توصلت Privasea وZama إلى تعاون لاستكشاف مجالات الذكاء الاصطناعي وأمن البيانات وتعلم الآلة بشكل مشترك

في الآونة الأخيرة، واصل النظام البيئي Privasea تحقيق تقدم بيئي كبير. بعد الحصول علىبالنيابةومن خلال جولة جديدة من التمويل الاستراتيجي للأسهم الخاصة، توصلت إلى شراكة استراتيجية مع زاما، وسيكون الطرفان مرتبطين معًا لفترة طويلة. وهذا لا يظهر فقط اعتراف زاماس بالحلول التقنية طويلة المدى لشركة Privaseas تطوير الآفاق والاتجاه السردي، ولكنه يمثل أيضًا تقدمًا مهمًا في تطبيق حماية الخصوصية في مجال التعلم الآلي.

زاما هي التكنولوجيا شركة مكرس لتعزيز تطبيق التشفير المتماثل بالكامل (FHE) في مجالات blockchain والذكاء الاصطناعي. في السنوات الأربع الماضية، قامت باستمرار بتحويل FHE من النظرية الرياضية المجردة إلى كود عملي، مما أدى إلى تحسين قدرة المطورين بشكل كبير على تطبيق تقنية FHE. في الآونة الأخيرة، نجحت Zama في جمع $73 مليون في تمويلها من السلسلة A، مما أكد ثقة الأسواق في قوة Zama التقنية وإمكانات التطوير.

حاليًا، قامت Zama بتطوير مكتبات وحلول FHE صديقة للمطورين، وتستمر في تحسين الأداء. حققت fhEVM نتائج رائعة في العقود الذكية المتعلقة بالخصوصية لتطبيقات blockchain، وتم دمجها مع العديد من المشاريع بما في ذلك Fhenix وShiba Inu وInco. تمثل هذه التعاونات تقدمًا في التطبيق العملي لحماية الخصوصية في blockchain.

يعد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من المجالات المحتملة حيث تأمل Zama في تعزيز الاعتماد على نطاق واسع لتقنية FHE. على سبيل المثال، تخدم أداة Concrete ML الخاصة بها مجالات التكنولوجيا المتطورة هذه. ومن أجل تحقيق المزيد من التقدم الكبير في هذا الاتجاه، توصلت Zama مؤخرًا إلى شراكة استراتيجية مع Privasea وشكلت تكاملًا تقنيًا متعمقًا مع بعضها البعض. وبناءً على ذلك، ستوفر Zama دعمًا فنيًا طويل الأمد لحل Privaseas FHEML، وستصبح Privasea أيضًا جزءًا مهمًا من اللغز بالنسبة لشركة Zama لتطبيق حل FHE الخاص بها في مجالات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.

ومن خلال هذا التعاون، ستلعب Privasea وZama دورًا لا غنى عنه في النظام البيئي لكل منهما، وسيكون النظامان البيئيان مرتبطين معًا لفترة طويلة. وفي الوقت نفسه، يشير إنشاء هذه الشراكة أيضًا إلى أن تطبيق تكنولوجيا حماية الخصوصية في مجال التعلم الآلي على وشك تحقيق اختراق جديد.

سرد النظام البيئي Privasea

Privasea عبارة عن منصة حوسبة للخصوصية تعتمد على AI+DePIN وتعتمد على تقنية FHE. وهي ملتزمة بتوفير بيئة حوسبة آمنة ومستدامة للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. لقد رأينا أنه في مجال الذكاء الاصطناعي، كان أمن البيانات وحماية الخصوصية دائمًا يمثل تحديًا طويل الأمد ومعقدًا، ويتمتع حل Privaseas FHE بدرجة عالية من سرية البيانات والامتثال لها، ويمكن أن يتوافق مع القوانين واللوائح مثل اللائحة العامة لحماية البيانات في الاتحاد الأوروبي (GDPR).

جوهر شبكة Privasea هو خط أنابيب FHE قوي، يعتمد على TFHE-RS وConcrete-ML، وهو مخصص خصيصًا لتلبية احتياجات Privasea. يوفر هذا المكون حصنًا قويًا لأمن البيانات، بحيث يتم تشفير بيانات المستخدمين وحمايتها طوال عملية الحوسبة بأكملها، ولن يتم تسريبها حتى أثناء الحوسبة التعاونية. لذلك نرى أن Zama هي مصدر مهم لـ Privasea FHE، ودعمها لشبكة Privasea طويل الأمد ومستمر.

لا توفر Privasea للمطورين الأدوات والوظائف للوصول إلى إمكانات شبكة Privasea AI من خلال واجهة برمجة التطبيقات (API) الخاصة بها فحسب، بل تدعمهم أيضًا لدمج قدرات الذكاء الاصطناعي بسلاسة في تطبيقاتهم مع ضمان أمان البيانات والخصوصية. وفي الوقت نفسه، أطلقت Privasea أيضًا شبكة DePIN تتمحور حول الحوسبة، Privanetix، والتي تجمع موارد الحوسبة اللامركزية لتمكين المعالجة الآمنة والفعالة للبيانات المشفرة. تم تجهيز كل عقدة في الشبكة بخط أنابيب FHEML قابل للتطبيق، مما يسمح للعقد اللامركزية بإجراء حسابات التعلم الآلي بكفاءة دون الكشف عن البيانات الحساسة.

يتم تشغيل شبكة Privanetix بواسطة مجموعة العقود الذكية Privaseas، والتي تضمن إمكانية تتبع عقد الحوسبة في الشبكة ومكافأتها بدقة. توفر العقود الذكية حوافز للمشاركين في الشبكة مع الحفاظ على الشفافية والعدالة، وهي الأساس الاقتصادي للتشغيل المستدام للشبكة بأكملها.

ميزة أخرى لـ Privasea هي أنها تدعم المستخدمين الذين ليس لديهم خلفية تشفير أو برمجة للوصول بسهولة إلى إمكانيات هذه الشبكة والاستفادة منها. وهذا لا يقلل بشكل كبير من عتبة استخدام حوسبة FHE AI المتقدمة فحسب، مما يسمح لمزيد من المستخدمين بالاستمتاع بأمان بالراحة التي يوفرها الذكاء الاصطناعي، ولكنه يوسع أيضًا هذه المجموعة من إمكانات حوسبة الخصوصية للذكاء الاصطناعي بسلاسة إلى مجالات مختلفة. وفي الوقت نفسه، مع حماية بيانات المستخدم، تدعم شبكة Privasea عمليات تدقيق الامتثال وتلبي مختلف القوانين واللوائح الوطنية، بما في ذلك قوانين مكافحة غسيل الأموال. لا يضمن حل الحوسبة خارج السلسلة هذا أمان البيانات فحسب، بل يضمن أيضًا إمكانية مراجعة سلوك الشبكة عند الضرورة، مما يوفر للمستخدمين بيئة حوسبة آمنة وموثوقة.

وبناءً على ذلك، يمكن دمج Privasea بشكل كبير مع العديد من السيناريوهات مع متطلبات التحقق والحوسبة والتحليل لحماية البيانات. تشمل السيناريوهات المحتملة القياسات الحيوية، والرعاية الطبية، والتمويل، وحوسبة البيانات السحابية الآمنة، وأنظمة التصويت المجهولة، وما إلى ذلك.

نحن نرى أن Privasea تعمل على تعزيز اعتماد حلول FHE على نطاق واسع، مع توفير الزخم لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي لتكون متكاملة بعمق مع مختلف السيناريوهات واعتمادها على نطاق واسع مع ضمان أمن البيانات والامتثال للوائح البيانات. ومن المتوقع أيضًا أن يصبح هذا النظام البيئي حاملًا جديدًا للقيمة لسوق التطبيقات الذي تبلغ قيمته تريليون دولار.

رحلة بريفاسيا وزاماس في اتجاهين

في الوقت الحاضر، حقق التعاون بين Privasea وZama تقدمًا كبيرًا، ويكمن جوهر التعاون بين الاثنين في تكامل الخوارزميات. لا تدعم Privasea حاليًا حل TFHE السائد فحسب، بل تدمج أيضًا مكتبة TFHE-rs المتقدمة من Zamas في شبكتها الخاصة لتحسين خصوصية وأمان عمليات الذكاء الاصطناعي. وفي الوقت نفسه، ستعمل Privasea بشكل وثيق مع فريق Zamas الفني لضمان إمكانية دمج حل TFHE بسلاسة في البنية التحتية لشركة Privaseas. ومن خلال اختبارات التحمل والتدقيق الأمني على شبكة الاختبار، سيضمن الطرفان بشكل مشترك استقرار وأمن التكامل التقني.

بالإضافة إلى تكامل النظام، ستقوم Privasea وZama بشكل مشترك باستكشاف وتطوير الميزات الناشئة مثل النموذج الرئيسي العالمي لشركة ZAMA لوضع الأساس للنشر المستقبلي. وفي الوقت نفسه، ستعمل Privasea أيضًا على تطوير سلسلة من تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تحافظ على الخصوصية استنادًا إلى منصة ZAMA-ConcreteML. تغطي هذه التطبيقات مجالات رئيسية مثل القياسات الحيوية، والتعرف على الصور الطبية، وتحليل البيانات المالية، وتخطط لاختبار التطبيقات على شبكتها الخاصة. ومن خلال حالات التطبيق المحددة هذه، يمكن لـ Privasea وZama تحويل النظرية إلى قيمة مستخدم فعلية، وكذلك التحقق من فعالية تقنية التشفير في البيئات الحقيقية.

بالإضافة إلى ذلك، تخطط Privasea وZama أيضًا لإنشاء منصة لتبادل المعرفة من خلال الندوات وورش العمل الفنية المنتظمة لتعزيز تبادل التكنولوجيا والأفكار وأفضل الممارسات. بالإضافة إلى سلسلة من التعاون الفني، يخطط الاثنان أيضًا لإجراء تعاون متعمق على مستوى السوق، مثل استراتيجيات توسيع السوق، والترويج المشترك للمنتجات، وما إلى ذلك.

لذا بشكل عام، ستعمل Privasea على تعزيز خصوصية وأمان عمليات الذكاء الاصطناعي من خلال دمج مكتبة Zamas TFHE-rs في شبكتها، وسيصاحب هذا التكامل الجديد تطوير نظام Privasea البيئي. باعتباره نظامًا بيئيًا شهد بالفعل تطبيق تقنية FHE على الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة ومجالات أخرى، من المتوقع أن يقدم Privasea دعمًا طويل المدى لتخطيط Zamas AI ويوفر دعمًا مهمًا لموارد الحوسبة المطلوبة لحل FHE، وهو شيء التي لا يستطيع شركاء زاماس الآخرين تقديمها. على هذا الأساس، من المتوقع أن تصبح Privasea جزءًا مهمًا من اللغز بالنسبة لشركة Zama لتطبيق حل FHE الخاص بها على مجالات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

في الواقع، لدى بريفاسيا وزاما نفس الرؤية البيئية. فمن ناحية، يعمل كلاهما على الترويج لاعتماد تقنية FHE في مجالات مختلفة. وفي الوقت نفسه، يدعم كلا الطرفين الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة والمجالات الأخرى. ويُنظر إلى هذا التعاون أيضًا على أنه اندفاع في اتجاهين.

ملف تعريف Zama الجديد على Web3

يتمتع نظام Zama البيئي برؤية لبناء شبكة HTTPZ مشفرة من طرف إلى طرف (يرمز Z إلى Zero Trust). ولتحقيق هذه الغاية، من ناحية، فإنه يوفر نظامًا بيئيًا مفتوح المصدر لأداة FHE لتطبيقات Web2 وWeb3. من خلال بناء العديد من المنتجات مفتوحة المصدر، فإنه يمكّن المطورين من استخدام FHE بسهولة أكبر لحالات الاستخدام المختلفة في مجالات مثل blockchain والذكاء الاصطناعي.

ومن ناحية أخرى، فهي تقوم ببناء إطار عمل Web3 جديد لتحقيق رؤيتها بشكل أفضل.

يمكننا أن نرى أن Zama أقامت حاليًا تعاونًا مع ثلاث منشآت Web3 مختلفة مع FHE باعتبارها التكنولوجيا الأساسية، بما في ذلك Inco وFhenix وPrivasea، لتوسيع حلول FHE التقنية الخاصة بها. من بينها، يمثل Inco اتجاه الطبقة الأولى لإطار عمل Zama، ويمثل Fhenix اتجاه الطبقة الثانية، ويمثل Privasea اتجاه منشأة Depin AI.

استنادًا إلى إطار عمل Zamas مفتوح المصدر، من المتوقع أن تتوسع تقنية FHE إلى المزيد من المجالات وبناء سلسلة من المنتجات الناشئة المبتكرة التي يمكنها حل المشكلات العملية، وبالتالي تعزيز خصوصية عالم Web3 وإنشاء معايير جديدة في مجال خصوصية البيانات عبر الإنترنت. مع شركائها في النظام البيئي.

مصدر المعلومات:

https://www.privasea.ai/blog-posts/transforming-ai-with-fhe

https://www.zama.ai/media

تم الحصول على هذا المقال من الإنترنت: توصلت Privasea وZama إلى تعاون لاستكشاف مجالات الذكاء الاصطناعي وأمن البيانات وتعلم الآلة بشكل مشترك.

ذات صلة: يتم تدوير رأس المال من Bitcoin إلى هذه العملات البديلة الثلاثة

باختصار، تجتذب Altcoins SOL وBNB وAVAX تدفقات رأس المال وسط توقف Bitcoin الأخير وتوفر إمكانية تحقيق عوائد عالية. توفر BNB فرصة مربحة من خلال Launchpool الخاص بها الذي يسمح للمتعاملين في BNB بتضخيم عوائدهم، بينما تتبع SOL وAVAX. تعد ANKR وRAY وMASK من النجوم الصاعدين في شهر مارس لتحقيق المكاسب، لكن الارتفاع الأخير في WIF وMVRV Z-Score من BNB يتطلب الحذر. مع ظهور الفرص المربحة، يقوم المستثمرون بتحويل رؤوس أموالهم من البيتكوين (BTC) إلى العملات البديلة. مع توقف سعر بيتكوين بالقرب من أعلى مستوياته الأخيرة وانخفاض معدلات تمويل العقود الآجلة الدائمة إلى مستويات منخفضة جديدة، تشير معنويات السوق إلى نهج حذر تجاه العملة المشفرة الرئيسية. SOL وBNB وAVAX تجذب المستثمرين تشير التحركات الأخيرة للمستثمرين إلى إعادة توزيع رأس المال نحو العملات البديلة، مما يظهر نموًا واعدًا. لقد قاموا بعزل ثلاث عملات بديلة – Solana (SOL)،…