· Mejor gestión de datos
· Personalización
· Predicciones futuras
· Reducción de errores
· Asistencia en tiempo real
· Minería de datos
Esperando que continúe teniendo un gran impacto en el mercado empresarial con esta tecnología, como se muestra en el siguiente análisis:
1. Para el 2025, el mercado global de inteligencia artificial tendrá un valor de $ 190 mil millones.
2. AI tomará el 40% de la transformación digital en sus manos para finales de 2019.
3. Las asistencias de voz habilitadas para AI llegarán a más de 4 mil millones de dispositivos en todo el mundo para este año.
4. Para el año 2020, las compañías que confíen en los datos de AI recibirán $ 1.2 billones al año de las empresas que no están enfocadas en el conocimiento.
en lenguaje lego, es un libro mayor distribuido que almacena todas las transacciones en nodos de manera transparente y segura. La tecnología, con sus características interesantes, ha interrumpido el mundo de los negocios de muchas maneras y ha hecho que todos se interesen en ir a través de la guía de digestión para el desarrollo de aplicaciones .
Características clave:
1. Inmutabilidad
2. Base de datos descentralizada
3. Libro mayor distribuido
4. transparencia
5. Protección de datos.
Esta tecnología también ha demostrado un alcance aplicable más amplio como se muestra en las estadísticas:
· Según IDC, $ 11.7B se gastarán en para el año 2022, con un crecimiento anual compuesto del 73.2%.
· El 69% de los bancos en todo el mundo están experimentando, y alrededor del 90% de los bancos norteamericanos y europeos están invirtiendo en el desarrollo de para que su proceso sea transparente, seguro y transparente.
· Se prevé que los bancos y las empresas financieras ahorren entre $ 8 y 12B anuales al abrazar .
El factor trifecta: AI, Big data y .
Big data prepara el terreno para el avance tanto de AI como de . Permite a las empresas y desarrolladores de aplicaciones acumular una gran cantidad de datos en componentes estructurados.
Esta información está aún más habilitada por las máquinas y aplicaciones impulsadas por AI para comprender el comportamiento del usuario y brindar una experiencia personalizada al cliente. Mientras que se basa en big data para obtener los datos analizados que pueden almacenarse en su libro de contabilidad distribuido y hacerlos accesibles a las personas, dependiendo de si se encuentran en una red pública o privada.
Con esto, hemos hecho un resumen rápido de los conceptos básicos de las tecnologías disruptivas, veamos directamente cómo se complementan entre sí, comenzando con el impacto de la IA en la industria de la cadena de bloques.
Papel de la IA en el sistema :
· Mejor gestión de datos
· Consumo energético mejorado.
· Más escalabilidad
· Mayor seguridad
· Nuevas puertas de datos.
Mejor gestión de datos: Actualmente, se basa en algoritmos de hash para la minería de datos. Estos algoritmos funcionan con el proceso de verificación que se encuentra. Esto complica todo el proceso y exige mayores esfuerzos.
La inteligencia artificial puede dar un escape a este enfoque al proporcionar una mayor inteligencia que hace que el proceso de administración de datos sea transparente.
Consumo energético mejorado: Al mejorar el sistema de minería de datos, la Inteligencia Artificial para puede ayudar a simplificar todo el proceso. Esto eventualmente ayudará a reducir la cantidad de esfuerzos y el tiempo invertido en extraer los datos en la esfera .
Más escalabilidad: Como el problema de escalado de explicado por Cointelegraph, el tamaño de está creciendo a un ritmo sustancial de 1 MB por cada 10 minutos, con los datos existentes alrededor de 85 MB. Sin embargo, actualmente no hay un método efectivo en la práctica para lidiar con el proceso de eliminación y optimización de datos.
La inteligencia artificial, en este escenario, puede ayudar al introducir un sistema avanzado de aprendizaje descentralizado o una nueva técnica de fragmentación de datos que hace que el sistema sea más eficiente y abra nuevas formas para que los emprendedores busquen para nuevas empresas y empresas.
Eficiencia mejorada: La velocidad y la efectividad de realizar una transacción P2P en un sistema cuesta alrededor de $ 600 millones al año. Y una de las razones es que cada nodo ejecuta la misma tarea en su propia copia de datos para ser el primero en encontrar una solución.
AI puede mejorar esta situación al proporcionar un sistema inteligente que analice qué nodo va a entregar la solución lo antes posible e informar a otros nodos para que cierren sus esfuerzos. Esto eventualmente reducirá el costo involucrado así como también mejorará la eficiencia de todo el sistema.
Mayor seguridad: Aunque es conocido por sus características de seguridad imbatibles, la aplicación diseñada con la tecnología no es tan segura. Esta es otra esfera en la que la IA puede ser una adición necesaria.
La inteligencia artificial puede integrar el procesamiento de lenguaje natural, el reconocimiento de imágenes y las capacidades de transformación de datos multidimensionales en tiempo real en el enlace de cadena a cadena de igual a igual. Esto ofrece a los mineros de datos la opción de convertir un sistema a gran escala en varios entornos de microeconomía y optimizar las transacciones de datos de manera segura y efectiva. Por encima de todo, agrega flexibilidad al proceso con la ayuda de la inteligencia de aprendizaje automático.
Nuevas puertas de datos: Nuevas puertas de datos: en los próximos años, todos los datos se almacenarán en una cadena de bloques y las organizaciones tenderán a comprarlos directamente a los titulares de los datos. Supongamos que este es el caso, AI ayudará a proporcionar un método inteligente de seguimiento de uso de datos, acceso de rejilla y otras tareas similares. Actuarán como puertas de datos desde donde se mantendrá todo el flujo de datos de la cadena de bloques.
La IA aplicada considera el uso de tecnologías cognitivas para adquirir, estructurar y entregar registros de salud en conjuntos de datos de investigación y de nivel empresarial, lo que ha ayudado a eliminar la iliquidez que ha hecho que los datos sean difíciles de compartir en la industria del cuidado de la salud. La visión artificial se utiliza en coordinación con el procesamiento del lenguaje natural para convertir los millones de registros y notas que transitan en forma de imágenes en documentos electrónicos; estos registros electrónicos se trabajan luego con una variedad de ontologías para desambiguar la información que contienen para alcanzar un alto nivel de precisión y, finalmente, alcanzar un punto de registro digital estructurado.
La fuerza de trabajo que revisa la digitalización de estos registros se guía a través de la revisión en lugar de requerir la recuperación manual de los datos contenidos. Hace ajustes a la información que fue transcrita incorrectamente por el sistema, que alimenta sistemáticamente un circuito de retroalimentación de aprendizaje automático para entrenar continuamente el sistema con intervención manual para una mayor precisión.
Sin embargo, creo que la aplicación de AI para extraer y estructurar la información contenida en registros médicos electrónicos es solo un primer paso. Donde AI ofrece valor en un futuro próximo es en la interacción con una cadena de bloques de atención médica, donde los beneficios de los registros distribuidos se pueden combinar de manera sofisticada y poderosa con tecnologías cognitivas para focalizar la democratización de las perspectivas de salud.
Si bien la información de salud a la que AI puede acceder a través de promete acelerar una generación de ideas de atención de salud, también existen valiosas narrativas a considerar con respecto a la privacidad de los datos.
La información de salud es personal. Los datos de salud que generamos reflejan quiénes somos en nuestros niveles genéticos, la atención que recibimos y los resultados que brinda nuestra atención. Aunque podría ser útil para las corporaciones y las universidades tener esa información disponible en su formato más distribuido en la cadena de bloques, las ofertas de la cadena de transparencia, junto con el tamaño de los registros médicos, pueden hacer que sea una solución imposible. Sin embargo, con el modelo correcto, creo que no hay razón para pensar que no podemos utilizar el potencial de aprendizaje médico más amplio en los datos que estamos generando en la atención médica, siempre que no estemos almacenando los registros en el directamente, sino utilizando como un mecanismo mediante el cual ofrecemos acceso y autorización para registros médicos.
Creo que los modelos de AI tienen hambre de conjuntos de datos semiestructurados; pueden descubrir patrones ocultos a simple vista y crear un significado en el enlace de miles de entidades dispares. Una distribución permisible de información de salud a través de podría poner a disposición por primera vez en la historia una amplia gama de conjuntos de datos ejecutables para estos agentes de IA estrechos altamente especializados y de confianza, con el objetivo final no solo de agregar y analizar datos, sino de mejorarlos. La atención prestada a los pacientes en todo el mundo.