¿Es Blockchain y ML una gran combinación?

Seguramente habrás oído hablar mucho de blockchain y aprendizaje automático, pero ¿sabías que estas tecnologías tan debatidas se pueden combinar y pueden revolucionar varias industrias? ¡Comencemos!

Aprendizaje del Blog

• Descripción general de blockchain y aprendizaje automático
• ML + Blockchain = Combinación Super Disruptiva
• ¿Cómo están estas tecnologías revolucionando las industrias?
• Líneas finales

Descripción general de blockchain y aprendizaje automático

Blockchain es una tecnología de contabilidad distribuida y descentralizada entre pares que facilita el intercambio digital de unidades de valor. Desde monedas hasta títulos de propiedad, todo lo que tenga valor se puede almacenar e intercambiar de forma segura en una red blockchain. Ofrece un estado de red que es totalmente transparente, inmutable y seguro y se muestra en tiempo real para beneficiar a todos los usuarios de blockchain. El mejor ejemplo es Bitcoin, una primera criptomoneda que se basa en la tecnología blockchain.

El aprendizaje automático se centra en el desarrollo de programas informáticos con la capacidad de aprender y mejorar automáticamente a partir de experiencias pasadas por sí solo (sin necesidad de una programación explícita). Esta tecnología está generando un gran impacto en el aprovechamiento de los datos existentes para identificar patrones y obtener información. Su objetivo es crear algoritmos que puedan recibir datos de entrada y utilizar el análisis estadístico para predecir resultados.

Dado que ambas tecnologías son suficientemente eficientes, combinarlas sólo puede hacer que sean súper disruptivas.

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ML + Blockchain = Combinación Super Disruptiva

Como ya hemos mencionado, la cadena de bloques permite almacenar y compartir datos de forma segura, y el aprendizaje automático puede analizar y generar información a partir de dichos datos para generar valor. En otras palabras, podemos decir que el aprendizaje automático se puede utilizar para identificar y verificar la exactitud de los datos y, una vez validados, se pueden reenviar a la red de cadena de bloques para que la información no se modifique.

Se están llevando a cabo diversas investigaciones y desarrollos en el marco de esta colaboración. Analizaremos algunos de ellos en la próxima sección.

¿Cómo están estas tecnologías revolucionando las industrias?

Ahora que hemos discutido brevemente ambas tecnologías y comprendido que tienen la capacidad de transformar varios sectores, echemos un vistazo a algunas de ellas.

Cadena de suministro y logística

En la práctica, el mantenimiento de una cadena de suministro es una tarea interminable para todo tipo de empresas, y la interconectividad de múltiples elementos en la cadena de suministro se vuelve cada vez más ineficiente a medida que una empresa crece. La cadena de bloques se puede implementar para muchos desafíos de la industria de la cadena de suministro, como el mantenimiento de registros y el seguimiento complicados de productos, para producir una alternativa menos corruptible y mejor automatizada a las bases de datos centralizadas. La cadena de bloques mejora la eficiencia y la transparencia de la cadena de suministro, lo que permite rastrear todo, desde el almacenamiento hasta la entrega. Además, también administra las transacciones financieras.

En 2018, IBM y Twiga Foods introdujeron la microfinanciación basada en blockchain para los propietarios de quioscos de comida en Kenia. Pero esto no habría sido posible con la implementación de algoritmos de aprendizaje automático. Además, analizaron los productos comprados desde dispositivos móviles y luego implementaron el aprendizaje automático para predecir las calificaciones crediticias.

Industria manufacturera

Las tecnologías blockchain tienen el potencial de cambiar por completo la faz de la fabricación. A diferencia de los procesos de fabricación tradicionales, en blockchain, los registros se almacenan y distribuyen entre los nodos de la red, lo que se considera una forma eficiente, segura y transparente de registrar transacciones y registros de servicios. Por lo tanto, se vuelve difícil falsificar registros, lo que hace que el proceso de fabricación sea más justo y transparente. Pero ¿qué pasa con el mantenimiento de las máquinas? ¿Quién realiza un seguimiento de los programas de mantenimiento? Aquí entra en juego el papel del aprendizaje automático. Los algoritmos predictivos pueden ayudar a crear planes flexibles que también pueden supervisar el control de calidad y las pruebas de productos para detectar productos defectuosos en las primeras etapas.

La tecnología blockchain hace que los modelos ML sean más accesibles

Los desarrolladores de blockchain y los expertos en ML trabajan continuamente para colaborar en el uso conjunto de estas tecnologías futuristas. Se sabe que ML maneja una gran cantidad de datos, por lo que ofrece la oportunidad de crear mejores modelos de aprendizaje automático aprovechando la naturaleza descentralizada de las cadenas de bloques.
Después de un trabajo arduo y constante, los investigadores de Microsoft han presentado un nuevo marco que pretende mejorar los modelos de aprendizaje automático alojados en cadenas de bloques públicas. A través de este marco presentado, los participantes pueden entrenar y mantener modelos de forma colaborativa y crear conjuntos de datos en cadenas de bloques públicas, donde los modelos de ML se pueden usar libremente para evaluar predicciones. Además,

Líneas finales

De lo expuesto anteriormente se desprende claramente que la combinación de estas dos tecnologías puede crear un paradigma totalmente nuevo. La combinación no solo mejorará las operaciones de las industrias, sino que el uso del aprendizaje automático para gobernar la cadena de bloques mejorará significativamente la seguridad. ¿Qué opinas de esta gran combinación? Cuéntanoslo en la sección de comentarios.

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