 세계를 어떻게 변화시킬 수 있습니까?

Bitcoins 및 기타 암호 화폐의 기술은 다음과 같은 방식으로 인공 지능 생태계에 큰 변화를 가져올 것입니다.

1. 더 나은 거래

블록체인은 스마트 계약 및 합의 모델의 도움으로 모든 앱 데이터, 고객 세부 정보 및 금융 거래의 데이터가 변경 불가능하고 공개적으로 액세스 가능하며 실시간으로 기록되도록 합니다. 이는 데이터의 신뢰성과 정확성을 보장하고 중개자의 개입 필요성을 없애 궁극적으로 더 빠르고 안전하며 공정한 거래로 이어집니다.

2. 고품질 데이터

실시간 환자 데이터 액세스를 제공함으로써 AI는 의료 및 기타 다양한 비즈니스 분야를 변화시키고 있습니다. 그러나 AI 지원 앱과 소프트웨어가 직면한 한 가지 문제는 데이터에 대한 액세스가 제한적이라는 것입니다. 그들은 종종 다른 엔티티가 관리하는 데이터에 액세스할 수 없었습니다. 게다가, 그들은 데이터 인증을 살펴보기가 어렵습니다. 품질이 낮은 데이터의 결과는 결과를 예측하기 위해 여러 번 고려됩니다.

이 상황에서 블록체인은 단일 엔터티가 소유하지 않고 변경 불가능하고 모든 사람이 액세스할 수 있는 데이터 힙을 제공합니다. 또한 스마트 계약을 통해 특정 규칙, 데이터 및 분석을 순차적이고 안전한 방식으로 규정 준수에 적용할 수 있습니다. 이는 전체적으로 데이터 개인 정보 보호 및 보안 규정 준수를 손상시키지 않고 실시간으로 고품질 데이터를 얻는 데 도움이 됩니다.

3. 분산 지능

지난 시간에 다루었듯이 기존의 AI 기반 비즈니스 모델은 데이터의 중앙 집중화로 인해 다양한 문제에 직면해 있습니다. 이것은 AI 시스템이 가장 정확한 결정을 내리기 어렵게 만듭니다.

이러한 맥락에서 블록체인은 네트워크에 관련된 모든 이해 관계자가 공유하고 인증하는 정보에 원활하게 액세스할 수 있습니다. 또한 합의 알고리즘은 블록체인에 작성된 데이터가 특정 시나리오에 국한되지 않고 신뢰성을 잃지 않도록 보장할 수 있습니다. 일단 입증되면 AI 시스템은 데이터, 데이터의 행동, 연구 패턴 등에 대한 포괄적인 연구를 수행하여 이전에는 발견하지 못한 정보를 공개할 수 있습니다. 이러한 통찰력은 딥 러닝 알고리즘에서 실제로 정확한 결정을 도출하고 최종 고객을 위해 더 나은 예측을 내리는 데 사용할 수 있습니다.

4. 낮은 시장 진입 장벽

인공 지능을 사용하여 설계된 앱 및 소프트웨어는 인증 부족, 중개자의 개입, 부정확성 위험, 데이터에 대한 독점 소유권 등으로 인해 다양한 시장 장벽을 겪고 있습니다. 블록체인 기술과 AI의 융합은 단일 개체의 소유권을 낮추고, 관련 이해 관계자가 데이터를 안전하고 정확하며 인증했는지 확인 합니다 . 이러한 방식으로 시장에 가장 빨리 그리고 수익성 있는 방식으로 진입할 수 있는 길을 열어줍니다.

5. 투명성 향상

블록체인 기술 기능 은 인공 지능 시스템에 투명성을 더할 것입니다. 실시간으로 접근할 수 있는 블록체인에 AI 기계가 결정을 내리는 데 관련된 모든 세부 사항을 게시합니다. 결정이 잘못될 때마다 기업은 블록체인을 살펴보고 발생한 실패 또는 문제의 근본 원인을 검사하고 더 나은 전략을 계획할 수 있습니다.

6. 인공신뢰 개선

AI는 비즈니스에 큰 영향을 미치고 있지만 여전히 신뢰성 측면에서 큰 도전에 직면해 있습니다. 이 시나리오에서 블록체인은 암호화 디지털 서명 형태의 데이터 및 관련 모델을 포함하는 공개적으로 액세스 가능하지만 변경할 수 없는 공개 레지스트리가 유지되도록 합니다. 모든 사용자는 스마트 계약 및 합의 모델에 의해 인증 및 검증된 정보에 실시간으로 액세스할 수 있습니다. 이것은 전체적으로 중개자를 도입할 필요를 없애고 결국 AI 생태계로의 신뢰성을 업그레이드할 것입니다.

이를 통해 우리는 AI가 블록체인에 미치는 영향과 그 반대의 영향을 보았습니다. 그럼 이 기사의 다음 주요 부분, 즉 기술 융합의 이점이 무엇인지 살펴보겠습니다.

두 기술의 공진화의 이점

인공 지능과 블록체인은 하나의 개체로 취급될 때 다양한 문제를 해결하고 무수히 많은 새로운 기회를 제공할 것입니다. 이러한 가능성 중 일부는 다음과 같습니다.

1. 더 나은 의사 결정

AI와 블록체인 기술의 공진화는 또한 의사 결정 과정을 개선할 것입니다. 한편으로는 AI 알고리즘이 모든 거래 또는 앱과 관련된 사기 및 위험을 감지하는 데 도움이 되고, 다른 한편으로는 블록체인이 간단하고 안전한 데이터 감사 프로세스를 통해 AI 알고리즘이 사기 예측에 사용하는 데이터의 정확성을 개선하는 데 도움이 됩니다. .

2. 개인화된 경험 확보

AI와 블록체인의 융합은 고객에게 제공되는 개인화된 경험도 향상시킬 것입니다. AI가 계속해서 매우 민감한 개인 데이터를 처리하는 동안 Blockchain은 최고의 암호화 암호화 기술을 사용하여 데이터가 변경되지 않고 안전하게 유지되도록 합니다. 이렇게 하면 데이터 침입자 또는 다른 사람의 데이터 위반으로 인해 AI가 고객에게 올바른 개인화된 경험을 제공하지 못하는 상황을 방지할 수 있습니다.

즉, 블록체인은 암호화를 통해 보안을 제공하는 반면 AI는 블록체인 보안 데이터를 사용하여 Netflix 및 Amazon과 같은 플랫폼에서의 경험 측면에서 최종 사용자에게 더 많은 개인 정보를 제공할 것입니다.

3. 높은 신뢰성

두 기술을 병합하면 사용자는 개인 정보 보호 및 보안 측면을 손상시키지 않으면서 중요한 데이터가 무엇과 어떻게 저장, 관리 및 사용되는지 확인할 수 있습니다. 이는 의사 결정 과정의 모든 단계를 감사하는 데 도움이 되어 대중의 신뢰를 높일 것입니다.

4. 접근성 향상

블록체인과 AI를 함께 사용하면 결제 방법과 관련된 번거로움을 줄일 수 있습니다. 블록체인 기반 암호화폐가 통화 장벽을 없애고 국제 거래를 촉진하는 동안 AI는 프로세스의 운영 효율성을 개선하고 더 높은 보안을 보장하며 관련 비용을 절감할 것입니다.

5. 새로운 비즈니스 모델

이중 기술의 또 다른 이점은 새로운 비즈니스 모델의 도입입니다. 블록체인은 네트워크 소유권에 대한 걱정 없이 모든 이해 관계자가 불변 데이터를 제공함으로써 완전한 비즈니스 생태계의 정보에 대한 원활한 액세스를 제공합니다. 이는 AI 시스템에 비즈니스 작업과 관련된 패턴, 행동 및 기타 요소에서 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있는 기회를 제공합니다. 따라서 보다 사실에 입각한 정확한 의사결정, 즉 보다 새로운 비즈니스 모델을 제공합니다.

6. 스마트 계약 개선

스마트 계약 가이드 에 설명된 대로 스마트 계약은 비즈니스 세계에 더 빠른 속도, 최소에서 제로로의 분쟁, 개선된 데이터 저장 등과 같은 다양한 특전을 제공합니다. 그러나 프로그램의 정교함으로 인해 사용이 제한됩니다. AI는 블록체인과 통합하여 스마트 계약이 블록체인에서 복잡한 상업적 관계를 인코딩하고 검증하는 것을 가능하게 할 것입니다. 따라서 개선된 스마트 계약이 존재하게 될 것입니다. 또한 자체 실행 계약은 AI 기반 시스템에서 관리하는 가격 변동에 따라 다양한 수준의 품질을 제공합니다.

7. 데이터 수익화

두 기술을 결합하여 실현할 수 있는 또 다른 발전은 정보의 승인입니다. 수집된 정보를 수익화하는 것은 Facebook 및 Google과 같은 대규모 조직의 큰 수익입니다. 조직의 이익을 위해 정보를 판매하는 방법을 다른 사람들이 선택하게 하는 것은 정보가 우리를 상대로 무기화되고 있음을 보여줍니다.

AI 알고리즘이 배우고 개발하려면 AI 조직이 데이터 센터를 통해 제조업체로부터 직접 정보를 구매해야 합니다. 이것은 기술 대기업이 사용자를 오용하지 않고 전체 기술을 오늘날보다 훨씬 정직한 전략으로 만들 것입니다. 이러한 데이터 센터는 더 많은 소규모 기업을 위해 AI를 추가로 개방할 것입니다. AI를 만들고 제공하는 것은 통찰력을 생성하지 않는 조직에게 비현실적으로 비현실적입니다.

8. 스마트 컴퓨팅 파워

랩톱에서 모든 암호화된 정보를 사용하여 블록체인을 작동하게 된다면 엄청난 양의 처리 능력이 필요할 것입니다. 예를 들어 비트코인 ​​블록을 채굴하는 데 사용되는 해싱 알고리즘은 솔루션의 모든 잠재적 후보를 효율적으로 체계적으로 식별하고 거래를 확인하기 전에 모든 후보가 문제의 진술을 이행하는지 확인하는 "무차별 대입" 접근 방식을 취합니다. 적절한 훈련 데이터가 제공된다면 실시간으로 능력을 연마할 수 있는 AI 기반 알고리즘을 상상해 보십시오.

이제 이것에 주의를 기울였으므로 개념에 대해 더 깊이 파고들어 기술이 비즈니스에 미치는 영향을 결정할 때입니다.

AI-블록체인 융합이 산업에 미치는 영향

Blockchain과 AI 결합의 응용 프로그램은 모든 비즈니스에서 거의 유사합니다. 하지만 그 과정을 수월하게 하기 위해 AI-Blockchain 협업이 모든 산업 분야에 개별적으로 미치는 영향을 확인해보자.

1. 헬스케어

의료 산업의 인공 지능과 블록체인 기술은 모두 독립적인 수준에서 환자와 의료 서비스 제공자 모두에게 새로운 기회를 제공하고 있습니다. 그러나 그것이 완전히 작동할 때 의료 기관과 환자는 다음 수준의 서비스를 경험하게 될 것입니다.

헬스케어에서 블록체인과 AI의 교차점은 사이버 공격으로부터 의료 기록을 보호하고 분산 계층의 데이터에 액세스하고 사람들에게 데이터 소유권을 부여하고 Google 및 Apple과 같은 최고의 기술 대기업의 독점력을 제거할 수 있는 기회를 제공합니다. , 그리고 환자가 자신의 조건에 따라 누구와도 데이터를 공유하고 개인화된 응답을 받을 수 있도록 합니다.

2. 소매

AI와 블록체인 기술을 결합하면 소매 비즈니스에서 AI가 미치는 영향 이 두 배가 될 것 입니다. 소매업체는 고객의 통찰력을 변경할 수 없는 블록에 저장하고 전체 프로세스를 기록하여 마케팅 계획이 실패할 경우 관련된 요인을 결정할 수 있습니다. 또한 결제 프로세스를 개선하고 사기 위험을 근절합니다.

3. 공급망

블록체인과 AI를 결합하는 이점은 완전히 새로운 세상으로 이어질 것입니다. 이 기술은 단일 단위로서 공급망을 훨씬 안전하고 효과적인 방식으로 최적화하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 처음에 무엇을 해야 하는지에 대한 더 나은 통찰력을 제공합니다. 이는 차례로 관련된 모든 사람의 경험을 향상시키고 더 높은 비즈니스 이익을 가져올 것입니다.

4. 금융

블록체인을 AI와 통합하면 금융 부문의 프로세스도 간소화됩니다. 블록체인이 스마트 계약의 형태로 업계에 신뢰를 구축하는 동안 AI는 인간의 감정을 이해하고 취해야 할 다음 단계를 예측하는 데 인간에 대한 의존도를 줄여 궁극적으로 자동화 및 성능 수준을 향상시킬 것입니다.

5. 정부

블록체인과 AI 는 민주주의의 정의를 재정의하기 위해 경로를 병합합니다. 이 기술은 데이터의 보안과 품질을 유지하면서 많은 사람들의 데이터에 대한 통제권을 전체 대중에게 이전할 것입니다.

또한 AI 및 블록체인 기술은 전자 투표 절차를 추적하고 모든 시민이 실시간으로 액세스할 수 있도록 지원합니다.

6. 모바일 애플리케이션

기본적으로 AI와 블록체인의 결합은 효율성과 반응 시간을 증가시킬 수 있습니다. 예를 들어 지불해야 할 일이 있습니다. 따라서 블록체인은 지불 채널을 원활하고 투명하게 만들어 결과적으로 속도를 향상시킵니다. 동시에 AI는 어떤 게이트웨이를 사용해야 하고 고객이 지불을 완료하려는 방식을 특성화합니다. 이러한 방식으로 두 기술 모두 결제 페이지를 가속화하여 결제 경험을 확장합니다.

AI-블록체인 융합 활용 사례

기존 프로세스를 향상시키기 위해 블록체인과 AI 프로젝트 의 조합에 투자한 일부 회사는 다음 과 같습니다.

1. 엔기마

Enigma는 안전한 오프체인 계산을 지원하는 데이터 시장을 제공합니다. 이 시장은 사용자가 스마트 계약을 통해 구독하고 얻을 수 있는 데이터를 회사에서 공유할 수 있도록 설계되었습니다.

2. 누메라이

Numerai는 데이터 과학자에게 크라우드소싱 머신 러닝 문제를 제공하고 그 결과를 단기간/장기간 동안 AI 메타 모델에 기록하고 제안된 출력/모델의 효율성에 베팅할 수 있도록 합니다. 턴 기간이 끝나면 누구의 결과가 거의 맞는지 확인하고 미리 정한 조건에 따라 수익을 공유할 수 있습니다.

3. 싱귤래리티넷

SingularityNET 은 블록체인에서 AI 사용을 협력하여 누구나 AI로 수익을 창출할 수 있는 분산형 인공 지능 공개 시장을 개발합니다. 이는 누구나 AI 알고리즘을 더 큰 규모로 사고 팔 수 있어 기능을 향상시킬 수 있음을 의미합니다. SingularityNET의 인기 있는 사용 사례 중 하나는 Sophia입니다.

4. 계산 가능한 연구실

Computable Labs는 데이터 및 알고리즘에 대한 액세스를 민주화하기 위해 AI를 위한 새로운 인터넷 인프라를 구축하고 데이터 구매/판매를 위한 허브 역할을 하는 TCR(Token Curated Registry)을 제공하기 위해 노력하고 있습니다.

5. 해양 프로토콜

AI-Blockchain coevolution의 또 다른 사용 사례는 Ocean Protocol입니다. 데이터 공유 및 수익화를 위한 에코시스템으로, 특히 AI 지원 엔터티에 데이터에 대한 안전하고 투명하며 안전한 액세스를 제공하는 것을 목표로 토큰화된 서비스 계층을 제공합니다.

6. 시냅스 AI

Synapse는 AI 블록체인 컨버전스 를 사용하여 실시간 프로그래밍 방식으로 접근할 수 있는 트레이너, 연구원, 프로세서 및 계약을 위한 분산형 데이터 및 인텔리전스 시장을 구축하고 있습니다.

위의 블록체인 및 AI 사용 사례 에서 볼 수 있듯이 이러한 기술을 통합한다는 아이디어는 수많은 기업가와 벤처 자본가를 끌어들이고 있습니다. 그러나 두 기술을 결합하는 과정이 생각보다 쉽지 않다. 인공 지능과 블록체인의 융합과 관련된 다양한 과제가 있으며 이에 대해서는 다음 섹션에서 다룰 것입니다.

7. 핸슨 로보틱스

Hanson Robotics가 만든 세계적으로 유명한 로봇 Sophia는 기계 지능을 한 단계 더 끌어올리고 있습니다. Sophia는 물리적으로 데이터를 관리하고 그에 따라 자신의 반응과 응답을 결정하도록 연결되었습니다. 그녀는 다양한 AI 모듈을 활용하여 그녀의 활동을 예리하게 받아들입니다.

8. Namahe AI ​​– 공급망

투명성을 확보하고 중요한 가치 사슬의 다른 구성 요소를 연결하는 것을 목표로 하는 Nama AI는 재고 및 공급망 프로세스를 실시간으로 모니터링하고 프레임워크의 결함, 지연 및 가짜를 보고하고 전문가가 검토할 수 있도록 이러한 정보를 강조 표시합니다. 오용의 여지가 적습니다. Namah AI는 AI가 미래의 비즈니스와 부정을 예측할 수 있도록 머신 러닝을 추가로 보낼 것입니다.

블록체인과 AI의 통합과 관련된 과제

블록체인과 AI 기술의 통합에 대해 이야기할 때 다음과 같은 다양한 과제가 발생합니다.

1. 블록체인 기술은 분산되어 있으며 그 노드는 본질적으로 이질적입니다. 이 때문에 블록체인이 공개되고 오픈 소스라면 AI 출력이 한 지점에서 나오기 어려울 것입니다.
2. 두 기술은 극과 극이며 둘을 결합하는 개념은 여전히 ​​새로운 것입니다. 이 때문에 AI와 블록체인을 탐색하고 유사한 근거를 살펴보려면 엄청난 시간과 돈이 필요하다.
3. 블록체인과 AI의 통합과 관련된 또 다른 과제는 보안입니다. 블록체인은 무제한의 신뢰할 수 있는 정보로 AI에 서비스를 제공하는 공개적으로 분산되고 분산되고 안전하게 암호화된 데이터베이스입니다. 이 기술은 데이터 도용을 어려운 작업으로 만드는 암호화 알고리즘을 기반으로 합니다. 그러나 AI가 보안 데이터를 변경하고 더 나은 예측을 하게 하려면 먼저 파일을 해독하는 것이 중요하며, 이는 데이터 해킹으로 이어집니다.
4. 두 기술의 융합을 구현하는 생태계는 더 높은 컴퓨팅 성능을 요구합니다. 예를 들어, Google 검색 엔진에서 단일 검색은 보안과 진보성을 보장하는 데 약 1조 배 더 많은 시간이 걸립니다. 이것은 프로세스의 속도를 유지하기 어렵게 만듭니다.

따라서 다음은 기업이 AI와 블록체인을 함께 결합하는 이점을 활용하는 데 방해가 되는 몇 가지 문제입니다. 이 간단한 문의 양식 을 통해 블록체인 컨설턴트와 논의할 수 있지만 두 기술의 협력에 대한 미래의 전망을 살펴보겠습니다.

어떤 미래가 보입니까?

인공 지능과 블록체인을 개별적으로 고려한다면 둘 다 더 밝은 미래가 있음을 증명하고 있습니다. 한편 AI 소프트웨어 시장은 2025년까지 598억 %에 이를 것으로 예상되는 반면, 블록체인의 글로벌 시장은 2024년까지 3조 달러 의 가치가 있을 것으로 예상됩니다.

그러나 블록체인과 AI의 융합에 대해 이야기할 때 기술을 결합하는 개념은 아직 초기 단계에 있습니다. AI 개발 회사와 블록체인 개발 회사를 통한 이러한 기술의 협력은 공정한 몫을 얻었지만 실험 단계에 불과하므로 통합이 제공하는 기회와 이를 수용하는 방법을 이해하려면 아직 잠시 기다려야 합니다.

미국, 아시아 및 기타 국가에서 AI 개발 서비스의 글로벌 플랫폼을 통해 고객과 고객이 최신 기술을 최대한 활용하고 비즈니스에 더 나은 ROI를 제공할 수 있도록 지원합니다.