區塊鏈:如何集成利用區塊鏈技術和機器學習？

鏈集市?·讓區塊鏈落地更簡單

《區塊鏈行業觀察》專欄·第58?篇

作者丨YugeshVerma

圖片丨來源于網絡

區塊鏈技術是近年來的發展趨勢。這種技術允許個人通過高度安全和去中心化的系統直接進行交互，而不需要中介。而機器學習除了提供功能外，還可以幫助基于區塊鏈技術的系統突破自身的限制。機器學習和區塊鏈技術的結合可以提供高性能和有用性。本文將探討如何將機器學習能力與基于區塊鏈技術的系統集成，并討論了相關的用例。

區塊鏈技術

區塊鏈技術的基礎是去中心化存儲，使數據不能由特定的參與者擁有或管理。一旦事務記錄在區塊中，就不能進行修改。在參與方進行記錄前，需要驗證即將進行的事務。與傳統數據庫不同的是，數據由去中心化的節點存儲，并不需要特定的中央機構來驗證這些記錄。

雖然區塊鏈技術運行機制實際上是很復雜的，但是我們可以將其簡單的視為各種區塊的集合，這些區塊相連形成了數據流。在這條區塊鏈上，當前區塊保存了前一個區塊的哈希值，以此類推。

美國財政部正在研究如何使用數字美元來保護隱私:金色財經報道，負責金融機構的助理部長Graham Steele表示，美國財政部一直在研究如何使潛在的數字美元的零售交易盡可能保持私密和匿名，盡管他說美國還沒有決定是否推進中央銀行數字貨幣（CBDC）的發展。

然而，Steele也指出了零售業CBDC可能存在的風險，特別是運行的危險。最近的美國銀行業動蕩表明，\"使存款流動的技術只會越來越快，\"這增加了高速、恐慌性的資金流動的危險。斯蒂爾說，一個由財政部領導的小組正在研究建立美國中央銀行數據中心的可能性，\"該小組正在評估與全球金融領導地位、國家安全、隱私、非法金融和金融包容性有關的政策目標。[2023/6/14 21:34:44]

使用這種采用區塊鏈技術的系統可以使其在數據和事務方面都具有可跟蹤性。而也正因如此，舊區塊上的數據無法被更改，數據的更改意味著哈希值的改變。

區塊鏈由以下三個重要的組件組成。

第一是區塊，顧名思義，區塊鏈是由許多區塊組成的，每個區塊都有三個基本元素：數據、隨機數、哈希值。隨機數是32位整數。是在生成區塊時隨機生成的，并促使生成區塊頭的哈希值。哈希值是一個256位的數字，非常小，并且與隨機數連接。

Uniswap基金會就如何分配約440萬個ARB發起征集建議:5月24日消息，Uniswap 基金會管理者之一 Erin Koen 今日在 Uniswap 社區就“如何分配約 440 萬個 ARB發起征集建議。征集中提到，代幣將發送至 DAO 在 Arbitrum 上的別名地址； 如何部署分配需要經過正常的治理投票。提案期持續兩周（至 6 月 7 日星期三）。 屆時，已獲得社區反饋的提案應根據批準的治理流程將其納入新的溫度檢查帖子。[2023/5/24 15:22:31]

每當在鏈中創建區塊時，隨機數會立即生成加密的哈希值，該哈希值將被簽名并與區塊中的數據綁定。而如果在區塊中對數據進行挖掘，就可以用數據解開當前的哈希值與隨機數。

第二是礦工，礦工們負責通過一個叫做采礦的過程在鏈上建立新的區塊。如前所述，每一個區塊都由其唯一的隨機數和哈希值組成，而當前區塊中的哈希值引用了鏈上的前一個區塊的哈希值，這使得區塊的挖礦非常困難，特別是在大型的鏈上。

礦工需要特殊的技術來解決復雜的數學問題，以找到生成的公認哈希值。隨機數只有32位，而哈希值是256位數，所以在找到正確的組合之前，需要挖掘大約數十億種可能的組合。得到正確組合的礦工通常被稱為擁有“黃金隨機數”，這將使得一個區塊被添加到鏈上。

中央財經大學郭田勇：應深入研究如何用數字人民幣組建更多功能:中央財經大學中國銀行業研究中心主任郭田勇表示，在數字化的浪潮下，貨幣作為一種支付媒介，其本身的數字化是必然趨勢。考慮到傳統貨幣印制發行成本高、不易攜帶等局限，數字貨幣以其獨特的優勢，極大降低了交易成本。郭田勇指出，數字貨幣如果由政府或者中央銀行來主導，必須協同好同原有銀行體系為主導的支付關系。目前，中國的數字貨幣屬于M0范疇，從金融學角度看，M0并不具有貨幣創造的能力，在整個貨幣儲存量中占比也很小，因此，數字人民幣的范圍還非常有限，未來如何用數字人民幣組建更多的功能，將其推向更大的領域，值得深入研究。這是一個循序漸進的過程，要把握好節奏。郭田勇稱，數字人民幣前期推進比較成功，有利于提升人民幣國際化程度。隨著中國經濟實力增強，人民幣國際業務更為廣泛。面對龐大的國際結算量，數字貨幣高支付效率的優點更易凸顯。（中國新聞網）[2021/7/7 0:32:14]

要找到黃金隨機數，需要大量的時間和計算能力。這使得在區塊中進行更改變得很困難，使得區塊中的數據可以抵抗篡改。

第三是節點：正如我們已經討論過的，構建區塊鏈的最重要概念之一是將數據分散到不同的區塊中。沒有一個特定的人可以擁有所有的信息。這樣就使鏈有可能由不同的人或組織擁有。節點可以被認為是一種設備，它持有區塊數據的副本，并使鏈或網絡按照所需的方向工作。

聲音 | 北京工商大學顏蘇：區塊鏈行業如何與公檢法司形成有效的聯動機制，是值得研究的:據新華網消息，本月在上海法學會會議上，北京工商大學法學院副教授顏蘇表示，區塊鏈行業從業者應用自身掌握的區塊鏈這一新興技術，助力公檢法司進行區塊鏈領域的反詐騙，在這個方向上，行業如何能與公檢法司形成有效的聯動機制，是值得關注的研究主題。[2019/7/28]

并且每個節點的網絡被設置為批準該鏈更新、信任和驗證新的區塊。區塊鏈的透明度使得檢查或查看賬本中的每一項操作都是一件輕而易舉的事情。每個參與者都有一個唯一的標識顯示他們在鏈中的事務。

下圖表示區塊鏈的可追溯性和對更改數據的抵抗力。

區塊鏈技術有很多的應用，比如安全數據交易、跨境匯款、實時物聯網操作系統、供應鏈與物流監控、Crypto交易、個人身份安全等等。

基于區塊鏈應用中的機器學習

金色財經獨家整理 貿易戰對比特幣走勢影響如何？貿易戰避險，比特幣“效果不錯”:

今日凌晨，中美史上最大貿易戰打響，全球股市重挫，數字資產比特幣走勢如何再被討論。重溫早在3月2日Brian Kelly在CNBC的關于貿易戰的言論：貿易戰將加強美元貶值、物價上漲的預期，由于普遍擔憂通脹，人們愿意投資比特幣這樣的“新黃金”、 “硬資產”（避險），“在貿易戰中，比特幣效果不錯”。

Brian Kelly的觀點發表于300億美元貿易戰規模預測下，而今600萬“變本加厲”。中國已于今晨展開“反擊”，外媒也普遍預測美國為長期輸家。股市下跌將支撐黃金，金價在昨日由于加息和貿易戰擔憂下收于兩周最高點，而比特幣為何反而下跌？據CNBC稱：比特幣未守住9000美元關口或因日本對加密數字貨幣加強監管力度的政策可能。金色財經認為，由于政策目前仍為影響比特幣的主要因素，在最晚今年7月份國際監管措施出臺、政策逐步趨穩后，數字貨幣價格將逐漸與黃金漲跌保持相似的變動。[2018/3/23]

機器學習算法有驚人的學習能力，可以應用在區塊鏈中，使區塊鏈比以前更智能。這種集成有助于提高區塊鏈的去中心化賬本的安全性。此外，機器學習的計算能力可以用來減少尋找黃金隨機數所需的時間，也可以用來使數據共享路由變得更好。并且，我們還可以利用區塊鏈技術的去中心化數據結構的特性，建立更好的機器學習模型。

機器學習模型可以利用存儲在區塊鏈網絡中的數據進行預測或數據分析。我們以基于區塊鏈技術的智能應用程序為例，數據從不同來源收集，例如傳感器、智能設備、物聯網設備和應用程序中的區塊鏈，它們作為應用程序的一個組成部分，機器學習模型可以應用于實時數據分析或預測。

將數據存儲在區塊鏈網絡中有助于減少機器學習模型的誤差，因為網絡中的數據不存在丟失值、重復或噪聲，這是機器學習模型獲得較高精度的主要要求。下面的圖像是基于區塊鏈技術的應用程序中用于機器學習自適應的體系結構。

集成機器學習的優勢

在區塊鏈技術中使用機器學習模型可以帶來許多好處，比如：

任何授權用戶在試圖更改區塊鏈時都很容易進行用戶身份驗證。使用機器學習，我們可以使區塊鏈技術提供高范圍的安全性和信任。整合機器學習模型有助于確保以前商定的條款和條件的可持續性。我們可以根據區塊鏈的鏈環境進行機器學習模型的更新。模型可以幫助從用戶端提取良好的數據。它可以連續計算，并在此基礎上給予用戶獎勵。利用區塊鏈技術的可追溯性，我們還可以對不同機器的硬件進行評估，這樣機器學習模型就不會偏離在環境中分配它們的學習路徑。我們可以在區塊鏈環境中實現實時可信的支付過程。機器學習與區塊鏈集成的系統應用

機器學習和區塊鏈集成的系統可以有許多應用。

加強客戶服務：眾所周知，客戶滿意度是任何使用機器學習模型為客戶服務的組織的首要需求。自動化機器學習框架應用于基于區塊鏈技術的應用程序上，可以提高服務的效率和自動化程度。

數據交易：在世界各地使用區塊鏈進行數據交易的公司可以使用區塊鏈中的機器學習模型使服務更快。其中的工作機器學習模型就是管理數據的交易路徑。相反，我們也可以將它們用于數據驗證和數據Crypto。

產品制造：大多數大型制造單位或組織已經開始使用基于區塊鏈的應用來增強生產安全性、透明度和遵從性檢查。集成機器學習算法更有助于在特定時期制定靈活的機械維護計劃。同時機器學習的集成有助于使產品測試和質量控制自動化。

智能城市：目前，智能城市正在幫助提高人們的生活水平，機器學習和區塊鏈技術在智能城市的建設中發揮著至關重要的作用，例如，智能家居可以通過機器學習算法進行監控，而基于區塊鏈的設備個性化可以提高生活質量。

監視系統：安全是人們關注的一個重要問題，犯罪率不斷上升。機器學習和區塊鏈技術可用于監視，區塊鏈技術可用于連續數據的管理，機器學習可用于分析數據。

基于區塊鏈技術的機器學習用例

當前已經有許多公司實施了這兩種技術，它們要么集成在同一個應用中，要么集成在一個系統的不同工作中，致力于更好的進行產出。下面列出了機器學習和區塊鏈技術的一些用例：

IBM與TwigaFoods合作，為食品供應商推出了基于區塊鏈技術的小額融資策略。他們成功地實現了一些機器學習技術。在使用移動設備購買基于區塊鏈的數據時，使用機器學習技術進行處理，以確定信用分數并預測不同用戶的信譽。這樣，放款人就可以利用區塊鏈技術來促進貸款和還款。

做為很受用戶歡迎的汽車制造公司保時捷，是早期采用機器學習和區塊鏈技術來提高汽車性能和安全性的公司之一。該公司使用區塊鏈技術可以更安全地交換數據，使用戶更加安心，并能更方便地停車、充電和通過第三方系統訪問他們的汽車。

一家總部位于紐約的初創公司也在利用基于區塊鏈的創新技術來為當地社區提供能源生產和交易系統。該技術利用基于機器學習模型的微電網智能儀表和基于區塊鏈技術的智能合同來跟蹤和管理能源交易。

其他一些與食品行業有關的公司，如聯合利華和雀巢，正在利用區塊鏈和機器學習模型來應對浪費和食品污染等食品問題，并以高效的方式運轉供應鏈。

總結

在本文中，我們對區塊鏈技術及其組件和應用進行了簡單的介紹。在此基礎上，探索了區塊鏈技術與機器學習集成的可能性。這種集成有眾多好處，我們可以同時使用它們來掩蓋不同技術之間的缺點。

原報告來自YugeshVerma,曾擔任數據分析師實習生，對深度學習有很深的研究，并且撰寫了多篇有關數據科學和機器學習的播客。中文版本由鏈集市團隊編譯整理，英文版權歸原作者所有，中文轉載請聯系編譯。

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