Stell dir vor, Computer könnten zusammen lernen, ohne dass ein Hauptcomputer die Kontrolle hat. Das ist möglich, wie Forschende herausgefunden haben.
Hast du schon mal von verteilten Lernsystemen gehört? Das sind Systeme, bei denen viele Computer zusammenarbeiten, um etwas Neues zu lernen. Normalerweise gibt es einen Hauptcomputer, der die Informationen sammelt und verteilt. Doch was passiert, wenn dieser Hauptcomputer ausfällt?
Was die Forschenden herausgefunden haben
Forschende haben eine neue Methode entwickelt, die sie DFPL nennen. Diese Methode ermöglicht es, dass Computer zusammen lernen, ohne dass ein Hauptcomputer die Kontrolle hat. Sie haben herausgefunden, dass diese Methode besonders gut funktioniert, wenn die Daten, die die Computer haben, sehr unterschiedlich sind. Das bedeutet, dass die Computer auch dann gut zusammenarbeiten können, wenn sie unterschiedliche Informationen haben.
Wie haben sie das gemacht?
Um das zu erreichen, haben die Forschenden eine Technik namens Prototype Learning verwendet. Diese Technik hilft dabei, die Anzahl der Informationen, die zwischen den Computern ausgetauscht werden, zu verringern. Außerdem haben sie Blockchain-Technologie in ihre Methode eingebaut. Blockchain ist wie ein digitales Buch, das sicherstellt, dass alle Computer die gleichen Informationen haben und dass niemand die Informationen ändern kann.
Warum ist das wichtig?
Diese Methode ist wichtig, weil sie sicherer und effizienter ist. Wenn ein Hauptcomputer ausfällt, können die anderen Computer weiterhin zusammenarbeiten. Das ist besonders nützlich in Bereichen wie der Medizin, wo viele verschiedene Datenquellen zusammenarbeiten müssen, um Krankheiten zu erkennen oder zu behandeln.
Du willst mehr über die Studie wissen?
Die Forschenden, die diese Methode entwickelt haben, heißen Hongliang Zhang, Fenghua Xu, Zhongyuan Yu, Chunqiang Hu, Shanchen Pang, Xiaofen Wang und Jiguo Yu. Sie haben ihre Ergebnisse in einem wissenschaftlichen Artikel veröffentlicht.