WiMi Luncurkan TrusCL: Framework Blockchain untuk IoT

WiMi Hologram Cloud meluncurkan framework pembelajaran kolaboratif yang dikenal sebagai TrusCL, yang memanfaatkan teknologi blockchain untuk Internet of Things (IoT). Ini menjadi solusi yang menjawab kebutuhan akan komputasi yang aman dan perlindungan privasi dalam konteks pembelajaran kolaboratif, terutama dalam lingkungan yang melibatkan Artificial Intelligence of Things (AIoT). TrusCL mengintegrasikan teknik enkripsi homomorfik dan privasi diferensial, dua pendekatan penting dalam perlindungan data dan peningkatan privasi.

Enkripsi homomorfik memungkinkan data untuk diproses dalam bentuk terenkripsi tanpa perlu melakukan dekripsi terlebih dahulu. Dengan cara ini, data tetap terlindungi saat diproses, sehingga mengurangi risiko kebocoran data pada sumbernya. Pendekatan ini memberikan dukungan teknis yang signifikan untuk menjaga privasi, sehingga pemilik data dapat terlibat dalam pelatihan model sambil tetap menjaga kerahasiaan informasi mereka. 

Sementara itu, teknik privasi diferensial memperkuat perlindungan dengan menambahkan gangguan acak pada dataset, memastikan bahwa tidak ada informasi tentang individu tertentu yang dapat diungkapkan meskipun ada kueri dari pihak luar. Kombinasi antara enkripsi homomorfik dan privasi diferensial dalam kerangka kerja TrusCL menciptakan keseimbangan antara perlindungan privasi dan efisiensi dalam pembelajaran model, menjaga kualitas pelatihan sambil melindungi data peserta.

Selain itu, WiMi menambahkan lapisan keamanan tambahan dengan mengimplementasikan teknologi blockchain dalam kerangka TrusCL. Setiap aktivitas penting dalam proses pembelajaran kolaboratif, seperti pembaruan model, bukti kontribusi data dan proses komputasi, dicatat secara permanen di blockchain dengan cara yang anti-rusak. Transparansi yang ditawarkan oleh teknologi ini secara efektif mencegah perilaku curang, serta memastikan bahwa setiap upaya untuk memanipulasi data atau hasil komputasi dapat segera terdeteksi dan ditangani. Penggunaan kontrak pintar di dalam blockchain juga memastikan bahwa ketentuan perjanjian dipatuhi secara otomatis, yang menjamin bahwa perilaku peserta dalam proses komputasi sesuai dengan aturan yang telah disepakati, menciptakan lingkungan kolaboratif yang adil dan dapat dipercaya.

Bagi mereka yang tertarik dengan model pembelajaran, framework pembelajaran kolaboratif berbasis blockchain dari WiMi menawarkan platform yang aman dan efisien. Ini memungkinkan penggunaan data sensitif untuk melatih model machine learning tanpa akses langsung ke data tersebut. Selain itu, framework ini mendukung penyesuaian kontribusi peserta secara dinamis dan mekanisme penghargaan yang memberikan insentif bagi kontribusi data dan sumber daya komputasi yang berkualitas. Hal ini berkontribusi pada peningkatan akurasi dan generalisasi dalam pelatihan model.

Inovasi pembelajaran kolaboratif berbasis blockchain dari WiMi untuk IoT menandai langkah maju menuju peningkatan keamanan dan kepercayaan dalam proses pembelajaran kolaboratif di era AIoT. Melalui integrasi teknologi canggih dan optimasi berkelanjutan dari kerangka kerja ini, berbagi data dan analisis cerdas dalam konteks AIoT diharapkan akan menjadi lebih aman dan efisien di masa depan. Ini akan membangun fondasi yang kuat untuk pengembangan Industri 4.0 yang semakin dalam dan kompleks.

Dengan pendekatan ini, WiMi tidak hanya menyediakan solusi untuk tantangan yang dihadapi dalam pembelajaran kolaboratif, tetapi juga mendorong terciptanya ekosistem di mana data dapat dimanfaatkan secara efektif tanpa mengorbankan privasi. Kerangka kerja TrusCL menjadikan interaksi antara berbagai pihak dalam ekosistem IoT lebih aman dan lebih produktif, dengan memfasilitasi kolaborasi yang lebih baik dalam pengembangan model AI. Ini sangat penting di era di mana data merupakan aset berharga, dan perlindungan terhadapnya menjadi prioritas utama bagi organisasi dan individu. Seiring dengan perkembangan teknologi, framework ini berpotensi menjadi standar baru dalam praktik pembelajaran kolaboratif, memberikan manfaat jangka panjang bagi semua pemangku kepentingan yang terlibat.