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J-GLOBAL ID:202002261689149903   整理番号:20A0902785

人工知能と分散型レッジ技術の収束について:スコーピングレビューと将来の研究課題【JST・京大機械翻訳】

On the Convergence of Artificial Intelligence and Distributed Ledger Technology: A Scoping Review and Future Research Agenda
著者 (4件):
資料名:
巻:ページ: 57075-57095  発行年: 2020年 
JST資料番号: W2422A  ISSN: 2169-3536  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
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人工知能(AI)と分散レd技術(DLT)における開発は,現在,学界と実践において活発な論争をもたらしている。AIプロセスデータは,以前に人間にとってのみ考えられていたタスクを実行するためにデータを処理する。DLTは,信頼できない環境における参加者グループ間のデータに関するコンセンサスを作成する可能性を有する。最近の研究において,両方の技術は,類似しており,同じシステムにおいても使用されている。これにより,AIとDLTの収束が可能になり,過去において,他の情報技術の主要な革新の道が開かれた。これまでの研究は,AIとDLTの収束のいくつかの潜在的利点を強調しているが,両方の技術の来るべき実世界統合事例を記述するための限られた理論的枠組みしか提供しない。本研究では,DLTとAIの統合に関する現存研究をレビューし,合成し,両技術の収束に関する将来の研究課題を厳密に開発する。DLTとAIを統合することに関して,著者らは,安全なDLT,自動化されたリフェレーおよびガバナンスの領域における研究機会とプライバシー保護個人化を同定した。AIによるDLTの統合に関して,著者らは,AIのための分散コンピューティングの領域における将来の研究機会,安全なデータ共有と市場,説明可能なAI,および調整装置を同定した。そうすることにおいて,本研究は4倍の貢献を提供した。最初に,それはブロックチェーンに制約されないが,代わりにDLTのより広い現象を調査する。第二に,AIとDLTの収束の相反性を考慮した。第3に,AIまたはDLTにおける研究者の活動を支援することにより,理論と実践の間のギャップを橋渡しし,それらの分野における現在の限界を克服し,両方の技術の収束とともにシステムを開発する。第4に,AIとDLTに関する研究に収束概念を適用する実現可能性を実証した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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