في ظل تزايد دمج تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين، أصبحت حماية الخصوصية والأمان من الموضوعات الأساسية لتنفيذ التكنولوجيا. في هذا المجال سريع التطور، استطاعت Lagrange بفضل خبرتها العميقة في zk-SNARKs أن تؤسس لنفسها مكانة رائدة في الصناعة.

تتركز شركة Lagrange على تطوير تقنيات توليد zk-SNARKs للذكاء الاصطناعي تكون أكثر أمانًا وتركزًا على الخصوصية، وتمكنت بنجاح من كسر معضلة التوازن بين كفاءة الذكاء الاصطناعي وحماية الخصوصية. لا تقتصر ابتكارات الشركة على الجانب التكنولوجي فحسب، بل قامت أيضًا بتصميم رمزها LA ليكون وسيطًا مهمًا يربط بين الابتكار التكنولوجي والقيمة البيئية.

تعتبر المنتج الرائد للشركة DeepProve معيارًا جديدًا للكفاءة في مجال zkML (تعلم الآلة المعتمد على الإثباتات الصفرية). تواجه نماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية غالبًا تحديات تتعلق بكشف خصوصية البيانات أو انخفاض كفاءة التحقق. تستخدم DeepProve تقنية الإثباتات الصفرية بمهارة، حيث يمكنها التحقق بدقة من نتائج عمليات نموذج الذكاء الاصطناعي، مع حماية خصوصية البيانات الأصلية وتفاصيل النموذج بالكامل. هذا التقدم الرائد يمكّن الصناعات الحساسة للبيانات مثل الرعاية الصحية والمالية من تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي بأمان، مع تجنب مخاطر تسرب البيانات بشكل فعال.

من الجدير بالذكر أن تقنية Lagrange قد خرجت من المختبر وبدأت تؤدي دورها في السيناريوهات العملية. سواء كانت أنظمة إدارة المخاطر التي تحتاج إلى التحقق من نزاهة قرارات الذكاء الاصطناعي، أو مقدمو خدمات الذكاء الاصطناعي الذين يسعون لحماية حقوق ملكية النموذج، فإن القدرة الفعالة على التحقق من DeepProve يمكن أن تلبي الاحتياجات العملية المتنوعة. كما أن هذه العملية تؤكد تدريجياً على قيمة رمز LA في النظام الإيكولوجي.

من الأساس التقني إلى التطبيق العملي، تقوم Lagrange باستخدام تقنية zk-SNARKs لتمهيد الطريق للتطور الموثوق للذكاء الاصطناعي. من خلال الابتكارات التي تقدمها Lagrange، يتكامل الذكاء الاصطناعي مع موثوقية البلوكتشين بشكل عميق، وقد نشهد ولادة نظام بيئي جديد يجمع بين الكفاءة وحماية الخصوصية والأمان. إن متابعة تطورات Lagrange عن كثب قد يمنحنا نظرة مسبقة على الانفراجات الكبرى القادمة في مجال zkML.