Este artigo apresenta a implementação técnica do Ethereum e propõe uma solução para aplicar aprendizagem automática à rede Ethereum para melhorar a segurança, eficiência e escalabilidade. Foram feitas inovações nas transações do Ethereum, nos mecanismos de consenso, nos algoritmos de assinatura, no armazenamento de dados e na arquitetura de execução. A aprendizagem automática 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 aprendizagem automática 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