كيف يمكن استخدام التعلم الآلي ML مع تقنية البلوك تشين Blockchain؟
اثارت تقنية البلوك تشين ضجة خلال السنوات الأخيرة. تتيح هذه التقنية للأفراد التعامل مباشرة مع بعضهم البعض بطريقة آمنة من خلال نظام لامركزي وآمن للغاية دون أي وسيط. بالإضافة إلى قدراته الخاصة يمكن أن يساعد التعلم الآلي في معالجة العديد من القيود المفروضة على الأنظمة القائمة على البلوك تشين.
يمكن أن يوفر الجمع بين هاتين التقنيتين (التعلم الآلي وتقنية Blockchain) نتائج قوية ومفيدة. اليوم في هذه المقالة من موقع شغف سوف نفهم تقنية البلوك تشين ونستكشف كيف يمكن دمج قدرات التعلم الآلي في نظام قائم على تقنية البلوك تشين. سنغطي أيضًا كيف يمكن استخدام التعلم الآلي ML مع تقنية البلوك تشين Blockchain؟.
تكنولوجيا البلوك تشين
الفكرة الأساسية وراء تقنية البلوك تشين هي اللامركزية في تخزين البيانات بحيث لا يمكن امتلاكها أو إدارتها من قبل أي جهة فاعلة معينة. يمكن تحديثه من خلال ورقة المعاملات حيث لا يمكن تغيير المعاملة بمجرد تدوينها في الورقة. بعد ذلك يجب التحقق من المعاملة القادمة قبل دخول المجلة من قبل الطرف المعتمد.
الاختلاف الوحيد هو أن مجموعة السجلات الجديدة يتم فحصها من خلال البنية اللامركزية للعقد. ليست هناك حاجة إلى طرف مركزي محدد للتحقق من السجلات.على الرغم من أن آلية تقنية البلوك تشين معقدة ويمكن اعتبارها مجموعة من الكتل المختلفة المرتبطة ببعضها البعض حيث يتم الحفاظ على تدفق البيانات.
في هذه السلسلة تحتوي الكتلة الحالية على تجزئة الكتلة السابقة وما إلى ذلك. إن استخدام هذا النوع من آلية البلوك تشين للنظام يجعل نفسه قابلاً للتتبع من حيث البيانات والمعاملات. بدلاً من ذلك يقاومون التغييرات حيث لا يمكن تغيير البلوك تشين القديم وهناك دائمًا تغييرات يتم إجراؤها في الكتلة. مما يعني التغييرات في التجزئة الخاصة بهم. يتكون البلوك تشين من ثلاثة مكونات مهمة مدرجة أدناه
عناصر تقنية البوك تشين
1. الكتل (Blocks): كما يوحي الاسم تتكون البلوك تشين من العديد من الكتل حيث تحتوي كل كتلة على ثلاثة عناصر أساسية:
- بيانات.
- Nonce وهو عدد صحيح 32 بت. يتم إنشاؤه بشكل عشوائي مع إنشاء كتلة مما يؤدي إلى إنشاء تجزئة رأس الكتلة.
- Hash وهو رقم 256 بت صغير جدًا ومتصل بـ nonce.
في كل مرة يتم إنشاء كتلة في سلسلة يُنشئ nonce تجزئة التشفير التي يتم توقيعها وربطها بالبيانات الموجودة في الكتلة. يجعل استخراج البيانات من الكتلة من الممكن فصل nonce والتجزئة عن البيانات.
