Este artículo introduce la implementación técnica de Ethereum y propone una solución para aplicar el aprendizaje automático a la red de Ethereum para mejorar la seguridad, eficiencia y escalabilidad. Se han realizado innovaciones en las transacciones de Ethereum, los mecanismos de consenso, los algoritmos de firma, el almacenamiento de datos y la arquitectura de ejecución. El aprendizaje automático se puede aplicar a Ethereum para optimizar el procesamiento de transacciones, la seguridad de contratos inteligentes, la segmentación de usuarios y la estabilidad de la red. Modelos como RFM y algoritmos como DBSCAN pueden ayudar a identificar usuarios de alto valor y personalizar servicios financieros. En el futuro, Ethereum puede desarrollar aplicaciones de aprendizaje automático más complejas para mejorar la eficiencia y seguridad de la red, e incluso lograr mecanismos de gobernanza impulsados por la IA.
3/20/2024, 5:11:49 AM