کاربرد یادگیری ماشین در فناوری بلاکچین
فناوری بلاکچین در سال‌های اخیر با استقبال زیادی روبه‌رو شده است. این فناوری به افراد امکان می‌دهد که مستقیماً و بدون واسطه، از طریق یک سیستم غیرمتمرکز و بسیار امن، با یکدیگر ارتباط داشته باشند. علاوه بر قابلیت‌های بلاکچین، یادگیری ماشین هم می‌تواند به رفع بسیاری از محدودیت‌های سیستم‌های مبتنی بر بلاکچین، کمک کند.
ترکیب دو فناوری یادگیری ماشین و بلاکچین می‌تواند نتایج مفید و بسیار کارآمدی به همراه داشته باشد. در این مقاله با فناوری بلاکچین آشنا می‌شویم و این موضوع را بررسی می‌کنیم که چگونه می‌توان قابلیت‌های یادگیری ماشین را با سیستم‌های مبتنی بر بلاکچین، ترکیب کرد. سپس برخی از کاربردها و موارد استفاده از این رویکرد ترکیبی را به بحث می‌گذاریم. مهم‌ترین مطالب این مقاله در ادامه فهرست شده‌اند:
۱- فناوری بلاکچین
۲- یادگیری ماشین در نرم‌افزارهای مبتنی بر بلاکچین
۳- کاربردهای یادگیری ماشین در بلاکچین
۴- موارد استفاده از یادگیری ماشین در فناوری بلاکچین
اکنون فناوری بلاکچین را تعریف می‌کنیم.
محتوی بیشتر از یادگیری ماشین:
- مفاهیم پایه انقلاب صنعتی چهارم؛ یادگیری ماشین(Machine Learning)
- کاربرد یادگیری ماشین در فناوری بلاکچین
- نسخه دیجیتالی زمین در راه است
- هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی
فناوری بلاکچین
ایده بنیادی فناوری بلاکچین، غیرمتمرکز کردن ذخیره داده است، به‌نحوی که در مالکیت یا مدیریت، کنشگر خاصی نباشد. این فناوری با یک دفتر تراکنش به‌روزرسانی می‌شود و تراکنشی که در آن ثبت می‌شود، قابل‌تغییر نیست. تأییدکننده شخص ثالث باید اعتبار اولین تراکنش را تأیید کند. پس از آن، مجموعه جدید تراکنش‌ها باید به‌وسیله معماری غیرمتمرکز گره‌ها، بررسی شود. برای تأیید اعتبار ترکانش‌های بعدی، دیگر نیاز به هیچ تأییدکننده شخص ثالثی نیست.
سازوکار فناوری بلاکچین پیچیده است. بلاکچین از مجموعه‌ای از بلاک‌های مختلف به‌هم‌پیوسته تشکیل شده است که جریان داده در آن‌ها نگهداری می‌شود. در این زنجیره، هر بلاک، تابع هش بلاک قبلی را می‌گیرد و این مسئله به همین ترتیب ادامه دارد. با وجود پیچیدگی گفته‌شده، داده و تراکنش‌ها در بلاکچین قابل‌ردیابی هستند. بلاک‌چین‌های قدیمی‌تر قابل‌تغییر نیستند، اما هر تغییری در بلاک به‌معنای تغییر در تابع هش آن‌ها است. یک بلاکچین شامل ۳ جزء مهم است که در زیر فهرست شده است:
- بلاک‌ها: همان‌طور که از نام آن پیداست، بلاکچین از تعداد زیادی بلاک تشکیل شده و هر بلاک دارای سه عنصر پایه است:
۱- داده
۲- تک‌بار (Nonce) که یک عدد کامل ۳۲ بیتی است. به‌صورت تصادفی با تولید یک بلاک، تولید می‌شود و باعث تولید تابع هشِ بلاک هدر (block header) می‌شود.
۳- هش یک عدد ۲۵۶ بیتی بسیار کوچک است و به تک‌بار مرتبط است.
هر بلاکی که در زنجیره ایجاد می‌شود، تک‌بار، یک تابع هش رمزنگاری تولید می‌کند که امضا شده است و به داده موجود در بلاک گره خورده. داده‌کاوی از بلاک باعث می‌شود که تک‌بار و هش با داده یکی شوند.
- ماینرها: ماینرها مسئول ایجاد بلاک‌های جدید زنجیره با استفاده از فرایندی به نام استخراج هستند.
همان‌طور که در بالا بیان شد، هر بلاک شامل تک‌بار و هش مخصوص به خود است و هش موجود در هر بلاک از بلاک قبلی گرفته شده و همین امر استخراج یک بلاک را به‌ویژه در زنجیره‌های بزرگ، دشوار می‌سازد.
ماینرها برای حل مسئله ریاضی و پیچیده و پیدا کردن تک‌باری که مسئول تولید یک هش قابل‌قبول است، به روش‌های خاصی نیاز دارند. از آنجایی که تک‌بار ۳۲ بیت و هش ۲۵۶ بیت است، تقریباً میلیاردها ترکیب ممکن از تک‌بار و هش وجود دارد که برای پیدا کردن ترکیب درست، باید استخراج شوند. گفته می‌شود که ماینرهایی که ترکیب درست را پیدا می‌کنند، به «تک‌بار طلایی»دست یافته‌اند، زیرا این عدد باعث می‌شود که یک بلاک به زنجیره اضافه شود.
از آنجایی که پیدا کردن تک‌بار طلایی نیازمند مقدار زیادی زمان و نیروی محاسباتی است، ایجاد تغییر در بلاک‌ها کار دشواری است و همین امر فناوری بلاکچین را در مقابل تغییرات، مقاوم ساخته است.
- گره‌ها: همان‌طور که گفته شد، یکی از مهم‌ترین مفاهیم در بلاکچین، غیرمتمرکز کردن داده‌ها در بلاک‌های مختلف است. به این ترتیب، یک بلاک نمی‌تواند تمام اطلاعات را در اختیار داشته باشد. به دلیل همین ویژگی، افراد یا سازمان‌های مختلف می‌توانند مالک یک زنجیره باشند. گره‌ها را می‌توان وسیله‌ای در نظر گرفت که یک نسخه از بلاکچین را نگه می‌دارد و باعث می‌شود زنجیره یا شبکه در جهت موردنیاز عمل کند.
هر گره دارای یک کپی از بلاکچین است و کل شبکه به‌گونه‌ای تنظیم شده است، تا بلاک‌های تازه استخراج‌شده را به‌عنوان بلاکِ به‌روز، قابل‌اعتماد و بررسی‌شده برای زنجیره تأیید کند. شفافیت بلاک‌چین‌ها باعث می‌شود که هر عملی در دفتر کل بررسی یا مشاهده شود. هر عضو زنجیره، شماره شناسایی منحصربه‌فردی دارد که نشان‌دهنده تراکنش‌های او در زنجیره است.
جهت مشاهده ودانلود ماهنامه ” اقتصاد دیجیتال” اینجا کلیک نمایید.
شکل زیر قابلیت ردیابی و مقاومت بلاکچین، به همراه ساختار آن را نشان می‌دهد.
فناوری بلاکچین چندین کاربرد دارد که در زیر به بعضی از آن‌ها اشاره شده است:
- تجارت امن داده
- انتقال برون‌مرزی پول
- سیستم‌عامل لحظه‌ای اینترنت اشیا
- نظارت بر زنجیره تأمین و نظارت آماری
- تبادل رمزارزها
- امنیت هویت شخصی
یادگیری ماشین در نرم‌افزارهای مبتنی بر بلاکچین
الگوریتم‌های یادگیری ماشین، قابلیت‌های یادگیری شگفت‌انگیزی دارند. از این قابلیت‌ها می‌توان برای افزایش هوش زنجیره بلاکچین استفاده کرد. ترکیب یادگیری ماشین با بلاکچین می‌تواند امنیت دفتر کل پراکنده بلاکچین را ارتقا دهد. همچنین، می‌توان از نیروی محاسباتی یادگیری ماشین برای کاهش زمان موردنیاز پیدا کردن تک‌بار طلایی و بهبود مسیرهای اشتراک داده استفاده کرد. علاوه بر این، می‌توان با استفاده از ویژگی معماری غیرمتمرکز داده در فناوری بلاکچین، مدل‌های یادگیری ماشین بسیار بهتری را ساخت.
مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند از داده‌های ذخیره‌شده در شبکه بلاکچین به‌منظور پیش‌بینی یا تحلیل داده استفاده کنند. در یک نرم‌افزار هوشمند مبتنی بر بلاکچین، داده از منابع گوناگونی مانند حسگرها، ابزارهای هوشمند و ابزارهای اینترنت اشیا جمع‌آوری می‌شود. در بلاکچین که بخش جدایی‌ناپذیر این نرم‌افزار است، مدل یادگیری ماشین به‌منظور تجزیه و تحلیل فوری داده یا انجام پیش‌بینی بر داده‌ها اعمال می‌شود. ذخیره داده در شبکه بلاکچین به کاهش خطاهای مدل‌های یادگیری ماشین کمک می‌کند، زیرا داده‌های موجود در شبکه، فاقد ارزش‌های گمشده، تکراری یا نویز هستند و این ویژگی‌ها، برای عملکرد دقیق مدل یادگیری ماشین ضروری هستند. شکل زیر، تصویری از معماری یادگیری ماشین به‌کار‌رفته در یک نرم‌افزار مبتنی بر بلاکچین را نشان می‌دهد.
فواید کاربرد یادگیری ماشین در نرم‌افزارهای مبتنی بر بلاکچین
استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین در فناوری بلاکچین، می‌تواند فواید زیادی داشته باشد که برخی از آن‌ها در زیر فهرست شده‌اند:
- احراز هویت کاربر مجازی که می‌خواهد تغییراتی در بلاکچین ایجاد کند، آسان می‌شود.
- با استفاده از یادگیری ماشین، می‌توان کاری کرد که فناوری بلاکچین، امنیت و اطمینان بالایی فراهم کند.
- مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند به تضمین ثبات شرایط و ضوابطی که مورد توافق قرار گرفته بودند، کمک کنند.
- می‌توان مدل یادگیری ماشین را مطابق محیط زنجیره فناوری بلاکچین، به‌روزرسانی کرد.
- مدل‌ها می‌توانند به استخراج داده خوب از سمت کاربر، کمک کنند. این داده‌ها می‌توانند پیوسته محاسبه شوند و بر اساس آن‌ها به کاربر پاداش داده شود.
- با استفاده از قابلیت ردیابی فناوری بلاکچین می‌توان سخت‌افزار ماشین‌های مختلف را نیز ارزیابی کرد؛ به این ترتیب، مدل‌های یادگیری ماشین از مسیر یادگیری مخصوص به خود در محیط، منحرف نمی‌شوند.
- می‌توان در محیط بلاکچین، یک فرایند پرداخت آنی قابل‌اعتماد را پیاده‌سازی کرد.
کاربردهای سیستم‌های ترکیبی یادگیری ماشین و بلاکچین
بعضی از کاربردهای فراوان سیستم‌های ترکیبی یادگیری ماشین و بلاکچین در ادامه توضیح داده شده‌اند:
- خدمات‌رسانی پیشرفته به مشتری: همان‌طور که می‌دانیم، رضایت مشتری، نیاز اولیه و اساسی هر سازمانی است. با استفاده از مدل یادگیری ماشین یا نوعی چارچوب یادگیری ماشین خودکار در نرم‌افزار مبتنی بر بلاکچین، می‌توان سرویس خدمت‌رسانی به مشتری را کارآمدتر و خودکارتر ساخت.
- تجارت داده: شرکت‌هایی که از بلاکچین برای تجارت داده در سراسر جهان استفاده می‌کنند، می‌توانند با به خدمت گرفتن مدل‌های یادگیری ماشین در بلاکچین، سرعت خدمات خود را افزایش دهند. در این روش، وظیفه مدل‌های یادگیری ماشین، مدیریت مسیرهای تجارت داده است. به‌علاوه می‌توان از آن‌ها برای اعتبارسنجی و رمزگذاری داده‌ها نیز استفاده کرد.
- تولید محصول: در حال حاضر، بیشتر واحدهای بزرگ تولیدی یا سازمان‌ها به‌منظور افزایش تولید، امنیت، شفافیت و پیروی از مقررات، شروع به استفاده از رویه‌های مبتنی بر بلاکچین کرده‌اند. ترکیب الگوریتم‌های یادگیری ماشین با بلاکچین می‌تواند در طراحی برنامه‌های منعطف‌تر برای نگهداری تجهیزات، خودکارسازی کنترل کیفیت و آزمایش محصول مفید باشد.
- شهرهای هوشمند: امروزه شهرهای هوشمند باعث ارتقای استانداردهای زندگی مردم شده‌اند. در این شهرها، یادگیری ماشین و فناوری‌های بلاکچین نقش حیاتی در هوشمندسازی شهر دارند؛ به‌عنوان مثال، خانه‌های هوشمند را می‌توان با الگوریتم‌های یادگیری ماشین تحت‌نظر داشت و همچنین روند شخصی‌سازی دستگاه‌ها که مبتنی بر بلاکچین است، می‌تواند کیفیت زندگی را بهبود ببخشد.
- سیستم نظارتی: با توجه به نرخ رو به افزایش جرائم، امنیت، مسئله مهمی برای افراد است. یادگیری ماشین و فناوری بلاکچین را می‌توان با اهداف نظارتی به‌کار برد؛ در سیستم‌های نظارتی، از بلاکچین و یادگیری ماشین به‌ترتیب برای مدیریت داده‌های پیوسته و تحلیل داده‌ها استفاده می‌کنند.
موارد استفاده از یادگیری ماشین به همراه فناوری بلاکچین
امروزه شرکت‌های مختلف بزرگ و کوچکی وجود دارند که یادگیری ماشین و بلاکچین را یا به‌صورت آمیخته با یکدیگر یا آمیخته با سیستمی دیگر که برای ارائه یک خروجی واحد کار می‌کند، پیاده‌سازی می‌کنند. تعدادی از موارد استفاده از یادگیری ماشین و فناوری بلاکچین در زیر فهرست شده است:
- شرکت IBM با همکاری Twiga Foods یک راهبرد تأمین مالی خرد را برای فروشندگان مواد غذایی ایجاد کرده و در آن، برخی از روش‌های یادگیری ماشین را با موفقیت پیاده کرده است؛ به این صورت که داده‌های تلفن‌های همراه با استفاده از بلاکچین خریداری می‌شوند و با روش‌های یادگیری ماشین پردازش می‌شوند، تا امتیازات اعتباری مشتریان مختلف را تعیین و اعتبار مالی کاربران مختلف را پیش‌بینی کنند. این‌گونه وام‌دهندگان می‌توانند با استفاده از فناوری بلاکچین، وام‌دهی و بازپرداخت را آسان کنند.
- شرکت خودروسازی مشهور پورشه، یکی از اولین شرکت‌هایی است که از فناوری ترکیبی یادگیری ماشین و بلاکچین جهت ارتقای قابلیت‌ها و امنیت خودرو، استفاده کرد. این شرکت از فناوری بلاکچین برای تجارت امن‌تر داده استفاده می‌کند و با آسان کردن پارک خودرو، شارژ آن و دسترسی شخص ثالث به خودرو، موجب آرامش خاطر مشتریان خود می‌شود.
- یک شرکت مستقر در نیویورک نیز از نوآوری‌های مبتنی بر بلاکچین جهت تولید و تجارت انرژی در شهرک‌های محلی، استفاده می‌کند. این فناوری از مترهای هوشمند ریزشبکه که بر اساس مدل‌های یادگیری ماشین کار می‌کنند و همچنین از قرارهای هوشمند مبتنی بر بلاکچین استفاده می‌کند تا تبادل انرژی را ردیابی و مدیریت کند.
- بعضی دیگر از شرکت‌های مرتبط با صنایع غذایی مانند Unilever و Nestlé از بلاکچین و یادگیری ماشین برای مقابله با اتفاقات ناگوار تغذیه‌ای مانند هدررفت و آلودگی غذا استفاده می‌کنند، تا کارآمدی زنجیره تأمین خود را حفظ کنند.
سخن پایانی
در این مقاله فناوری بلاکچین، اجزا و کاربردهای آن را مرور کردیم. پس از آن، فرصت ترکیب فناوری بلاکچین با یادگیری ماشین را بررسی کردیم. این ترکیب، دارای مزایا و کاربردهای زیادی است که می‌توان از آن برای جبران نواقص هر کدام از این دو فناوری استفاده کرد. ترکیب این دو، کاربردها و موارد استفاده فراوانی دارد که در این مقاله به آن‌ها اشاره شد.
منبع: هوشیو
