Blockchain & Machine Learning Anwendungen & Vorteile für die Industrie

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Machine Learning und Blockchain-Technologien sind zwei unabhängige und innovative Erfindungen, die die Welt der Datenwissenschaft heute revolutionieren. Der technologische Fortschritt durch die Nutzung von Daten hat die Einführung effizienterer Systeme erforderlich gemacht, um eine bessere Sicherheit zu erzielen und bessere Entscheidungen auf der Grundlage der anfallenden Daten zu treffen. Während sowohl Blockchain als auch ML getrennt arbeiten können, kann eine Kombination aus beiden eine bahnbrechende Veränderung der reichhaltigen Ressourcen bewirken, welche Daten darstellen.

In diesem Artikel wird untersucht, wie Blockchain und maschinelles Lernen kombiniert werden können und auf welche Weise sie sich auf die Industrie auswirken können.

Bereit für diese Innovation? Dann begleiten Sie uns.

Vorteile der Kombination von machine learning & blockchain

Auf Ihrer Reise Blockchain-Technologie zu erlernen schauen wir uns jetzt KI-Plattformen an. Wir haben festgestellt, dass Machine Learning und Blockchain zwei der innovativsten Informatikerfindungen des 21. Jahrhunderts sind. Erwähnenswert ist daher, dass eine Fusion beider Technologien unter verschiedenen Anwendungsfällen eine enorme Systemeffizienz ankündigen kann.

Die Blockchain-Technologie ist ein dezentralisiertes und verteiltes Hauptbuch zur sicheren, einfachen und effizienten Speicherung von Informationen. Daten sind im heutigen digitalen Ökosystem eine sehr sensible Ressource und sehr anfällig für unzulässige Zugriffe oder Manipulation. Dieser Datenklau kann entweder von einem gewinnorientierten Unternehmen oder von Cyberkriminellen durchgeführt werden, und unabhängig vom Modell sind die Verbraucher immer im Nachteil. Die Blockchain-Technologie hilft, diese Inkonsistenzen im Datenmanagement zu beseitigen und bietet Transparenz über den Umgang mit Kundendaten. Dies ist nur ein Grund, warum so viele Menschen in Blockchain investieren.

Machine Learning (ML) und seine Varianten, einschliesslich Deep Learning, beinhalten die Verwendung von Algorithmen zur Erstellung von ML-Modellen. Diese Modelle sind in der Lage, das Ergebnis von Handlungen basierend auf vergangenen Mustern vorherzusagen. Um maschinelles Lernen in Aktion zu demonstrieren, schauen wir uns unsere tägliche Aktivität beim Surfen im Internet an. Was passiert, wenn Sie heute Ihren Chrome-Browser verwenden, um die Details eines Fussballspiels zu überprüfen, und dieselbe Aktion einige Male wiederholen? Google-Suchmaschinenalgorithmen werden Ihnen nach einiger Zeit automatisch verwandte Inhalte vorschlagen. Die eingesetzte künstliche Intelligenz hat im Laufe der Zeit aus Ihren Handlungen gelernt.

Maschinelles Lernen beinhaltet die Verwendung von Big Data, wodurch ein Konvergenzpunkt mit der Blockchain-Technologie geschaffen wird. Basierend auf den Revolutionen beider Technologien und ihren inhärenten Vorzügen kann die Integration beider in dasselbe System eine neue Veränderung in der Art und Weise bewirken, wie die Welt Daten generiert, analysiert und verwendet. Wenn Sie bei all diesen Begriffen verwirrt sind, finden Sie immer Erklärungen im unserem Blockchain-Glossar. Nachfolgend werden jetzt aber erst einmal die Vorteile der Kombination dieser beiden Technologien skizziert.

Erhöhte Sicherheit & Transparenz

Eine der grundlegenden Einzigartigkeiten und Vorteile der Blockchain-Technologie ist ihre Sicherheit. Die Daten werden in Blöcken gespeichert und mit einer kryptografischen Verschlüsselung versiegelt, die eine Manipulation dieser Daten unmöglich macht. Tatsächlich folgt das Hinzufügen von Daten zum Block einem Konsensmodell, das schwer zu boykottieren ist. Neben diesem Sicherheitsvorteil sind die gespeicherten Daten für jeden Zugriffsberechtigten (je nach Blockchain-Typ) leicht einsehbar, was eine hohe Transparenz in die Datensysteme bringt.

Datensätze, welche für die prädiktive Automatisierung des maschinellen Lernens gesammelt wurden, können in Echtzeit in der Blockchain gespeichert werden. Solche gesammelten Daten, die meist aus hochsensiblen Quellen stammen, können mit Blockchain gesichert werden, und das dezentrale Modell der Technologie wird dazu beitragen, Transparenz im Datenverarbeitungsprozess durch alle interessierenden Einheiten zu schaffen. Dieser beschriebene Vorteil ist, wie Blockchain die Datensicherheit beim maschinellen Lernen stärkt.

Lassen Sie uns die Rückseite der Medaille betrachten, um zu sehen, wie maschinelles Lernen zur Erhöhung der Blockchain-Sicherheit beiträgt. Es ist erwähnenswert, dass jedes von Menschen geschaffene digitale System auch von Menschen durchbrochen werden kann. Während die Blockchain-Technologie diese Möglichkeit aufgrund ihrer verteilten Natur verringert, können KI-Modelle für Machine Learning trainiert werden, um die wahrscheinliche Quelle von Sicherheitsverletzungen oder Datenkompromittierung zu erkennen. Sobald ein potenzieller Bedrohungspunkt lange vorher isoliert korrigiert wurde, kann die Auswirkung einer solchen Bedrohung leicht eingeschränkt werden.

Durch die Kombination beider Technologien können Sicherheit, Transparenz und die Punkte von Netzwerkfehlern leicht identifiziert werden.

Kontinuierliche Verbesserung (ohne menschliches Eingreifen)

Blockchain und Machine Learning können in der Zusammenarbeit eine kontinuierliche Systemverbesserung ohne menschliches Eingreifen bewirken. Es wurde festgestellt, dass ML Ihr Verhalten im Laufe der Zeit verfolgt, um Ihre nächste Vorgehensweise genau vorherzusagen. Betrachten wir nun ein typisches Anwendungsszenario.

Die Ethereum-Blockchain unterstützt insbesondere das Wachstum von Smart Contracts und anderen dezentralen Anwendungen (DApps). Diese Anwendungen können verwendet werden, um Finanztransaktionen wie Kreditvergabe, Liquidity Farming und mehr durchzuführen. Aus diesen Aktivitäten werden Daten generiert, und diese intelligenten Verträge können so trainiert werden, dass sie automatisch ausgeführt werden, wenn einige Bedingungen erfüllt sind. Auch wenn dies nach der Kernfunktion von Smart Contracts klingen mag, können die Vorgänge mithilfe von ML-Modellen problemloser gestaltet werden. Tatsächlich kann der generierte Datensatz trainiert werden, um Standardmuster zu erkennen, die die Transaktionen einiger Benutzer aussetzen können, anstatt sich mit der Zahlungsunfähigkeit des Benutzers auseinandersetzen zu müssen.

Viele Organisationen nutzen mittlerweile auch Blockchain-Netzwerke für den Datenaustausch oder andere Funktionen. Einige redundante Arbeiten, die erledigt werden, können durch maschinelles Lernen automatisiert und im Laufe der Zeit verbessert werden, um Wiederholungen zu vermeiden. Solch wiederholende Zyklen in der Datenhandhabung und -verwaltung können durch Maschinenmodelle unterbrochen, behoben und verbessert werden.

Geringere Wartungskosten

Start-ups oder Firmen, die regelmässig Wartungskosten verursachen, können in der Blockchain-Technologie und dem maschinellen Lernen Trost finden.

Wartungspläne können in der Blockchain registriert werden, damit alle Verantwortlichen für jede bestimmte Aufgabe den Überblick behalten, wann sie möglicherweise handeln müssen. ML kann helfen, den richtigen Zeitrahmen für die Wartung auf der Grundlage der gesammelten Daten vorherzusagen.

Durch die Kombination der Qualitäten von Blockchain und maschinellem Lernen wird jedes Personal oder jeder Dienstleister auf dem Laufenden gehalten, wann er benötigt wird und wann genau gewartet werden soll. Auch diese Informationen können dazu beitragen, Systemausfälle zu verhindern und direkt zur Kostensenkung beizutragen.

Reduzierung des Energieverbrauchs

Data Mining ist in der Regel eine energieintensive Aktivität. Vom Energiebedarf in Rechenzentren bis hin zum Kryptowährungs-Mining mit leistungsstarken CPUs und GPUs gab es einen ständigen Ruf, diese Data-Mining-Prozesse energieeffizienter zu gestalten.

Google konnte durch den Einsatz seines DeepMind Internet of Things (IoT) und künstlicher Intelligenz den Energieverbrauch in seinen Rechenzentren um fast 30 % senken. Wenn ML ebenso viel zu den breiteren Rechenzentren beitragen kann, besteht das Potenzial, den hohen Energieverbrauch von Bitcoin und anderen Proof-of-Work (PoW) Kryptowährungen zu reduzieren.

Allgemeine Datenverwaltung

Nachdem festgestellt wurde, dass Blockchains digitale Ledger sind, die Informationen speichern, und ML als Werkzeug zur Vorhersage von Aktionen dient, kann eine Kombination aus beidem dazu beitragen, das Datenmanagement zu verbessern. Die Datensysteme werden nicht nur sicher gespeichert, auch Auditing, Sharing und andere Datenmanipulationsfunktionen können problemlos durchgeführt werden.

Schaut man sich Anbieter wie Microsoft an, bieten sie sogar Machine-Learning als Service auf Azure an. Cloud Computing kann sowohl in neuronale Netze als auch in öffentliche Blockchain-Netze integriert werden. Kryptographie und Python als eine von vielen Programmiersprachen eröffnen neue Spielräume für zukünftige Anwendungen.

Blockchain & machine learning Anwendungen in der industrie

Anwendungsbeispiele für Blockchain und maschinelles Lernen gehen über mehr als eine Branche hinaus. In diesem Abschnitt werden wir einige Anwendungsfälle untersuchen, in denen beide Technologien in Schlüssel-Industrien integriert werden können. Fahren wir also weiter!

Supply Chain & Logistik

blockchain use in supply chain and logistics

Die Supply Chain und Logistik-Branche verwendet viele Daten, die bei unsachgemässer Handhabung den Betrieb erschweren kann. Die Blockchain-Technologie kann verwendet werden, um Warenaufzeichnungen sowie die effiziente Verfolgung von Produkten durch ihr Open-Source-Framework zu führen. 

Mit Blockchain können Artikel von den Produktionsstandort bis hin zu den Endverbrauchern verfolgt werden. Die Einführung von Machine Learning in der Supply Chain und deren Effizienz wurde demonstriert, als IBM mit Twiga Foods zusammenarbeitete, um Blockchain-basierte Mikrofinanzierungstools einzuführen. Der Einsatz von ML förderte den Erfolg des Unternehmens, da es zur Vorhersage der Kreditwürdigkeit auf der Grundlage von Daten verwendet wurde, welche von mobilen Geräten gesammelt wurden.

Produktions-Unternehmen 

blockchain use in the industrial and manufacturing sector

Die Blockchain-Technologie kann bei der Automatisierung der verschiedenen Aspekte eines typischen Fertigungsunternehmens helfen. Mit Blockchain kann der Ressourcenbestand transparent gespeichert werden, während die Technologie auch dazu beiträgt, die Produktion zu verbessern, die Datenbanksicherheit aufrechtzuerhalten, die Qualitätskontrolle zu gewährleisten und Compliance-Checks zu unterstützen. Mit der Integration von ML können Wartungspläne verfolgt und vorhergesagt werden, die alle zusammen arbeiten, um Teilschäden und Gesamtkosten zu vermeiden. Es werden prädiktive Algorithmen verwendet.

Energie & Versorgung

blockchain use in the energy and utility sector

Blockchain-Technologien gewinnen auch für den Einsatz an Energiebörsen an Bedeutung. Es gibt eine wachsende Zahl von Startups, die Blockchain verwenden, um den Energieverbrauch zu verbessern. Während IOTA eines der Unternehmen ist, das die Blockchain-gestützte Energieproduktion und den Peer-to-Peer-Verbrauch eingeführt hat, hat die Firma Sun exchange in Südafrika ein Solarverteilungs- und Zahlungsnetzwerk mit Blockchain-Ledger-Technologie aufgebaut.

Gesundheitswesen

blockchain use in the healthcare and pharma sector

Gesundheitsdaten werden jetzt in der Blockchain gespeichert, um deren Sicherheit und den einfachen Austausch zwischen vertrauenswürdigen Mitarbeitern zu fördern. Während Blockchain ihre Vorteile hat, wenn sie diese hervorgehobenen Rollen spielt, wird eine Kombination mit ML sogar dazu führen, dass die Technologie bessere Ergebnisse liefert. Algorithmen des maschinellen Lernens können helfen, die Verschreibung von Medikamenten für eine bestimmte Krankheit vorherzusagen und die Entscheidungsfindung bei bestimmten datengesteuerten medizinischen Diagnosen zu unterstützen.

E-Commerce

blockchain use in e-commerce business

Top E-Commerce Unternehmen wie Amazon, Walmart, JD.com und andere nutzen eine grosse Menge an Daten, die von ihren Plattformnutzern oder Kunden gesammelt werden. Diese Daten können in der Blockchain geschützt werden, Zahlungen, Artikellieferung und Konfliktlösung können durch den Einsatz von Smart Contracts auf der Blockchain gefördert werden. Der Einsatz von prädiktiven Tools, wie sie von ML angeboten werden, kann das Einkaufserlebnis der Kunden auf die nächste Stufe heben. Wenn Ihre Einkaufspräferenzen im Laufe der Zeit bekannt sind, können sie Ihnen leicht neue Produkte oder Dienstleistungen vorschlagen, nach denen Sie möglicherweise noch nicht gesucht haben.

Blockchain vs machine learning: was ist besser?

Blockchain und die Machine Learning Technologie sind typischerweise zwei einzigartige Erfindungen mit spezifischen Anwendungsfällen. Es besteht möglicherweise keine Notwendigkeit oder Grundlage, die beiden zu vergleichen, da jeder je nach Anwendungsfall bestimmte Vorteile bietet und in bestimmten Situationen, wie bereits erwähnt, kombiniert werden können. Die beiden besprochenen funktionieren gemeinsam besser, um den Betrieb und die Effizienz eines datengestützten Systems zu verbessern.

Fazit

Blockchain-Technologien und maschinelles Lernen sind zwei einzigartige datenfokussierte Innovationen, die unsere heutige Welt verändern. Während beide wohl revolutionär sind, sind sie auf jeden Fall auch futuristisch. Mit der bewährten Effizienz, die beide im Einzelfall bieten, bietet eine Kombination aus beiden eine Vielzahl von Vorteilen, die über Datensicherheit und Transparenz hinausgehen. Da sowohl Blockchain als auch ML zusammengeführt werden, um zusammenzuarbeiten, können Datenwissenschaftler oder Unternehmensadministratoren basierend auf deren Vorhersagefähigkeiten bessere oder fundiertere Entscheidungen treffen.

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Godfrey Benjamin

Godfrey Benjamin

Godfrey is a Journalist, Researcher, and Blockchain enthusiast. His impact and passion is always adding value. Godfreys' core expertise is acceptability, adoption, and integration of Blockchain technology as well as Cryptocurrencies.

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