本周  ，惠普企业 正式推出了其 HPE Swarm Learning 解决方案，这是一种使用区块链的人工智能产品。 

通常，机器学习在HPE存储在中心位置的数据集上运行。近年来，联邦学习的概念让机器学习模型可以在分散的数据集上运行。但是 Swarm Learning 通过分散聚合更进一步。

广泛的应用程序可以从这种解决方案中受益。医疗保健是机器学习的最大用例之一。这可能允许来自世界各地的癌症研究中心允许彼此使用他们的数据集来收集见解，而不会放弃数据本身。

HPC 执行副总裁兼总经理 Justin Hotard 表示：“群体学习是一种新的、强大的人工智能方法，它已经在应对全球挑战方面取得了进展，例如推进患者医疗保健和改进异常检测，有助于欺诈检测和预测性维护。”和人工智能，在惠普。

联邦学习的工作原理

在查看 Swarm Learning 之前，有必要探索一下联邦学习的工作原理。在消费者环境中，联合学习可能意味着模型从手机上的数据中学习。该程序不是将数据发送到中央服务器，而是在本地数据上运行，并且只将见解发送回中央服务器。因此，由于数据不会离开用户的手机，因此被视为保护隐私，尽管偶尔会出现数据泄漏。

群体学习与联合学习

Swarm 学习和联邦学习之间的主要区别在于 Swarm 中没有集中式控制器。这就是区块链的用武之地。

Swarm 旨在在企业而非消费者环境中工作。网络中的每个节点都负责本地学习，而不是让单个中央服务器协调学习。在特定的时间间隔，其中一个节点被随机指定为领导者，并聚合来自每个边缘节点的学习。例如，它可能会创建平均值，然后与每个节点共享。取消中央服务器也增加了弹性。

此外，区块链网络确保只有合法节点才能参与学习网络。此外，它还增加了一个经济模型。智能合约用于监控每个节点的数据使用情况，允许参与者根据可用于机器学习的数据量获得补偿。

目前，Swarm Leaning 使用的是许可版本的以太坊。

在其他与人工智能相关的新闻中，去年推出了由区块链驱动的 诺基亚数据市场，该市场可以出售数据用于人工智能服务器和机器学习。那是基于 Hyperledger Fabric，后来它与 Equideum Health 合作推出了基于以太坊的健康数据版本。

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