Top

Published in:

2019 | OriginalPaper | Chapter

4. Blockchain und maschinelles Lernen – Ein Literaturüberblick

Author : Jerome Tagliaferri

Published in: Blockchain und maschinelles Lernen

Publisher: Springer Berlin Heidelberg

Activate our intelligent search to find suitable subject content or patents.

search-config

AI-assisted search

Off

Zusammenfassung

Blockchain und maschinelles Lernen sind zwei der vielversprechendsten Technologien unserer Zeit. Obgleich vielen nur durch Kryptowährungen und selbstfahrende Autos bekannt und greifbar, sind die Potenzial viel weitreichender. Jede neue Technologie bringt neben teils umwälzenden Veränderungen auch viele neue Herausforderungen mit sich, die verhindern, dass diese ihr volles Potenzial entfalten können. Eine dieser Herausforderungen für das maschinelle Lernen stellt der enorme Bedarf an Daten, Hardware-Ressourcen und menschlicher Expertise dar. Ein zentrales Versprechen der Blockchain-Technologie hingegen ist die Demokratisierung gerade dieser Ressourcen. Hier kommt die Verschmelzung von Technologien ins Spiel, die nicht nur Herausforderungen bezwingen, sondern auch völlig neue Anwendungsformen erzeugen kann.

Dont have a licence yet? Then find out more about our products and how to get one now:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

über 102.000 Bücher
über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

Automobil + Motoren
Bauwesen + Immobilien
Business IT + Informatik
Elektrotechnik + Elektronik
Energie + Nachhaltigkeit
Finance + Banking
Management + Führung
Marketing + Vertrieb
Maschinenbau + Werkstoffe
Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

inform now

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

über 67.000 Bücher
über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

Automobil + Motoren
Bauwesen + Immobilien
Business IT + Informatik
Elektrotechnik + Elektronik
Energie + Nachhaltigkeit
Maschinenbau + Werkstoffe

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

inform now

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

über 67.000 Bücher
über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

Bauwesen + Immobilien
Business IT + Informatik
Finance + Banking
Management + Führung
Marketing + Vertrieb
Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

inform now

previous chapter Grundzüge des maschinellen Lernens

next chapter Der Analytics-Marktplatz

Siehe hierzu auch den Beitrag DLT im Energiesektor in diesem Buch.

Swarm gehört zu der Gruppe der dezentral verteilten Storagelösungen, wie IPFS.

Avdoshin, S., Pesotskaya, E.: Blockchain revolution in the healthcare industry. In: Advances in Intelligent Systems and Computing, Bd. 880, S. 626–639. Springer International Publishing, Cham (2019). https://doi.org/10.1007/978-3-030-02686-8_47

Bogner, A.: Seeing is understanding – Anomaly detection in blockchains with visualized features. In: Proceedings of the 2017 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing and Proceedings of the 2017 ACM International Symposium on Wearable Computers on – UbiComp 2017, S. 5–8. ACM Press, New York (2017). https://doi.org/10.1145/3123024.3123157

Chen, X., Ji, J., Luo, C., Liao, W., Li, P.: When machine learning meets blockchain: a decentralized, privacy-preserving and secure design. In: 2018 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), S. 1178–1187. IEEE (2018). https://doi.org/10.1109/BigData.2018.8622598

Corea, F.: The convergence of AI and Blockchain: What’s the deal? (2017). https://medium.com/@Francesco_AI/the-convergence-of-ai-and-blockchain-whats-the-deal-60c618e3accc. Zugegriffen: 23. Juli 2019

Dinh, T.N., Thai, M.T.: AI and Blockchain: a disruptive integration. Computer 51(9), 48–53 (2018). https://doi.org/10.1109/MC.2018.3620971CrossRef

Dronic, I.: A path to artificial intelligence. Adv. Intell. Syst. Comput. 869, 658–668 (2019). https://doi.org/10.1007/978-3-030-01057-7_50CrossRef

Harlev, M.A., Sun Yin, H., Langenheldt, K.C., Mukkamala, R.R., Vatrapu, R.: Breaking bad: de-anonymising entity types on the bitcoin blockchain using supervised machine learning. In: Proceedings of the 51st Hawaii International Conference on System Sciences, Bd. 9, S. 3497–3506 (2018). https://doi.org/10.24251/hicss.2018.443

Hynes, N., Dao, D., Yan, D., Cheng, R., Song, D.: A demonstration of sterling: a privacy-preserving data marketplace. Proc. VLDB Endowment 11(12), 2086–2089 (2018). https://doi.org/10.14778/3229863.3236266CrossRef

Juneja, A., Marefat, M.: Leveraging blockchain for retraining deep learning architecture in patient-specific arrhythmia classification. In: 2018 IEEE EMBS International Conference on Biomedical & Health Informatics (BHI), March, S. 393–397. IEEE (2018). https://doi.org/10.1109/BHI.2018.8333451

10.

Kuo, T.T., Ohno-Machado, L.: ModelChain: decentralized privacy-preserving healthcare predictive modeling framework on private blockchain networks, S. 517–522 (2018)

11.

Kurtulmus, A.B., Daniel, K.: Trustless machine learning contracts; evaluating and exchanging machine learning models on the ethereum blockchain (2018)

12.

Li, Z., Guo, H., Wang, W., Guan, Y., Barenji, A.V., Huang, G.Q., McFall, K.S., Chen, X.: A Blockchain and AutoML approach for open and automated customer service. IEEE Trans. Ind. Inform. PP(c), 1–1 (2019). https://doi.org/10.1109/TII.2019.2900987CrossRef

13.

Lopes, V., Alexandre, L.A.: An Overview of Blockchain Integration with Robotics and Artificial Intelligence (2018)

14.

Lu, Y., Tang, Q., Wang, G.: On enabling machine learning tasks atop public blockchains: a crowdsourcing approach. In: 2018 IEEE International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW), S. 81–88. IEEE (2018). https://doi.org/10.1109/ICDMW.2018.00019

15.

Marathe, A., Narayanan, K., Gupta, A., Manoj, P.: DInEMMo: Decentralized Incentivization for Enterprise Marketplace Models. In: 2018 IEEE 25th International Conference on High Performance Computing Workshops (HiPCW), S. 95–100 (2018). https://doi.org/10.1109/HiPCW.2018.00023

16.

Marwala, T., Xing, B.: Blockchain and Artificial Intelligence, S. 302 (2018)

17.

Ozyilmaz, K.R., Dogan, M., Yurdakul, A.: IDMoB: IoT data marketplace on blockchain. In: 2018 Crypto Valley Conference on Blockchain Technology (CVCBT), S. 11–19. IEEE (2018). https://doi.org/10.1109/CVCBT.2018.00007

18.

Qiu, C., Yu, F.R., Xu, F., Yao, H., Zhao, C.: Blockchain-based distributed software-defined vehicular networks via deep q-learning. In: Proceedings of the 8th ACM Symposium on Design and Analysis of Intelligent Vehicular Networks and Applications – DIVANet 2018, S. 8–14. ACM Press, New York (2018). https://doi.org/10.1145/3272036.3272040

19.

Rahman, M.A., Rashid, M.M., Hossain, M.S., Hassanain, E., Alhamid, M.F., Guizani, M.: Blockchain and IoT-based cognitive edge framework for sharing economy services in a smart city. IEEE Access 7, 18611–18621 (2019). https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2896065CrossRef

20.

Salah, K., Rehman, M.H.U., Nizamuddin, N., Al-Fuqaha, A.: Blockchain for AI: review and open research challenges. IEEE Access 7, 10127–10149 (2019). https://doi.org/10.1109/ACCESS.2018.2890507CrossRef

21.

Shae, Z., Tsai, J.J.: Transform blockchain into distributed parallel computing architecture for precision medicine. In: 2018 IEEE 38th International Conference on Distributed Computing Systems (ICDCS), S. 1290–1299. IEEE (2018). https://doi.org/10.1109/ICDCS.2018.00129

22.

Shen, M., Tang, X., Zhu, L., Du, X., Guizani, M.: Privacy-preserving support vector machine training over blockchain-based encrypted iot data in smart cities. IEEE Internet Things J. PP(c), 1 (2019). https://doi.org/10.1109/JIOT.2019.2901840CrossRef

23.

Vishwa, A., Hussain, F.K.: A Blockchain based approach for multimedia privacy protection and provenance. In: 2018 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI), S. 1941–1945 (2018)

24.

Vo, H.T., Mohania, M., Verma, D., Mehedy, L.: Blockchain-powered big data analytics platform. In: Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), Bd. 11297. LNCS, S. 15–32. Springer International Publishing (2018). https://doi.org/10.1007/978-3-030-04780-1_2CrossRef

25.

Wang, T.: A unified analytical framework for trustable machine learning and automation running with blockchain. In: 2018 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), S. 4974–4983. IEEE (2018). https://doi.org/10.1109/BigData.2018.8622262

26.

Wang, J., Li, M., He, Y., Li, H., Xiao, K., Wang, C.: A blockchain based privacy-preserving incentive mechanism in crowdsensing applications. IEEE Access 6, 17545–17556 (2018). https://doi.org/10.1109/ACCESS.2018.2805837CrossRef

27.

Wang, R., Tsai, W.T., He, J., Liu, C., Li, Q., Deng, E.: A medical data sharing platform based on permissioned blockchains. In: Proceedings of the 2018 International Conference on Blockchain Technology and Application – ICBTA 2018, S. 12–16. ACM Press, New York (2018). https://doi.org/10.1145/3301403.3301406

28.

Weng, J.S., Weng, J., Zhang, J., Li, M., Zhang, Y., Luo, W.: DeepChain: auditable and privacy-preserving deep learning with blockchain-based incentive (2015)

29.

Yaji, S., Bangera, K., Neelima, B.: Privacy preserving in blockchain based on partial homomorphic encryption system for AI applications. In: 2018 IEEE 25th International Conference on High Performance Computing Workshops (HiPCW), S. 81–85 (2018). https://doi.org/10.1109/HiPCW.2018.00021

30.

Zhu, X., Li, H., Yu, Y.: Blockchain-based privacy preserving deep learning, S. 370–383. Springer International Publishing (2019). https://doi.org/10.1007/978-3-030-14234-6_20CrossRef

Title: Blockchain und maschinelles Lernen – Ein Literaturüberblick
Author: Jerome Tagliaferri
Publisher: Springer Berlin Heidelberg
Book: Blockchain und maschinelles Lernen
Print ISBN: 978-3-662-60407-6

Electronic ISBN: 978-3-662-60408-3

Copyright Year: 2019
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-60408-3_4

Springer Professional

Zusammenfassung

Please log in to get access to your license.

Dont have a licence yet? Then find out more about our products and how to get one now:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Springer Professional "Technik"

Springer Professional "Wirtschaft"

Premium Partner