Что будет с криптографией и наукой о данных в 2022 году? Взгляд на новые перспективы в отрасли

Наука о данных и блокчейн/криптовалюта кажутся парой, заключенной на небесах. У специалистов по данным есть много причин обратить внимание на эти новые технологии, особенно сейчас, когда крипто и блокчейн получили все большее распространение. Кроме того, существует масса данных, ожидающих использования.

Криптовалюта и блокчейн важны для специалистов по данным

Несмотря на то, что многие люди считали криптографию нишевой отраслью, которая никогда не понравится потребителям, сегодня все выглядит совсем по-другому. В частности, существует больше потребительских продуктов, связанных с криптографией и блокчейном, чем когда-либо прежде. Таким образом, он создает захватывающие возможности, в основном там, где рассматриваются альтернативные финансовые продукты и услуги.

Вопреки тому, что некоторые могут подумать, криптография и блокчейн — это гораздо больше, чем волатильные колебания цен. Технология обеспечивает огромный потенциал для будущих потребительских приложений. Однако многие приложения и решения, используемые сегодня, имеют проблемы, которые необходимо решить. Децентрализация может не решить все сразу, но стоит изучить возможности.

Более того, децентрализованная вычислительная структура, предоставляемая блокчейном, может открыть множество вариантов использования. Каждое децентрализованное приложение — это кладезь данных , ожидающих анализа. Опять же, не все DApps будут успешными, но каждый эксперимент дает разработчикам больше знаний. Кроме того, несколько проектов получили широкое распространение, включая торговые площадки NFT, децентрализованные биржи, кошельки и многое другое.

Анализировать все эти данные сложно. Хотя все является общедоступным и может быть проверено независимо, важно анализировать и использовать имеющиеся данные. Наука о данных может протянуть руку помощи на этом фронте. Прозрачность данных в сочетании с инновационными технологиями, такими как искусственный интеллект, машинное обучение и другие, создадут новую парадигму. Различные проекты уже объединили науку о данных и криптографию/блокчейн, что подтверждает привлекательность отрасли.

ковалентный

Команда Covalent стремится объединить технологии больших данных для создания смысла из миллиардов точек данных в различных блокчейнах и сетях. Кроме того, Covalent получает данные от узлов, цепочек, каналов данных и предоставляет конечным пользователям индивидуальные данные для повышения общей эффективности инвестиций. В конечном итоге инфраструктура Covalents станет децентрализованной, чтобы пользователи могли владеть сетью и управлять ею.

Командный подход может применяться к различным вариантам использования, включая налоги, децентрализованные финансы, NFT, DAO и многое другое. Использование поддающихся проверке данных, предоставляемых различными сетями, может помочь пользователям различными способами и предоставить новые средства анализа, получить данные в реальном времени, изучить предложения DAO и т. д.

Amazon SageMaker

Участие Amazon в науке о данных становится очевидным благодаря инициативе SageMaker. Платформа создает, обучает и развертывает модели машинного обучения для различных вариантов использования с помощью управляемой инфраструктуры, инструментов и рабочих процессов. Хотя это не связано с технологией блокчейна, разработчики могут использовать сервисы SageMaker для изучения возможностей блокчейна и криптографии в ближайшие годы. Coinbase, например, использует Amazon SageMaker.

Недостатком этого подхода является зависимость от централизованного поставщика. Несмотря на то, что Amazon имеет хорошую репутацию благодаря своему сервису AW, предоставление им еще большей власти над данными может быть не лучшим подходом. Компания уже знает почти все о своих клиентах и ​​почти обо всех брендах. Его инфраструктура может быть ценным союзником для науки о данных и блокчейна/криптографии, но централизация в этой отрасли контрпродуктивна.

OmniLytics

Проект OmniLytics вращается вокруг основанного на блокчейне рынка торговли данными для приложений машинного обучения. Владельцы данных могут в частном порядке делиться своими данными для коллективного обучения модели машинного обучения, запрашиваемой клиентами. По сути, он монетизирует данные, не передавая информацию ненужным третьим лицам. Более того, OmniLytics защитит данные от посторонних глаз и отсеет злонамеренных владельцев данных, предоставляющих ошибочные результаты.

Владельцы моделей машинного обучения могут разделить свою модель на частную и общедоступную части. Публичная часть будет опубликована в виде смарт-контракта, что позволит владельцам данных агрегировать модели, обученные на местном уровне, для обновления общедоступной модели и получения за это компенсации. OmniLytics работает на блокчейне Ethereum и имеет меры противодействия высокой стоимости газа, чтобы обеспечить бесперебойную работу. В конечном счете, повышение точности модели улучшится по мере того, как все больше людей будут делиться своими данными.

Морфопрограммное обеспечение

Подход Morphware заключается в демократизации доступа к вычислительным ресурсам для науки о данных. В частности, пользователи, которые могут ускорить разработку машинного обучения, могут получать финансовую компенсацию, продавая с аукциона простаивающие вычислительные мощности. Основная группа пользователей Morphwares для вычислительных ресурсов — это игроки в видеоигры и другие пользователи с незанятыми ресурсами. Более того, одноранговое решение может оказаться полезным для инженеров по машинному обучению, студентов, изучающих информатику, и практикующих специалистов по данным.

В нынешних условиях аренда графического процессора для выполнения вычислительных задач остается дорогой. Благодаря децентрализации MorphWare создала двусторонний рынок, где удаленные вычислительные мощности будут доступны по гораздо более низким ценам и через более ориентированный на пользователя интерфейс. Торговая площадка скоро расширит доступность до 40 графических процессоров и нацелена на привлечение клиентов в области автоматизации, обнаружения и здравоохранения. Более того, данные растут и становятся стабильными, поскольку интеллектуальные данные помогут компаниям оставаться в бизнесе.

Вывод

Наука о данных и блокчейн идут рука об руку благодаря силе децентрализации. Демократизированный доступ к вычислительной мощности и получение потоков данных в режиме реального времени открывают путь к новым интересным разработкам во многих отраслях. Кроме того, аспект криптовалюты может вступить в игру для вознаграждения пользователей, которые делятся своей вычислительной мощностью, создавая сильные экономические стимулы для участия пользователей.