استفاده از یادگیری ماشین (Machine Learning) در فناوری نوظهور زنجیرۀ بلوکی

چگونه می‌توان از یادگیری ماشین (Machine Learning) در فناوری نوظهور زنجیرۀ بلوکی(بلاک­چین) استفاده کرد؟

Machine learning یا یادگیری ماشین یکی از پرطرفدارترین فناوری‌ها در علوم کامپیوتر است که دارای قابلیت‌های بسیار شگفت‌انگیزی است. بلاک­چین نیز قلب تپندۀ ارزهای دیجیتال است. محبوبیت فناوری بلاکچین رو به افزایش است، زیرا این فناوری به کاربران این امکان را می­دهد تا مستقیماً از طریق یک سیستم غیرمتمرکز، بسیار ایمن، توزیع‌شده و بدون نیاز به واسطه‌ با دیگران ارتباط برقرار نمایند. Machine learning را می‌توان با فناوری بلاک­چین ادغام نمود تا کارایی آن افزایش یابد. در ادامه خواهیم آموخت که چگونه می‌توان Machine learning و بلاک­چین را برای دست­یابی به حداکثر نتایج در موضوعات متفاوت ادغام نمود. برای درک بهتر این موضوع، ابتدا باید اصول هر دو فناوری را درک کنیم.

بلاک­چین یک دفترکل دیجیتال مشترک و غیرقابل تغییر است که امکان ذخیرۀ تراکنش‌ها و ردیابی دارایی‌ها را در یک شبکۀ بسیار امن فراهم می‌کند. در بلاک­چین دارایی‌ها می‌توانند مشهود (خانه، ماشین، پول نقد، زمین) یا نامشهود (اختراعات، حق چاپ، برندها، مالکیت معنوی) باشند. تغییرناپذیری بلاک­چین بدین معنی است که بازیابی داده‌ها پس از ذخیره در بلوک ­ها، غیرممکن است.

بلاک چین را می‌توان به‌سادگی در قالب یک نوع سیستم پایگاه دادۀ توزیع‌شده در نظر گرفت که قابلیت ذخیرۀ هر نوع داده‌ را دارد و در نتیجه هک، تغییر یا تقلب در سیستم بسیار دشوار خواهد بود. تفاوت اصلی میان یک پایگاه دادۀ معمولی و بلاک چین در این ویژگی است که پایگاه­ داده، اطلاعات را در جداول ذخیره می‌کند، درحالی‌که بلاک چین داده‌ها را در بلوک‌هایی ذخیره می‌کند که به یکدیگر زنجیر شده‌اند.

بلاک چین یک سیستم غیرمتمرکز است، به این معنی که توسط یک ‌نهاد متمرکز (فرد، سازمان یا هر گروهی) نگهداری نمی‌شود، بلکه نگهداری آن توسط یک شبکۀ توزیع‌شده صورت می­پذیرد. بلاک چین می‌تواند انواع مختلفی از اطلاعات را ذخیره نماید، اما عمدتاً در ارزهای رمزنگاری‌شده مانند بیت کوین استفاده می‌شود.

اجزای بلاک چین

• Blocks: هر بلاک­چین از چندین بلوک تشکیل ‌شده است که هر بلوک دارای سه عنصر اصلی است:
• Data
• Nonce
• Hash
• Miners: وظیفۀ ماینرها (استخراج­ کنندگان) ایجاد بلوک‌های جدید از طریق فرایند استخراج است.

• Nodes (گره ­ها): یک گره را می‌توان به‌عنوان دستگاهی که حاوی یک رونوشت از بلاک چین است، در نظر گرفت. برای یک تراکنش کامل، گره‌های مختلفی نیاز است و هر گره صاحب یک نسخه از بلاک چین است.

بلاک چین چگونه کار می‌کند؟

• هر زمان که تراکنشی رخ می‌دهد، به‌عنوان یک داده در بلوک ­هایی که در زنجیره قرار دارند، ذخیره می‌شود.

هر زمان که تراکنش جدیدی رخ می‌دهد، در یک بلوک ذخیره می‌شود. بلوک داده می‌تواند اطلاعاتی را به انتخاب کاربر ذخیره کند، مانند انجام­ دهندۀ تراکنش، زمان، مکان و مقدار آن، و اینکه تراکنش در چه شرایطی صورت می­پذیرد.

• هر بلوک به بلوک‌های قبل و بعد از آن متصل است.

هر بلوک به بلو­ک­ های قبلی متصل است و یک زنجیره را تشکیل می‌دهد و هر زمان مالکیت آن تغییر می­ یابد موقعیت آن نیز دچار تغییر می‌شود. هر بلوک زمان دقیق تراکنش را تائید می‌کند و به‌ گونه‌ای امن به سایر بلوک­ها در زنجیره متصل می‌شود، بدین ترتیب هیچ بلوکی را نمی‌توان تغییر داد یا بین دو بلوک موجود، بلوک جدیدی را ایجاد نمود.

• تراکنش‌ها با یکدیگر در یک زنجیرۀ برگشت‌ناپذیر قفل می‌شوند.

هر زمان که بلوک جدیدی به زنجیره اضافه می­شود و بلوک قبلی خود را تأیید می‌کند، امنیت بلاک­چین تقویت می‌شود. به‌این‌ترتیب، بلاک­چین غیرقابل تغییر می‌شود و از این‌ رو هر تراکنش برگشت‌ناپذیر است.

 Machine learning چگونه با بلاک­چین ترکیب می‌شود؟

Machine learning (ML) را می‌توان به‌عنوان یک فناوری در نظر گرفت که از داده‌های پیشین یاد می‌گیرد و عملکرد خود را با داده‌های جدید بهبود می‌بخشد. از این‌ رو، می‌توان گفت که این فناوری خودسازگار و مستقل است و نیازی به ‌اضافه کردن قوانین جدید به‌صورت دستی در آن نیست. این فرایند را می‌توانیم با معرفی یکی از نمونه‌های محبوب Machine learning، به نام “Spam Detection” درک کنیم. Spam Detection نرم‌افزاری است که به‌طور خودکار عملکرد خود را در شناسایی ایمیل‌های ناخواسته و هرزنامه در طول زمان بهبود می‌بخشد. این کار توسط یک الگوریتم زیربنایی انجام می­شود که به آن کمک می‌کند از داده‌ها یاد بگیرد و پیش‌بینی­ های لازم را روی آن­ها انجام دهد تا فرایندهای خود را بهبود بخشد.

اگر قابلیت‌های یادگیری ماشین با بلاک­چین ترکیب ‌شود، فرصت‌ها و مزایای بزرگی را برای کاربرانش ایجاد می‌کند.

با استفاده از ML برای مدیریت بلاک­چین، می‌توان امنیت زنجیره را تا حد زیادی بهبود بخشید. همچنین، از آنجایی ‌که یادگیری ماشینی با داده‌های بیشتر عملکرد بهتری خواهد داشت، می‌تواند فرصتی عالی برای ساخت مدل‌های بهتر با بهره‌گیری از ماهیت غیرمتمرکز زنجیره‌های بلوکی ایجاد کند.

ترکیبی از هر دو فناوری می‌تواند در صنایع مالی و بیمه برای شناسایی تراکنش‌های جعلی مفید باشد.

Machine learning در برنامه‌های مبتنی بر بلاک­چین

1. افزایش خدمات به مشتریان

از آنجایی ‌که رضایت مشتری یکی از چالش‌های اصلی هر سازمانی است، شرکت‌ها از تکنیک‌های مختلف ML برای ارتقای خدمات به مشتریان خود استفاده می‌کنند. ترکیب Machine Learning با یک برنامۀ مبتنی بر بلاک­چین، ارائۀ خدمات به مشتری را تا حد زیادی بهبود می­بخشد.

2. سیستم‌های نظارتی

به دلیل افزایش نرخ جرم، امنیت یکی از دغدغه‌های مهم مردم است. Machine learning و فناوری بلاک­چین را می‌توان به‌منظور نظارت استفاده کرد، بدین صورت که بلاک­چین می‌تواند برای مدیریت داده‌های پیوسته و ML برای تجزیه‌وتحلیل داده‌ها استفاده شود.

3. شهرهای هوشمند

امروزه شهرهای هوشمند روزبه‌روز در حال پیشرفت هستند و به مردم کمک می‌کنند تا استانداردهای زندگی را با آسان کردن زندگی خود ارتقاء دهند. فناوری‌های Machine learning و بلاک­چین در یک شهر هوشمند نقش مهمی ایفا می‌کنند. به‌عنوان‌ مثال، یک خانۀ هوشمند با الگوریتم‌های بلاک­چین و Machine learning فعال می‌شود که به‌راحتی قابل نظارت است و هر فرد می‌تواند با استفاده از آن­ها دستگاه­ های خود را شخصی‌سازی نماید.

4. تجارت (Reinforcement Learning)

ازآنجایی‌که بلاک­چین فناوری کلیدی در میان اکثر رمز ارزهای محبوب مانند بیت کوین و اتریوم است، این ارزهای دیجیتال تجاری در میان سرمایه‌گذاران خرده‌فروش و مؤسسات مالی بزرگ بسیار محبوب شده‌اند. امروزه، ربات‌های تجاری قدیمی با الگوریتم‌های Machine learning قدرتمند تعبیه ‌شده‌اند. یادگیری تقویتی (Reinforcement learning) نوعی از الگوریتم ­های Machine learning است که معمولاً در بازی‌های پیچیده و برنامه‌های شبیه‌سازی استفاده می‌شود. یادگیری تقویتی رویکرد مناسبی برای توسعۀ استراتژی‌های معاملاتی ارزهای دیجیتال است که سودآور و سازگار هستند.

5. بهینه‌سازی استراتژی‌های استخراج (Reinforcement Learning)

فرآیند استخراج در بلاک­چین نقش حیاتی ایفا می‌کند. این فرآیند شامل حدس زدن مجموعه‌ای از مقادیر برای حل یک تابع در بلاک­چین از طریق منابع مختلف کامپیوتری است. استخراج‌کننده‌ای که این تابع را حل می‌کند می‌تواند بلاک­چین را با تراکنش‌های معلق معتبر به‌روزرسانی کند.

تائوتائو وانگ، سونگ چانگ لیو و شنگلی ژانگ مقاله‌ای پژوهشی چاپ کردند که در آن نحوۀ استفاده از Reinforcement Learning را جهت بهینه‌سازی استراتژی استخراج بلاک­چین برای ارزهای دیجیتال مانند بیت‌کوین توضیح داده­ اند. در این مقاله، نویسنده روشی را برای استفاده از یک الگوریتم چندبعدی RL نشان می‌دهد که از تکنیک Q-learning (یکی از روش­ های یادگیری تقویتی) برای بهینه‌سازی استخراج ارز دیجیتال استفاده می‌کند.

6. مقابله با Cryptojacking (Deep Learning)

یکی دیگر از کاربردهای Machine Learning در بلاک­چین، ایمن‌سازی آن است. ازآنجایی‌که از منابع محاسباتی مختلف برای استخراج ارزهای دیجیتال استفاده می‌شود، این منابع می‌توانند توسط کریپتوجکرهایی که این منابع محاسباتی را ربوده‌اند، مورد هدف قرار گیرند. امروزه این حملات رایج شده‌اند و از این‌ رو به امنیت بالاتری نیاز دارند. محققان مختلف روش جدیدی را برای شناسایی وجود برنامه‌های مخربی که ممکن است منابع رایانه ­ای را ربوده باشند، یافته ­اند. یکی از این ‌روش­ ها SiCaGCN است.

SiCaGCN سیستمی است که توسط محققان ایجاد شده است و شباهت­ های بین یک جفت کد را شناسایی می‌کند. این امر، شامل اجزای شبکه ­های عصبی و تکنیک‌های مختلف یادگیری عمیق و دامنۀ ML است.

مزایای ترکیب بلاک­چین و Machine learning با یکدیگر

ترکیب یادگیری ماشین و بلاک­چین با یکدیگر می‌تواند مزایای بسیاری را در صنایع مختلف ایجاد کند. در ادامه برخی از مزایای رایج ترکیب بلاک­چین و Machine learning برای سازمان­ های مختلف بررسی شده است:

• افزایش امنیت

داده‌ها در بلاک­چین به دلیل رمزگذاری ضمنی سیستم بسیار امن‌تر هستند. بلاک­چین سیستم عالی برای ذخیرۀ داده‌های شخصی بسیار حساس است و اگرچه از اساس ایمن است، برخی از برنامه‌ها یا لایه‌های اضافی که از بلاک­چین استفاده می‌کنند، می‌توانند آسیب‌پذیر باشند. برای چنین موردی، می‌توانیم از Machine learning استفاده کنیم. ML می‌تواند به پیش‌بینی نقض احتمالی یا تهدیدات امنیتی در برنامه‌های بلاکچین کمک کند.

• مدیریت بازار داده

شرکت‌های بزرگ مانند گوگل، فیس­بوک، لینکدین و غیره دارای حجم عظیمی از داده‌ها یا مخزن‌های بزرگ داده هستند و این داده‌ها می‌تواند برای فرآیندهای هوش مصنوعی بسیار مفید باشد. با این ‌وجود، چنین داده‌هایی برای دیگران در دسترس نیستند. با استفاده از بلاک­چین، استارت‌آپ‌های مختلف و شرکت‌های کوچک می‌توانند به یک مخزن داده و یک فرآیند هوش مصنوعی، دسترسی داشته باشند.

• بهینه‌سازی مصرف انرژی

داده‌ کاوی فرآیندی است که مصرف انرژی بالایی دارد و یکی از چالش‌های اصلی صنایع مختلف است. با این ‌وجود، گوگل با کمک یادگیری ماشین تا حد زیادی این مشکل را برطرف کرده است. گوگل این کار را با آموزش هوش مصنوعی DeepMind انجام می‌دهد تا بتواند مصرف انرژی مورد استفاده برای خنک کردن مراکز داده را تا حدود 40 درصد کاهش دهد.

• اجرای فرآیند پرداخت آنی قابل‌اعتماد

با ترکیب بلاک­چین و ML، می‌توان قابل‌اعتمادترین فرآیند پرداخت بلادرنگ را در محیط بلاک­چین پیاده‌سازی کرد.

نتیجه

با توضیحات بالا، می‌توان نتیجه گرفت که Machine learning و بلاک­چین کاملاً مکمل یکدیگر هستند. هردوی این فناوری‌ها می‌توانند به‌عنوان ستون‌های نوآوری آینده مورد استفاده قرار گیرند.