Blog

フレア:ブロックチェーンとAI相乗効果

Graphic design by Mateusz Skrzypiec [X: @nikodemfocus]

著者:アンジェイ·マコヴィアク22.01.2024r.

1.イントロ

ここ数ヶ月、このブログではフレア·ネットワークの主要なプロトコル、データ提供における役割、Proof-of-Stake(PoS)への移行、非スマートコントラクトトークンの価値の解放、トラストレスなクロスチェーンブリッジの容易化について議論してきました。これらの目標を達成することは、このプラットフォームを次のレベルへと進化させ、人工知能や機械学習などの新しいアプリケーションに適応させる上で重要です。フレア·ネットワークの開発者たちは、新しい、これまでにない可能性を開く未来のアプリケーションのための堅固な基盤を築くことを優先しています。新しい最先端のユースケースを導入するためには、ネイティブプロトコルの最適化、精練、バトルテスト、実装が不可欠です。

フレアのチームは、「新しいデジタル経済へのデータ」を解き放つための未来志向のソリューションを開発しています。私たちは知っていますが、データは今日の世界において莫大な役割を果たしています。私たちは日々、どこに行ってもデジタルフットプリントを残しています。しかし、これらのフットプリントはしばしば非効率的な方法で使用されたり、第三者によって彼ら自身の目的のために悪用されたりしています。それにもかかわらず、Web3やIoTが日常的な現実となる世界で、私たちが生産するデータの量は間違いなくさらに増加するでしょう。

2019年から2023年にかけての世界のインターネット·オブ·シングス(IoT)接続デバイスの数、2022年から2030年までの予測。

Source: Statista.com

ブロックチェーン技術は、データの保存と取引の追跡において、安全かつ透明な方法を提供し、仲介者の必要性をなくします。機械学習(ML)は人工知能(AI)の一部であり、システムがデータから学習し、その性能を向上させることを可能にします。これらのデータ駆動型技術を組み合わせることで、データのプライバシー、正確性、自動化を強化することができます。

データは、信頼できるスケーラブルなデータインフラストラクチャによって支えられ、機械学習と人工知能によって処理され分析されるデジタルソリューションがシステムで中心的な役割を果たす未来において、経済における新たな石油となるでしょう。

「データは新しい石油です。それは価値があるが、精製されていなければ実際には使用できません。ガソリン、プラスチック、化学製品などに変えられて初めて、利益をもたらすエンティティを作り出すことができます。したがって、価値を持たせるためには、データを分解し分析しなければなりません。」— クライブ·ハンビー、2006年

Source: The Economist — David Parkins — May 6th 2017

この記事では、機械学習と人工知能がフレア·ネットワークによって提供されるデータを最大限に活用する方法について説明します。この組み合わせがさまざまなアプリケーションでどのように使用されるか、そしてそれが提供する潜在的な利点を探求します。

2.フレアの将来のユースケース

フレア·ネットワークは、開発者にデータ豊富なプレイグラウンドを提供することで、ブロックチェーンの可能性の境界を拡大し、革新的なトラストレスブリッジモデルを用いた次世代の分散型アプリケーション(DApps)の構築を可能にします。そのようなソリューションの一つが、最近フレア·ラボによって発表されたもので、FAssetsシステムと呼ばれています。

The #FAssets system : Earn yield in dapps on #Flare or bridge to other ecosystems using #LayerCake, insured-in-transit bridging and cross-network composability protocol. Source: https://flare.network/layercake

FAssetsコンセプトに馴染みのない方のために、簡単に概要を説明します。これは、スマートコントラクト機能を持たないトークン(例えばXRP、BTC、DOGEなど)をフレアエコシステムにシームレスに統合する、革新的で複雑なシステムです。この画期的な技術により、これらのトークンはフレアネットワークの安全なスマートコントラクト環境内で動作し、シームレスな相互作用を促進し、他のEVMブロックチェーンへの移転を簡素化します(LayerCakeプロトコルを介して)。他のラップされた資産システムとは異なり、FAssetsはトラストレスであり、スマートコントラクトでトークンを利用するために中央集権的な仲介者に依存する必要がなくなります。これは数ある利点のうちの一つに過ぎません。フレア·ラボのソリューションにより、ユーザーは非スマートコントラクトトークンの潜在的な可能性を完全に活用し、分散型アプリケーション(DeFiやNFTなど)に統合することができます。これらは現在、主要な暗号通貨のユースケースです。

FAssetsシステムは、将来潜在的にあり得る多くのアプリケーションのうちの一つに過ぎません。フレアネットワークの他のユースケースは、以下のカテゴリに分けることができます:

  • ブリッジング & データリレー — フレアのステートコネクタプロトコル証明は、クロスチェーンの相互運用性を革命的に改善し、ブロックチェーン間の安全で信頼性の高いデータリレーを保証します。これにより、開発者は複数のブロックチェーンエコシステムからの資産とデータをシームレスに統合するアプリケーションを構築でき、新しい可能性の幅を広げます。
  • DeFi — フレアの独特なセキュリティモデルとデータ整合性の向上は、DeFiアプリケーションに新たなフロンティアを開きます。開発者は、フレアの安価で高品質なデータフィードを活用して、より堅牢で効率的なDeFiプロトコルを構築し、より広範なユーザーを引き付け、分散型金融のリーチを拡大できます。
  • 実物資産 — フレアのトラストレス追跡機能により、証券、商品、コレクティブルなどの実物資産のための安全で透明な資産登録簿の作成が可能になります。これにより、ビジネスや個人は所有権と出所の管理を自信を持って行い、資産の追跡、取引、価値付けの方法を革命的に変えます。
  •  
  • DAO — フレアのダイナミックなスマートコントラクトを使用して、価格変動、市場状況、コミュニティ投票などの外部イベントに自動的に反応するDAO構造を構築することができます。この自動化された意思決定機能は、DAOのガバナンスに新たなレベルの効率性とスケーラビリティをもたらし、組織がリアルタイムで情報に基づいた決定を下すことを可能にします。
  • NFT — フレアの多様性はNFTにも及び、開発者は外部イベントによってトリガーされたり更新されたりするNFTコントラクトを作成できます。これにより、現実世界の変化に反応するダイナミックなNFTや、特定のユーザーアクションに応答するNFTの新たな可能性が開かれます。
  • クロスチェーンエンターテイメント — フレアが異なるブロックチェーンを接続し、IP資産の所有権を検証する能力は、クロスチェーンエンターテイメント業界を強化します。開発者は、web2とweb3資産をシームレスに統合するプラットフォームを作成し、ユーザーがデジタルコレクティブルを複数のエコシステム間で移転し、収益化することを可能にします。
  • アイデンティティ — フレアのデータ整合性と分散化された性質は、デジタルアイデンティティを定義するための理想的な基盤を提供します。開発者は、フレアのデータを使用してユーザーの身元を検証し、個人情報を安全に保管し、異なるプラットフォーム間でシームレスな認証を可能にするアプリケーションを構築できます。
  • 国境を越えた支払い証明 — フレアのクロスチェーン機能により、安全で透明な取引証明を利用するグローバルな支払いシステムの作成が可能になります。これにより国際支払いが簡素化され、詐欺が減少し、ユーザーはリアルタイムでの取引確認を得ることができます。
  • 機械学習 — フレアの安全で改ざん防止のデータ環境は、モデルトレーニングエコノミーをサポートし、奨励するための信頼できるプラットフォームを提供します。開発者は、機械学習モデルをトレーニングし共有するためのマーケットプレイスを作成でき、AI分野における協力と革新を促進します。

3.AI/機械学習とフレア·ネットワーク

機械学習(ML)と人工知能(AI)の2つの技術は、ブロックチェーンと並んで、世界で最も成長が速い技術の一部です。近年、これらはビジネスや金融、ヘルスケア、教育など、生活の様々な側面に深く影響を与えています。マッキンゼーの研究によると、人工知能と機械学習は、2030年までに年間13兆ドルの追加価値を生み出すと予測されています。機械学習はすでにソフトウェア業界内で重要な価値を創出していますが、私はその可能性がこの領域を超えて、小売、旅行、交通、自動車、製造業などの分野にさらに大きく存在すると信じています。これらのセクターはすべて、信頼性が高く安全でスケーラブルなデータを必要としており、フレア·ネットワークはそれを提供できます。これらのセクターがフレア·ネットワークのデータ取得プロトコルを活用することで、莫大な価値を解き放ち、それらをまったく新しいレベルへと引き上げる可能性があります。

Source: https://www.mckinsey.com

フレア·ネットワークは、分散型データ取得に最適化された唯一のスマートコントラクトプラットフォームです。これは「データのためのブロックチェーン」として位置づけられ、データを公共財として、基本的にエンドユーザーに無料で提供します。AIと組み合わせることで、フレア·ネットワークは莫大な可能性を持ち、多様なユースケースの開発に強力なツールとなり、データのより効率的な使用とネットワーク間のシームレスな相互運用性を促進します。

ML/AIとブロックチェーン技術の融合は、多くの産業を変革するゲームチェンジャーとして立っています。機械学習はデータ需要においてパラダイムシフトをもたらします。膨大なデータをナビゲートするAIの驚異的な能力により、以前には想像もできなかった方法での迅速な分析と活用が可能になります。AIをブロックチェーンの強みと融合することで、無限の可能性を持つツールを作り出します。

フレア·ネットワークのセキュリティとデータ整合性の独自の組み合わせは、機械学習とAI業界の育成と進化を推進するための卓越したプラットフォームとしての位置を確立しています。

セキュリティは重要です。機械学習(ML)モデルのトレーニングに使用されるデータは、しばしば機密性が高いか敏感です。フレア·ネットワークは、そのブロックチェーンアーキテクチャの第一層に統合されたメカニズムによって、提供されるデータを保護するための堅牢なセキュリティフレームワークを提供します。

データの整合性も重要です。機械学習(ML)モデルは正確で一貫性のあるデータでトレーニングされなければなりません。フレア·ネットワークは、分散型エンティティからのデータを統合するデータ提供メカニズムを提供することで、データの整合性を保証します。これは、最も正確なフィードを提供する者に報酬を与えます。

フレアの改ざん防止データ環境は、高品質な機械学習(ML)モデルを育成するための堅固な基盤を提供します。そのクロスチェーン機能により、データとモデルのシームレスでトラストレスな交換が可能になり、操作や腐敗から免れます。これは、堅牢で信頼性のあるアプリケーションを構築するために不可欠です。開発者は、機械学習(ML)モデルの交換と収益化のための分散型マーケットプレイスを育成するためにフレアを活用できます。

フレアのクロスチェーン相互運用性は、機械学習(ML)アプリケーションに対して莫大な可能性を解き放ちます。異なるブロックチェーン間でのデータとモデルのシームレスな交換を促進することにより、フレアは堅牢なフェデレーテッドラーニングシステムの開発を可能にします。フェデレーテッドラーニングとは、データが複数のエンティティ間で分割される機械学習の一形態です。各エンティティは自身のデータをプライベートに保ちますが、モデルのトレーニングの目的で他のエンティティと共有することができます。これらのシステムにより、個々のデータプライバシーを危険にさらすことなく、複数の当事者が機械学習(ML)モデルのトレーニングに協力することができます。

4.AIがフレア·ネットワークから提供されるデータを活用する方法

フレアのネイティブプロトコル(FTSOおよびステートコネクタ)によって提供されるデータを人工知能(AI)がいくつかのセクターで使用することの潜在性と利点を探ります。

a) AIとブロックチェーンを活用した交通:

フレア·ネットワークのデータは、安全性の向上、ルート計画の最適化、環境への影響の最小化に役立つ貴重な洞察を提供します。予測保守ツールは、物流会社が機器の故障やダウンタイムを防ぐのに役立ちます。信頼できるデータとAIの組み合わせを活用することで、物流会社は交通パターンを効果的に監視し、危険を特定し、ドライバーをより安全なルートに案内することができます。また、このデータを活用して、交通状況、天候、燃料価格に基づいて交通ルートを最適化することもできます。この貴重な情報を活用することで、物流会社はコスト削減、効率向上を達成し、より持続可能な交通システムに貢献することができます。

b) AIとブロックチェーンを活用した製造業:

フレア·ネットワークから提供されるデータは、製造業の効率、生産性、コスト効率、安全性を向上させるために活用できます。例えば、フレアのデータを活用して、機械故障を予測する機械学習モデルを開発することができます。このモデルは、企業が機械のメンテナンスをスケジュールし、計画外のダウンタイムを軽減するために活用できます。信頼できるデータとAIを製品設計に活用することで、製造会社はより効率的で効果的な製品を開発することができます。フレアのデータを活用して、製造プロセスのボトルネックや非効率性を特定することもできます。これらの洞察を活用することで、生産プロセスを最適化し、生産性を向上させ、コストを削減することができます。

c) AIとブロックチェーンを活用した農業:

フレア·ネットワークから提供されるデータとAIの組み合わせを農業に活用することは、作物の収量の効率を向上させ、安全性を高めることに貢献できます。作物収量の予測は、農家が植え付け、収穫、灌漑に関する情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。害虫や病気の特定は、農家が作物を保護するのに役立ちます。

d) AIとブロックチェーンを活用した商業:

AIとブロックチェーンのデータを活用することで、商業部門全体で顧客体験を向上させ、販売を促進し、オファリングをパーソナライズすることができます。例えば、フレア·ネットワークによって提供される信頼できるデータを活用して、特定の顧客を魅了する可能性が最も高い製品やサービスを提案する機械学習モデルを開発することができます。このモデルは、オンラインストアやその他の商業ビジネスによって、コンバージョン率を高めるために活用できます。

e) AI/ブロックチェーンによる金融業界:

金融セクターでは、フレア·ネットワークからのデータを使用して、金融予測の精度を向上させたり、金融取引に関する情報を探す精度を高めたり、新しい金融商品やサービスを作成することができます。例えば、顧客の信用リスクを予測できる機械学習モデルをフレアのデータで作成することができます。このモデルは、銀行がより情報に基づいた貸し出し決定を行うために使用できます。

f) AI/ブロックチェーンによる医療:

フレア·ネットワークによって提供される信頼性が高く安全なデータを利用して、病気(例えばアルツハイマー病)の早期兆候を特定する能力を持つ機械学習モデルを開発したり、副作用が少なく効果的な新薬を開発することができます。ブロックチェーンとAIの相乗効果により、診断、治療、パーソナライズされた医療の向上が期待されます。例えば、患者の遺伝情報、ライフスタイル、環境要因を追跡することで、最も適切な治療を提供するのに役立ちます。また、データの保存とアクセスにより、強化されたソリューションやサービスを迅速かつ安全、プライベートに開発することができます。

これらは、信頼性が高く正確で未腐敗のデータが人工知能によってどのように利用されるかのほんの一例です。2023年、世界は44ゼタバイトのデータを生成しました。これは44兆ギガバイトまたは44億テラバイトに相当します。生成されるデータ量は、デジタル化の進展とIoT(インターネット·オブ·シングス)の普及によって牽引されています。スマートフォン、コンピュータ、センサー、ウェアラブルなどのIoTデバイスは、私たちの行動、位置、環境に関する膨大なデータを生成します。

これらのデータは、多くの産業や経済のセクターを変革する可能性を秘めています。病気の診断と治療を改善し、新しい製品やサービスを創出し、公共の安全さえ向上させるために使用することができます。これは指数関数的に増加する膨大な量のデータです。毎日想像を絶する量のデータが生成される世界では、この潜在的な可能性がどれほど大きいか、そして将来、ブロックチェーンとAI技術の使用によって、このデータの使用方法がどのように変わるかを想像することしかできません。

5.結論

人工知能、機械学習、ブロックチェーン技術は、さまざまな産業を革命的に変革する可能性を持つ3つの破壊的技術です。

フレア·ネットワークは、AIモデルを開発し保存するための安全で信頼性の高いプラットフォームを提供します。異なるブロックチェーン間でデータとモデルを転送するネットワークの能力により、AI分野におけるコラボレーションと革新が可能になります。

MLとフレア·ネットワークによって提供されるデータを組み合わせることによる相乗効果は、交通、製造、農業、商業、金融サービス、医療などのさまざまなセクターで効率性、セキュリティ、収益性を向上させるために使用できます。

AIはタスクを自動化し、意思決定を行い、データを分析することができ、フレア·ネットワークのブロックチェーンはデータのセキュリティと透明性、スケーラビリティ、相互運用性を保証します。これらの技術が進化し続けるにつれて、その相乗効果はさらに深まるでしょう。AIは効率性、セキュリティ、正確性を向上させるために使用でき、ブロックチェーン技術はAIデータを保存し保護するために使用できます。

フレア·ネットワークは、安全なデータ環境、分散型の性質、クロスチェーン相互運用性により、MLとAI業界を前進させるための強力なプラットフォームです。信頼できるデータ環境とMLモデルのトレーニング、共有、収益化のためのコラボレーションの機会を提供することで、この技術はAIにおける新たな革新と進歩の時代を促進します。

*IoTデバイスによって生成されるデータ量が指数関数的に増加し続けるにつれて、MLとフレア·ネットワークのデータに対する潜在的なアプリケーションは拡大するでしょう。

フレア·ネットワークは、これらの技術の性能とスケーラビリティを向上させるために使用できる独自の機能を提供するため、機械学習とAIのための主要なプラットフォームになる可能性があります。フレア·ネットワークがこれらのユースケースにおいて実際に主要なプラットフォームになるかどうかは、技術開発、ユーザーの採用、他のプラットフォームとの競争など、さまざまな要因に依存します。しかし、フレアの潜在的な可能性は大きく、このプラットフォームは機械学習とAIの開発において主要な役割を果たす可能性があります。

これらの変革的な技術、およびフレア·ネットワークのステークホルダーにとって、将来は有望です。

終わり…

2024 FCX Focus All Rights Reserved