Este artigo introduz a implementação técnica do Ethereum e propõe uma solução para aplicar aprendizado de máquina à rede Ethereum para aprimorar a segurança, eficiência e escalabilidade. Inovações foram feitas nas transações do Ethereum, mecanismos de consenso, algoritmos de assinatura, armazenamento de dados e arquitetura de execução. A aprendizagem de máquina pode ser aplicada ao Ethereum para otimizar o processamento de transações, a segurança de contratos inteligentes, a segmentação de usuários e a estabilidade da rede. Modelos como RFM e algoritmos como DBSCAN podem ajudar a identificar usuários de alto valor e personalizar serviços financeiros. No futuro, o Ethereum pode desenvolver aplicações de aprendizado de máquina mais complexas para melhorar a eficiência e segurança da rede, e até mesmo alcançar mecanismos de governança impulsionados por IA.
3/20/2024, 5:11:49 AM