66、机器学习、区块链与物联网：挑战与机遇并存

机器学习、区块链与物联网：挑战与机遇并存

1. 持续优化AI模型

在数据分析和人工智能领域，持续记录新结果并重新运行模型调查至关重要。不断地运行模型，每一个新案例都能帮助AI模型进行调整和改进。例如，在理解MRI检查及其后续诊断方面，构建了一个包含复杂概率表和数值计算的结构，结合输入因素和信息，让医生和放射科医生能更高效地对患者进行分析和治疗。并且，当引入新因素（如医疗机构和专家）时，该结构还能学习如何优化概率。

2. 区块链与大数据集成的挑战

2.1 存储与适应性问题

区块链的存储能力和适应性仍存在争议。在物联网应用中，设备会产生大量实时数据（大数据），而目前一些区块链实现每秒只能支持少量交易，这可能成为物联网的潜在瓶颈。此外，区块链的设计初衷并非存储大量数据，因此需要解决如何有效管理物联网产生的海量数据的问题。

2.2 具体挑战列表

挑战类型	详细描述
安全问题	物联网框架在不同阶段都需要解决安全问题，由于缺乏有效执行和平台的高度异质性，问题更加复杂。物联网环境中的多种属性（如可移动性、远程通信、设备大小）都会影响安全。区块链被视为提供物联网安全更新的关键技术，但物联网数据的可靠性是集成的关键难题。此外，物联网设备可能受到多种威胁，如监听、拒绝服务攻击等。因此，在与区块链集成前，需要对物联网设备进行全面测试，并采取措施识别系统故障。同时，运行时更新和重新配置机制对于物联网的长期稳定运行至关重要。在通信