Blockchain & AI

Blockchain ist ein System, bei dem Informationen so aufgezeichnet werden, dass es schwierig oder unmöglich ist, das System zu ändern, zu hacken oder zu betrügen. Eine Blockchain ist im Wesentlichen ein digitales Hauptbuch von Transaktionen, das dupliziert und über das gesamte Netzwerk von Computersystemen auf der Blockchain verteilt wird. Jeder Block in der Kette enthält eine Reihe von Transaktionen, und jedes Mal, wenn eine neue Transaktion auf der Blockchain stattfindet, wird ein Datensatz dieser Transaktion zum Hauptbuch jedes Teilnehmers hinzugefügt.

Hauptmerkmale der Blockchain

• Dezentralisierung: Anstatt an einem zentralen Ort gespeichert zu werden, werden Kopien der Blockchain über ein Netzwerk von Knoten aufbewahrt, was sie sehr widerstandsfähig gegen Zensur und Ausfälle macht.
• Transparenz: Die meisten Blockchains sind für jedermann völlig offen, was bedeutet, dass Transaktionen von jedem Benutzer verifiziert werden können.
• Unbeweglichkeit: Sobald Daten zur Blockchain hinzugefügt wurden, ist es fast unmöglich, sie zu ändern, was für Vertrauen und Sicherheit entscheidend ist.
• Sicherheit: Blockchain verwendet verschiedene kryptografische Techniken, um Transaktionen zu sichern und die Erstellung neuer Blöcke zu steuern.
• Konsens-Algorithmen: Hierbei handelt es sich um Protokolle, die dazu beitragen, die Interessen aller Netzwerkteilnehmer in Einklang zu bringen, und die häufig zur Validierung von Transaktionen verwendet werden.

Häufige Anwendungsfälle

• Supply-Chain-Management.
• Finanzdienstleistungen.
• Herstellung.
• Lebensmittelproduktion.
• Geistiges Eigentum und Lizenzgebühren.
• Bildung

 AI bezieht sich auf die Simulation menschlicher Intelligenz in Maschinen, die so programmiert sind, dass sie wie Menschen denken und ihre Handlungen nachahmen. Dies kann für jede Maschine gelten, die Eigenschaften aufweist, die mit einem menschlichen Geist verbunden sind, wie z. B. Lernen und Problemlösung.

Schlüsselkomponenten der AI

• Maschinelles Lernen (ML): Algorithmen, die es Software ermöglichen, Ergebnisse genauer vorherzusagen, ohne explizit dafür programmiert zu sein.
• Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): Ermöglicht es Maschinen, menschliche Sprache zu verstehen und zu interpretieren.
• Robotertechnik: Maschinen, die in der Lage sind, eine komplexe Reihe von Aktionen automatisch auszuführen.
• Maschinelles Sehen: Ermöglicht es Maschinen, visuelle Informationen aus der Welt um sie herum zu interpretieren und Entscheidungen zu treffen.

Häufige Anwendungsfälle

• Persönliche virtuelle Assistenten (wie Siri und Alexa).
• Verkehrsprognosen und autonome Fahrzeuge.
• Betrugserkennung im Finanzsystem.
• Personalisierte Empfehlungen beim Einkaufen.
• Fortschrittliche Diagnostik und personalisierte Medizin.

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