- Die 6G-Netzwerkarchitektur mit Schichten, die IOTA- und PBFT-Technologien integrieren, gewährleistet einen sicheren und kooperativen Betrieb zwischen Geräten.
- Sie versteht den Betriebsprozess des Netzes, von der Datenerfassung bis zur Modellaggregation und -konsensierung.
Im Bereich der Telekommunikation und der Blockchain-Technologie wird eine bahnbrechende Entwicklung vorgestellt: eine Methode, ein Gerät, ein System und ein Speichermedium, die der Schaffung und Verbesserung einer intelligenten Architektur dienen, die dem 6G-Netz innewohnt.
Das Projekt soll ein Vorher und Nachher in der mobilen Konnektivität markieren, mit dem Ziel einer vollständigen und effizienten Integration aller Aspekte des Lebens und der Arbeit durch ein wirklich vollständig vernetztes Netz.
Das 6G-Netz wird durch seine Komplexität und die schiere Größe seiner Infrastruktur herausgefordert. Es muss sich an die exponentielle Zunahme mobiler Geräte und die Verlagerung von Rechenressourcen aus der Cloud an den Rand des Netzes anpassen.
Dieser Wandel hat dazu geführt, dass KI-Plattformen von einem zentralisierten zu einem verteilten Modell übergehen, wobei sich föderiertes Lernen als optimale Lösung für eine intelligente Zusammenarbeit anbietet, ohne die Privatsphäre der Nutzer zu beeinträchtigen.
Die effektive Umsetzung stößt jedoch auf Hindernisse, wie z. B. eine wirksame Datenauthentifizierung und Sicherheit bei der gemeinsamen Nutzung von Modellen unter Bedingungen des Misstrauens.
Die Einführung der Blockchain-Technologie, die für ihre Sicherheit, Transparenz und Rückverfolgbarkeit bekannt ist, wird als vielversprechende Lösung vorgeschlagen, um gegenseitiges Vertrauen aufzubauen und einen sicheren und effizienten Datenaustausch zu fördern.
Ihre praktische Anwendung wird jedoch durch Fragen der Effizienz und Skalierbarkeit eingeschränkt, insbesondere in Netzen der Größenordnung von 6G. Um diese Herausforderungen zu überwinden, wird eine hierarchische föderierte Lernstruktur vorgeschlagen, die versucht, die Effizienz durch optimale Lösungen für verschiedene Modellsegmentierungsstrategien zu optimieren.
Als Verfahren wird die Kombination aus einer Hauptkette und Fragmentketten verwendet, um ein Netzwerk aufzubauen, das nicht nur die Effizienz des föderierten Lernens erhöht, sondern auch die Zuverlässigkeit und Sicherheit der Modelle durch verbesserte IOTA- und PBFT-Konsensalgorithmen gewährleistet .
Darüber hinaus werden mit diesem Ansatz die Probleme irrelevanter Informationen und übermäßiger Nutzung von Rechenressourcen wirksam angegangen, was einen Durchbruch beim Sicherheits- und Datenschutzmanagement in 6G-Netzen darstellt.
Durch die Verfeinerung der 6G-Netzarchitektur sorgt dieses Projekt nicht nur für mehr Effizienz und Sicherheit bei der Datenübertragung, sondern ermöglicht auch die Erkundung neuer Einsatzmöglichkeiten, von stärker vernetzten Städten bis hin zu Fortschritten im digitalen Gesundheitswesen, und treibt so eine Zukunft voran, in der Technologie und Vernetzung die gesamte menschliche Erfahrung bereichern.
Zusätzlich zu den zuvor bereitgestellten Informationen über den Entwurf und die Optimierung der intelligenten Architektur für das 6G-Netz präsentieren wir anschauliche Grafiken, die den Aufbau und die Funktionsweise dieser fortschrittlichen Technologie detailliert erläut ern.
Abbildung 1″ des beigefügten Dokuments veranschaulicht die Netzwerkarchitektur, die aus mehreren Schichten besteht, in denen die Integration von IOTA- und PBFT-Technologien Teil des Prozesses ist. Diese Schichten stellen verschiedene Ebenen des Betriebs und der Zusammenarbeit dar, von denen jede eine spezifische Rolle bei der Datenverarbeitung und Sicherheit erfüllt.
Die Koexistenz von IOTA und PBFT veranschaulicht ein hybrides System, das die Effizienz und Skalierbarkeit der Transaktionsverarbeitung mit robuster Sicherheit und Vertrauen in die Datenüberprüfung zu verbinden sucht.
In “Abbildung 2” ist ein Flussdiagramm dargestellt, das den Ablauf des vorgeschlagenen Systems skizziert. Obwohl der spezifische Inhalt der Texte in der Abbildung nicht sichtbar ist, wird die Komplexität und Gründlichkeit des Prozesses deutlich, mit dem die Effizienz und Zuverlässigkeit des Netzes maximiert werden soll.
Dieser Arbeitsablauf ist entscheidend, um zu verstehen, wie die einzelnen Knoten innerhalb des Netzes interagieren, von der lokalen Datenerfassung und dem Training bis hin zur Aggregation und dem globalen Konsens, was die Vision eines hierarchischen föderierten Lernnetzes widerspiegelt.
