मेसिन-टू-मेसिन युगको बिहान र बीमाको लागि यसको प्रभावहरू

मेसिन-टू-मेसिन टेक्नोलोजी (M2M) ले अनिवार्य रूपमा इन्टरनेट अफ थिंग्स (IoT) वातावरणमा सेन्सरहरू समावेश गर्दछ जहाँ तिनीहरूले सर्भर वा अर्को सेन्सरमा वायरलेस रूपमा डाटा पठाउँछन्। अर्को सेन्सर वा सर्भरले आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (एआई) को प्रयोग गरेर डाटाको विश्लेषण गर्छ र डाटालाई वास्तविक समयमा स्वचालित रूपमा कार्य गर्दछ। कार्यहरू अलर्ट, चेतावनी, र दिशामा परिवर्तन, ब्रेक, गति, मोडिङ, र लेनदेन जस्ता केहि पनि हुन सक्छ। M2M द्रुत रूपमा बढ्दै जाँदा, हामी चाँडै सम्पूर्ण व्यापार मोडेल र ग्राहक सम्बन्धहरूको पुन: आविष्कार देख्नेछौं। वास्तवमा, अनुप्रयोगहरू केवल व्यवसायहरूको कल्पनाद्वारा सीमित हुनेछन्।

यस पोष्टले निम्न अन्वेषण गर्नेछ:

1. कुञ्जी M2M प्रविधिहरू र तिनीहरूको विघटनकारी क्षमताहरूको सिंहावलोकन।
2. M2M लेनदेन; पूरै नयाँ क्रान्ति जहाँ मेशिनहरूले अन्य मेसिनहरूसँग प्रत्यक्ष रूपमा लेनदेन गर्न सक्छन् जसले मेसिन अर्थतन्त्रमा नेतृत्व गर्दछ।
3. AI को प्रभावले हामीलाई M2M तर्फ लैजाइरहेको छ; ठूलो डेटा, गहिरो शिक्षा, स्ट्रिमिङ एल्गोरिदम। स्वचालित मेशिन बुद्धिमत्ता र मेशिन शिक्षण। मेशिन शिक्षा सायद मेसिन अर्थतन्त्रको सबैभन्दा घातीय प्रवृत्ति हो।
4. भविष्यको बीमा व्यवसाय मोडेल: ब्लकचेनमा आधारित Insuretech स्टार्टअपहरू।
5. सार संक्षेप

प्रमुख M2M प्रविधिहरूको सिंहावलोकन

केही वास्तविक जीवन परिदृश्यहरू कल्पना गर्नुहोस्:

1. तपाईंको कारले तपाईंको यात्रा यात्रालाई बुझ्छ र माइलको आधारमा मागको आधारमा बीमा खरिद गर्दछ। मेशिनले आफ्नै दायित्व बीमा स्वतः खरिद गर्छ।
2. कानून प्रवर्तन र कारखाना दिने पहिरन योग्य exoskeletons अलौकिक शक्ति र चपलता काम गर्दछ
3. मस्तिष्क-कम्प्यूटर इन्टरफेसहरू सुपर-मानव बुद्धिमत्ता सिर्जना गर्न हाम्रो दिमागसँग मर्ज हुन्छन् (उदाहरणका लागि, एलोन मस्कको न्यूरल लेस)
4. हामीले पचेका स्मार्ट चक्कीहरू र हाम्रो मृत्युदर र बिरामीता जोखिमहरू प्रत्यक्ष रूपमा मूल्याङ्कन गर्ने स्वास्थ्य पहिरनयोग्य वस्तुहरू।
5. सेल्फी खिच्दा जीवन बीमा पाउन सकिन्छ । सेल्फीहरूलाई एल्गोरिदमद्वारा विश्लेषण गरिन्छ जसले चिकित्सा रूपमा यी छविहरू मार्फत तपाईंको जैविक उमेर निर्धारण गर्दछ (स्टार्टअप ल्यापेटसको क्रोनोस सफ्टवेयरले पहिले नै गरिसकेको छ)।
6. तपाइँको फ्रिजले तपाइँको नियमित किनमेल र भण्डारण गर्ने बानी बुझ्दछ र थाहा पाउँछ कि दूध जस्तै केहि चीजहरू समाप्त हुँदैछ; त्यसैले, यसले सिधै अनलाइन सपिङमार्फत दूध खरिद गर्छ। तपाइँको फ्रिज तपाइँको सबैभन्दा सामान्य बानी को आधार मा लगातार पुन: स्टक गरिनेछ। नयाँ बानीहरू र गैर-सामान्यका लागि, तपाईं स्वतन्त्र रूपमा आफ्ना वस्तुहरू किन्न जारी राख्न सक्नुहुन्छ र यसलाई सामान्य रूपमा फ्रिजमा भण्डारण गर्न सक्नुहुन्छ।
7. सेल्फ ड्राइभिङ कारहरूले दुर्घटना र टक्करबाट बच्न स्मार्ट ग्रिडमा एकअर्कासँग अन्तरक्रिया गर्छन्।
8. तपाईँको रोबोटले तपाईँलाई हालसालै थप निराश र उदास भएको महसुस गर्छ र त्यसैले यसले तपाईँलाई हौसला दिने प्रयास गर्छ। यसले तपाईंको स्वास्थ्य कोच बोटलाई भावनात्मक लचिलोपनको लागि सामग्री बढाउन भन्छ।
9. सेन्सरहरूले पाइपमा आगामी फुटेको महसुस गर्छन् र पाइप फुट्नु अघि, तपाईंको घरमा मर्मतकर्ता पठाउँछन्।
10. तपाईंको च्याटबोट तपाईंको व्यक्तिगत सहायक हो। यसले तपाईंको लागि किनमेल गर्छ, तपाईंलाई यात्रा गर्दा बीमा किन्न आवश्यक परेको बेला बुझ्छ, तपाईंको दैनिक कामहरू ह्यान्डल गर्छ र तपाईंले बोटसँगको सहकार्यमा बनाएको तपाईंको दैनिक तालिकामा अद्यावधिक राख्छ।
11. तपाईंसँग नयाँ टूथब्रश बनाउनको लागि थ्रीडी प्रिन्टर छ। हालको स्मार्ट टूथब्रशले यसको फिलामेन्टहरू फाल्दै गएको महसुस गर्छ त्यसैले यसले नयाँ फिलामेन्टहरू बनाउन थ्रीडी प्रिन्टरलाई संकेत पठाउँछ।
12. चराहरूको झुण्डको सट्टा, हामी अब ड्रोनका झुण्डहरू सामूहिक झुण्डको बुद्धिमा आफ्ना कार्यहरू पूरा गर्दै उडिरहेको देख्छौं।
13. एउटा मेसिनले कुनै पनि प्रशिक्षण डेटा बिना नै चेस खेल्छ र सबैलाई र सबै कुरालाई हराउँछ (AlphaGoZero पहिले नै यो गर्छ)।
14. त्यहाँ यस्ता अनगिन्ती वास्तविक जीवन परिदृश्यहरू छन्, केवल हाम्रो कल्पना द्वारा सीमित।

M2M प्रविधिहरूबाट उत्पन्न हुने दुईवटा मेटा-विषयहरू छन्: रोकथाम र सुविधा। सेल्फ ड्राइभिङ कारहरूले दुर्घटनाहरूलाई हटाउन वा आमूल रूपमा कम गर्न सक्छ किनभने अधिकांश कार दुर्घटनाहरू मानव त्रुटिहरूको कारणले हुन्छन्। पहिरनयोग्य वस्तुहरूले स्वस्थ जीवनशैली, स्मार्ट होम सेन्सरको पाइप फुट्ने र अन्य समस्याहरू आउनु अघि नै सुधार गर्न सक्छ। यो रोकथामले रोग, दुर्घटना र अन्य खराब घटनाहरू घटाउँछ। सुविधा एक अति आर्किङ पक्ष हो जसमा धेरै जसो सबै कुरा स्वचालित रूपमा एक मेसिनबाट अर्को मेसिनमा हुन्छ र केही बाँकी अवस्थामा, यो मानव विशेषज्ञता र ध्यानको साथ बढाइन्छ। मेसिनले समयसँगै हाम्रा व्यवहारहरूको बारेमा यसको सेन्सरहरूबाट डाटा प्रयोग गरेर आफैले सिक्न प्रोग्राम गरिएको कुरा सिक्छ। यो पृष्ठभूमिमा हुन्छ र स्वचालित रूपमा हाम्रो समय र प्रयासहरूलाई अन्य थप मानव चीजहरूमा सिर्जना गर्न खाली गर्नको लागि हुन्छ।

यी उदीयमान प्रविधिहरूले एक्सपोजरमा परिवर्तन ल्याइरहेका छन् र बीमामा ठूलो प्रभाव पारिरहेका छन्। धेरै संख्यामा टच प्वाइन्टहरू बनाइन्छ जहाँ बीमाकर्ताले ग्राहकसँग संलग्न हुन सक्छन्, व्यक्तिगत कभरेजमा कम र व्यावसायिक पक्षमा बढी फोकस हुन्छ (जस्तै यदि सेल्फ-ड्राइभिङ कार खराब भयो वा ह्याक भयो भने, गृह सहायक ह्याक हुन्छ, यसको सट्टा स्मार्ट चक्की विषहरू। मृत्युदर र बिरामी जोखिमहरूको गतिशील मूल्याङ्कन गर्न वास्तविक-समय डाटा उपलब्ध गराउने) र यस्तै। दावीहरूको फ्रिक्वेन्सी मौलिक रूपमा घट्न सेट गरिएको छ, तर दावीहरूको गम्भीरता अझ जटिल र मूल्याङ्कन गर्न गाह्रो हुन सक्छ किनभने क्षतिको मूल्याङ्कन गर्न र क्षति कभरेजको अंश कसरी अनुपातमा फरक हुन्छ भनेर हेर्न विभिन्न सरोकारवालाहरूलाई बोर्डमा लैजानुपर्नेछ। विभिन्न सरोकारवालाहरूको गल्ती। साइबर ह्याकिङले मेसिन अर्थतन्त्रमा बीमाकर्ताहरूका लागि नयाँ अवसरहरू ल्याउनेछ।  

यी प्रविधिहरू एक्लै छैनन्; प्रविधिमा निरन्तर क्रान्ति नगरी पुँजीवाद रहन सक्दैन र त्यसले त्यससँग हाम्रो मानवीय सम्बन्ध राख्छ। यदि तपाईंलाई यस बारे थप सचेतता चाहिन्छ भने, एल्गोरिदम र टेक्नोलोजीले हाम्रो मानसिकता, सोच्ने मनोवृत्ति हाम्रो व्यवहार र कार्यहरूलाई कसरी ढालिरहेको छ हेर्नुहोस् र हेर्नुहोस् कि सबै प्रविधि कत्तिको द्रुत रूपमा विकसित भइरहेको छ। अचम्मको कुरा के छ भने, यो अवलोकन कार्ल मार्क्स द्वारा गरिएको थियो, जो 1818-1883 मा बाँचिरहेका थिए र यसले संसारमा सबै प्रविधिहरू गहिरो सोच र विद्वान बुद्धिको विकल्प होइन भनेर देखाउँछ।

सामाजिक परिवर्तनहरू प्राविधिक परिवर्तनहरूसँग हातमा छन्। अब हामी धनीलाई मात्र धनी बनाउनुको सट्टा सामाजिक प्रभाव (उदाहरणका लागि लेमोनेड) मा ध्यान केन्द्रित गरी पियर टु पियर बिजनेस मोडेलहरू देखिरहेका छौं। साझेदारी अर्थतन्त्रले प्रविधिको प्रयोगलाई बढावा दिइरहेको छ किनकि यसले हामीलाई मागको आधारमा पहुँच (तर स्वामित्व होइन) प्रदान गर्दछ। सहस्राब्दी पुस्ता पनि अघिल्लो पुस्ताहरू भन्दा धेरै फरक छ र हामीले उनीहरूले के माग्छन् र उनीहरूले हाम्रो वरपरको संसारलाई कसरी आकार दिन चाहन्छन् भन्ने कुरामा मात्र उठ्न थालेका छौं। सेयरिङ इकोनोमी भन्नाले आफ्नै वालेट भएका मेसिनहरूले मानिसको मागको आधारमा सेवाहरू गर्न सक्छन् र स्वतन्त्र रूपमा कारोबार गर्न सक्छन्।

M2M वित्तीय लेनदेन

हाम्रा भविष्यका ग्राहकहरू वालेटहरू भएका मेसिनहरू हुनेछन्। "IOTA (इन्टरनेट अफ थिंग्स एप्लिकेसन)" भनिने क्रिप्टोकरेन्सीले IoT मेसिनहरूलाई प्रत्यक्ष र स्वचालित रूपमा अन्य मेसिनहरूमा कारोबार गर्न अनुमति दिएर मेशिन अर्थतन्त्रलाई हाम्रो दैनिक वास्तविकतामा अघि बढाउने लक्ष्य राख्छ र यसले मेसिन-केन्द्रित व्यापार मोडेलहरूको द्रुत उदयमा नेतृत्व गर्नेछ। 

IOTA ले यो ब्लकचेन हटाएर र यसको सट्टा 'ट्याङ्गल' वितरण गरिएको लेजर अपनाउने गर्छ जुन स्केलेबल, हल्का वजन र शून्य लेनदेन शुल्क छ जसको मतलब माइक्रो-लेनदेनहरू पहिलो पटक व्यवहार्य छन्। हालको ब्लकचेन प्रणालीहरूमा IOTA का मुख्य फाइदाहरू हुन्:

1. स्पष्ट विचारलाई अनुमति दिनको लागि, ब्लकचेन समर्पित वेटरहरू (खनिक) भएको रेस्टुरेन्ट जस्तै हो जसले तपाईंलाई आफ्नो खाना ल्याउँछ। Tangle मा, यो सेल्फ-सर्भिस रेस्टुरेन्ट हो जहाँ सबैले आफैं सेवा गर्छन्। ट्याङ्गले यो प्रोटोकल मार्फत गर्छ जुन व्यक्तिले नयाँ लेनदेन गर्दा उसको/उनको अघिल्लो दुई लेनदेनहरू प्रमाणित गर्नुपर्छ। यसरी खानी कामदारहरू, ब्लकचेन नेटवर्कहरूमा अपार शक्ति निर्माण गर्ने नयाँ बिचौलिया, ट्याङ्गल मार्फत पूर्ण रूपमा बेकार बनाइन्छ। ब्लकचेनको प्रतिज्ञा भनेको बिचौलियाले हामीलाई शोषण गर्ने हो चाहे त्यो सरकार होस्, पैसा छाप्ने बैंक होस्, बिभिन्न संस्था होस् तर बिचौलियाको अर्को वर्ग 'खानक' एकदमै शक्तिशाली बन्दै गएको छ, विशेष गरी चिनियाँ खानीमा ठूलो शक्ति केन्द्रित भएर सानो हात संख्या। Bitcoin खननले 159 भन्दा बढी देशहरूले उत्पादन गरेको बिजुली जत्तिकै ऊर्जा लिन्छ त्यसैले यो बिजुली स्रोतहरूको ठूलो बर्बादी हो किनभने लेनदेन प्रमाणित गर्न जटिल क्रिप्टो गणितीय कोडहरू क्र्याक गर्न ठूलो कम्प्युटिङ हार्डवेयर आवश्यक हुन्छ।
2. खनन समय-उपभोग र महँगो भएकोले, यो माइक्रो वा न्यानो लेनदेन गर्न अर्थ छैन। ट्याङ्गल लेजरले लेनदेनहरूलाई समानान्तर रूपमा प्रमाणित गर्न अनुमति दिन्छ र IoT संसारलाई न्यानो र माइक्रोट्रान्सेक्शनहरू सञ्चालन गर्न महत्त्वपूर्ण रूपमा अनुमति दिन कुनै खनन शुल्क आवश्यक पर्दैन।
3. आजको समयमा मेसिनहरू 'बैंक नगरिएका' स्रोत हुन् तर IOTA सँग, मेसिनहरूले आम्दानी उत्पन्न गर्न सक्छन् र आर्थिक रूपमा सक्षम स्वतन्त्र इकाई बन्न सक्छन् जसले आफैंले बीमा, ऊर्जा, मर्मतसम्भार आदि खरिद गर्न सक्छ। IOTA ले सुरक्षित पहिचानहरू मार्फत "नो योर मेसिन (KYM)" प्रदान गर्दछ जस्तै बैंकहरूले हाल आफ्नो ग्राहकलाई थाहा छ (KYC)।

IOTA क्रिप्टोकरेन्सीको नयाँ प्रजाति हो जसले पहिलेका क्रिप्टोहरूले समाधान गर्न नसक्ने समस्याहरू समाधान गर्ने लक्ष्य राख्छ। "Tangle" वितरित खाता तल देखाइएको रूपमा निर्देशित Acyclic ग्राफको लागि उपनाम हो: 

डाइरेक्टेड एसाइक्लिक ग्राफ एक क्रिप्टोग्राफिक विकेन्द्रीकृत नेटवर्क हो जुन अनन्तसम्म स्केलेबल हुन्छ र क्वान्टम कम्प्युटरहरू (जुन अझै व्यावसायिक रूपमा पूर्ण रूपमा विकसित र मुख्यधाराको जीवनमा प्रयोग हुन बाँकी छ) बाट ह्यास-आधारित हस्ताक्षरहरूको इन्क्रिप्शनको फरक रूप प्रयोग गरेर प्रतिरोध गर्दछ।  

मापन गर्न बोझिलो हुनुको सट्टा, ट्याङ्गलले वास्तवमा धेरै लेनदेनको साथ गति लिन्छ र अझ राम्रो हुन्छ किनकि यो बिग्रनुको सट्टा बढ्दै जान्छ। IOTA प्रयोग गर्ने सबै उपकरणहरू ट्याङ्गलको नोडको भाग बनाइन्छ। नोड द्वारा गरिएको प्रत्येक लेनदेनको लागि, नोड 2 ले अन्य लेनदेनको पुष्टि गर्नुपर्छ। यसरी लेनदेन पुष्टि गर्न आवश्यकता भन्दा दोब्बर क्षमता उपलब्ध छ। यो विरोधी-नाजुक सम्पत्ति जसमा अराजकताको कारण बिग्रनुको सट्टा अराजकताले सुधार हुन्छ ट्याङ्गलको मुख्य फाइदा हो। 

ऐतिहासिक रूपमा र वर्तमानमा पनि, हामी लेनदेनको उत्पत्ति, गन्तव्य, मात्रा र इतिहास प्रमाणित गर्न तिनीहरूको ट्रेल रेकर्ड गरेर लेनदेनहरूमा भरोसा जगाउँछौं। यसका लागि वकिलहरू, लेखा परीक्षकहरू, गुणस्तर निरीक्षकहरू र धेरै समर्थन कार्यहरू जस्ता धेरै पेशाहरूको भागमा ठूलो समय र प्रयासहरू आवश्यक पर्दछ। यसले, बारीमा, मानिसहरूलाई नम्बर-क्रन्चरहरू बनाइ म्यानुअल प्रमाणीकरण गरेर आफ्नो रचनात्मकतालाई मार्ने कारणले गर्दा, लेनदेनहरू महँगो, गलत र महँगो बनाउँछ। धेरै मानवीय पीडा र दुखको सामना धेरै मानिसहरूले यी लेनदेनहरूमा विश्वास सिर्जना गर्न नीरस दोहोरिने कामहरू गर्दै आएका छन्। ज्ञान शक्ति भएको हुनाले जनतालाई निरुत्साहित गर्न सत्तामा रहेकाहरूले महत्त्वपूर्ण सूचना लुकाएर राख्छन्। ब्लकचेनले हामीलाई सम्भावित रूपमा बिचौलियाहरूको 'यस सबै बकवासलाई काट्न' र प्रविधिको माध्यमबाट जनतालाई शक्ति दिन अनुमति दिइरहेको छ जुन चौथो औद्योगिक क्रान्तिको मुख्य लक्ष्य हो।

यद्यपि, हालको ब्लकचेनसँग स्केलेबिलिटी, लेनदेन शुल्क र कम्प्युटिङ स्रोतहरू सम्बन्धी आफ्नै सीमाहरू छन् जुन खानलाई आवश्यक छ। IOTA ले लेनदेनहरू सिर्जना गर्न र प्रमाणित गर्न 'Tangle' वितरित खातासँग प्रतिस्थापन गरेर ब्लकचेनलाई पूर्ण रूपमा हटाउछ। IOTA को उद्देश्य मेसिन अर्थतन्त्रको प्रमुख सक्षमकर्ताको रूपमा कार्य गर्नु हो जुन हालसम्म, हालको क्रिप्टोको सीमितताका कारण प्रतिबन्धित छ।

यो यथोचित रूपमा पूर्वानुमान गर्न सकिन्छ कि धेरै साइबर-भौतिक प्रणालीहरू देखा पर्नेछ र कृत्रिम बुद्धिमत्ता र IoT मा आधारित हुनेछ जस्तै आपूर्ति श्रृंखला, स्मार्ट शहरहरू, स्मार्ट ग्रिड, साझा कम्प्युटिङ, स्मार्ट शासन र स्वास्थ्य सेवा प्रणालीहरू। संयुक्त राज्य अमेरिका र चीनका सामान्य दिग्गजहरूको छेउमा AI मा राम्रोसँग परिचित हुने धेरै महत्वाकांक्षी र आक्रामक योजनाहरू भएको एउटा देश UAE हो। UAE सँग धेरै AI पहलहरू छन् जस्तै यसले ड्रोन पुलिस, ड्राइभर रहित कार र हाइपरलूपहरूमा योजनाहरू, ब्लकचेनमा आधारित शासन र कृत्रिम बुद्धिमत्ताको लागि विश्वको पहिलो राज्यमन्त्री पनि देखाएको छ।

दक्षताको खोजी नै त्यो खोज थियो जसले पहिले पूँजीवादलाई धकेल्यो र अहिले यही खोजले पुँजीवादको अन्त्य गर्न काम गरिरहेको छ । थ्रीडी प्रिन्टिङ र सेयरिङ इकोनोमीले आमूल रूपमा लागत घटाउँदैछ र दक्षता स्तरहरू स्तरवृद्धि गर्दैछ र डिजिटल वालेटहरू भएका मेसिनहरूसहितको 'मेसिन इकोनोमी' अझ बढी दक्षताको अर्को तार्किक कदम हो। पहिलो पटक, मेसिनले भौतिक वा डाटा सेवाहरू र ऊर्जा, बीमा र मर्मतसम्भारमा खर्च गर्ने आर्थिक रूपमा स्वतन्त्र इकाई हुनेछ। यो वितरित विश्वासको कारण मागमा अर्थतन्त्र उकालो लाग्नेछ। थ्रीडी प्रिन्टिङले सामग्री र रोबोट बनाउने लागतमा आमूल कमी ल्याउनेछ र आर्थिक रूपमा स्वतन्त्र रोबोटले चाँडै नै मानवलाई मागको आधारमा सेवा दिन थाल्नेछ।

यसले पार्न सक्ने विस्फोटक प्रभाव हेर्न, शताब्दीयौं पुरानो लोयडको बीमा बजारलाई प्रतिस्थापन गर्ने कल्पना गर्नुहोस्। एउटा स्टार्टअप, TrustToken ले USD 256 ट्रिलियन लेनदेन गर्न ट्रस्ट इकोनोमी सिर्जना गर्ने प्रयास गरिरहेको छ, जुन पृथ्वीमा भएका सबै वास्तविक-विश्व सम्पत्तिहरूको मूल्य हो। हालको कारोबारहरू सीमित पारदर्शिता, तरलता, विश्वास र धेरै समस्याहरूको साथ पुरानो मोडेलहरूमा हुन्छन्। ब्लकचेन जस्ता डिजिटल लेजरहरू प्रयोग गरेर यी लेनदेनहरू गर्न टोकनाइजेशनको सम्भावना मार्फत धेरै आकर्षक छ। टोकनाइजेशन एक प्रक्रिया हो जसको माध्यमबाट वास्तविक विश्व सम्पत्तिहरू डिजिटल टोकनहरूमा रूपान्तरण गरिन्छ। TrustToken ले वास्तविक संसारमा पनि स्वीकार्य हुने र 'कानूनी रूपमा लागू, लेखापरीक्षण र बीमा गरिएको' तरिकाले वास्तविक संसारको सम्पत्तिहरू टोकनाइज गरेर डिजिटल र वास्तविक संसारहरू बीचको पुल बनाउँदैछ। यो 'SmartTrust' सम्झौताको सिर्जना मार्फत गरिन्छ जसले वास्तविक संसारमा कानुनी अधिकारीहरूसँग स्वामित्वको ग्यारेन्टी गर्दछ, र कुनै पनि आवश्यक कारबाही लागू गर्दछ जब सम्झौताहरू तोडिन्छ, रिपोजिङ, आपराधिक दण्डहरू चार्ज गर्ने र थप धेरै। एक विकेन्द्रीकृत TrustMarket सबै सरोकारवालाहरूका लागि मूल्यहरू, सेवाहरू जम्मा गर्न र वार्ता गर्न उपलब्ध छ र TrustTokens विश्वासयोग्य व्यवहारको लागि पक्षहरूले प्राप्त गर्ने संकेतहरू र पुरस्कारहरू हुन्, एक लेखापरीक्षण ट्रेल सिर्जना गर्न र सम्पत्तिहरूको बीमा गर्न।

TrustTokens ले ध्वनि बीमा गर्न सक्षम छ कि छैन भन्ने बहसको विषय हो तर हामी यसलाई शताब्दी पुरानो लोयडको बजारमा देख्न सक्छौं। लोयडको बजारमा, बिमाका खरिदकर्ता र बिक्रेताहरू र अन्डरराइटरहरू बीमा गर्न भेला हुन्छन्। लोयडको कोषको प्रशासनले तिनीहरूको विभिन्न सिन्डिकेटहरूको निगरानी गर्दछ र बीमा गर्दा पनि आउने झटकाहरू अवशोषित गर्न पूँजी पर्याप्तता प्रदान गर्दछ। TrustMarket सँग Lloyd को बजारको आधुनिक संस्करण बन्ने क्षमता छ तर यसको सटीक सफलता निर्धारण गर्न यो धेरै चाँडो छ। TrustToken ले अर्थतन्त्र खोल्न सक्छ र राम्रो मूल्य र कम लागत र वास्तविक विश्व सम्पत्तिहरूमा भ्रष्टाचार सिर्जना गर्न सक्छ, विशेष गरी घर जग्गा, बीमा र कमोडिटीहरूमा जसले धेरै थोरैको हातमा धेरै शक्ति सिर्जना गर्दछ।

M2M समीकरणको AI भाग

AI र यसका 10,000+ मेसिन लर्निङ मोडेलहरूमा धेरै मसीहरू लेखिएको छ जसको आफ्नै शक्ति र कमजोरीहरू छन् र यसले हामीलाई हाम्रो जीवनमा आमूल सुधार गर्न पहिले हामीबाट लुकेका अन्तरदृष्टिहरू उजागर गर्न अनुमति दिइरहेका छन्। हामी यसलाई विस्तृत रूपमा वर्णन गर्दैनौं तर मेशिन शिक्षण र स्वचालित मेसिन इन्टेलिजेन्स (AML) को दुई क्षेत्रहरूमा ध्यान केन्द्रित गर्नेछौं किनकि यसले IoT लाई हार्डवेयरको पृथक बिटहरूबाट डाटा र बुद्धिमत्ताको एकीकृत वाहकहरूमा रूपान्तरण गर्न अनुमति दिनेछ।

मेसिन शिक्षण

मेशिन शिक्षण, सायद सबैभन्दा घातीय प्रवृति हो जुन हामीले देखिरहेका छौं जसले M2M अर्थतन्त्रलाई हाम्रो दैनिक जीवनको प्रमुख विशेषता बन्न नम्र शुरुवातबाट द्रुत रूपमा अगाडि बढ्न अनुमति दिन्छ। कल्पना गर्नुहोस्! मेसिनहरूले एकअर्का र अन्य प्लेटफर्महरू जस्तै सर्भरहरू र मानवहरूसँग मात्र लेनदेन गर्दैन तर एकअर्कालाई सिकाउँछन्। यो पहिले नै टेस्ला मोडेल एस को अटोपायलट सुविधा संग भएको छ। मानव चालकले कारको लागि विशेषज्ञ शिक्षकको रूपमा काम गर्दछ तर कारहरूले यी डाटाहरू साझा गर्छन् र उनीहरूको अनुभवलाई अत्यन्त छोटो समयमा मौलिक रूपमा सुधार गर्दछ। अब एउटा IoT यन्त्र कुनै पृथक यन्त्र होइन जुन आफैले स्क्र्याचबाट सबै कुरा सिक्नुपर्छ; यसले विश्वव्यापी रूपमा अन्य समान IoT यन्त्रहरूद्वारा सिकेको सामूहिक सिकाइको लाभ उठाउन सक्छ। यसको मतलब मेसिन लर्निङद्वारा प्रशिक्षित IoT को बौद्धिक प्रणालीहरू स्मार्ट मात्र बनिरहेका छैनन्; तिनीहरू घातीय प्रवृतिहरूमा समयको साथ छिटो छिटो हुँदैछन्।

यो 'मेसिन टिचिङ' का धेरै फाइदाहरू छन् कि यसले आवश्यक प्रशिक्षण समय कम गर्छ, ठूलो प्रशिक्षण डेटाको आवश्यकतालाई बाइपास गर्छ र प्रयोगकर्ता अनुभव सुधार गर्न मेसिनहरूलाई आफैले सिक्न अनुमति दिन्छ। यो मेशिन शिक्षण कहिलेकाहीँ सामूहिक हाइभ दिमागमा सेल्फ-ड्राइभिङ कारहरू साझा गर्ने र सँगै सिक्ने जस्ता सामूहिक हुन सक्छ, वा यो दुईवटा मेसिनहरू आफ्नै विरुद्धमा चेस खेल्ने जस्तै विरोधी हुन सक्छ, एउटा मेसिनले ठगीको रूपमा काम गर्दछ र अर्को मेसिनले ठगीको रूपमा। डिटेक्टर र यति। मेसिनले कुनै पनि अन्य मेसिनको आवश्यकता बिना नै सिमुलेशन र गेमहरू आफैंमा खेलेर आफैलाई सिकाउन सक्छ। AlphaGoZero ले ठीक त्यस्तै गरेको छ। AlphaGoZero ले कुनै पनि प्रशिक्षण डेटा प्रयोग गरेन र आफैं विरुद्ध खेल्यो र त्यसपछि AlphaGo लाई पराजित गर्यो जुन AI थियो जसले विश्वका उत्कृष्ट मानव Go खेलाडीहरूलाई पराजित गरेको थियो (गो चिनियाँ चेसको लोकप्रिय संस्करण हो)। चेस ग्रान्डमास्टरहरूले AlphaGoZero खेल हेर्दा भएको अनुभूति एउटा उन्नत विदेशी सुपर-बुद्धिमान दौड चेस खेल्ने जस्तै थियो।

यसबाट आवेदनहरू अचम्मलाग्दो छन्; हाइपरलूप (धेरै छिटो ट्रेन) मा आधारित सुरुङ पोडहरू एकअर्कासँग सञ्चार गर्ने, स्वायत्त जहाजहरू, ट्रकहरू, ड्रोनहरूको सम्पूर्ण फ्लीटहरू स्वार्म इन्टेलिजेन्समा चलिरहेको छ र जीवित शहरले स्मार्ट ग्रिड अन्तरक्रियाहरू मार्फत आफैंबाट सिक्ने गर्दछ। आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको चौथो औद्योगिक क्रान्तिमा हुने अन्य आविष्कारहरूसँगै यसले वर्तमान स्वास्थ्य समस्याहरू, निरपेक्ष गरिबी जस्ता धेरै सामाजिक समस्याहरूलाई मेटाउन सक्छ र हामीलाई चन्द्रमा र मंगल ग्रहलाई उपनिवेश गर्न अनुमति दिन्छ।

IOTA बाहेक, त्यहाँ Dagcoins र byteballs पनि छन् जसलाई blockchain आवश्यक पर्दैन। दुबै Dagcoins र byteballs IOTA को 'Tangle' जस्तै DAG निर्देशित Acrelic ग्राफमा आधारित छन्। IOTA का समान फाइदाहरू लगभग Dagcoins र byteballs मा लागू हुन्छन् किनकि यी सबैले blockhain को वर्तमान सीमितताहरू पार गर्दछ। 

स्वचालित मेसिन शिक्षा

त्यहाँ पक्कै पनि स्वचालनको फराकिलो सन्दर्भ छ जहाँ लगभग हरेक क्षेत्र शंकास्पद छ र कोही पनि AI सर्वनाशको डरबाट मुक्त छैन। त्यहाँ स्वचालनको उज्यालो पक्ष पनि छ जहाँ यसले मानिसहरूलाई कामको सट्टा 'खेल' अन्वेषण गर्न अनुमति दिनेछ। विस्तृत कभरेजको लागि, हेर्नुहोस् यस लेखमा futurism.com मा

डेटा वैज्ञानिकहरू, एक्चुअरीहरू, क्वान्टहरू, र अन्य धेरैजस्ता मात्रात्मक मोडेलहरूसँग सम्बन्धित हाइप र महिमाको बावजुद, तिनीहरू एक समस्याको सामना गर्छन् जुन स्वचालित मेशिन बुद्धिमत्ताले समाधान गर्न सेट गर्दछ। समस्या भनेको तिनीहरूको प्रशिक्षण र उनीहरूले वास्तवमा के गर्ने तुलनामा के गर्नुपर्छ भन्ने बीचको अन्तर हो। अन्धकार वास्तविकता भनेको प्रायः बाँदरको काम (बौद्धिक रूपमा प्रशिक्षित र सक्षम मानिसको सट्टा कुनै पनि बाँदरले गर्न सक्ने काम) द्वारा दोहोर्याउने कार्यहरू, नम्बर क्रन्चिंग, डाटा क्रमबद्ध गर्ने, डाटा सफा गर्ने, यसलाई बुझ्ने, मोडेलहरू दस्तावेज गर्ने जस्ता कामहरू लिने गरिन्छ। र दोहोरिने प्रोग्रामिङ लागू गर्दै (स्प्रेडसिट मेकानिक्स पनि) र ती सबै गणितहरूसँग सम्पर्कमा रहन राम्रो मेमोरी। तिनीहरूले के गर्नुपर्छ भनेको रचनात्मक हुनु, कार्ययोग्य अन्तर्दृष्टिहरू उत्पादन गर्नु, ठोस डेटा-संचालित परिणामहरू ल्याउन अन्य सरोकारवालाहरूसँग कुरा गर्नु, विद्यमान समस्याहरूको विश्लेषण र नयाँ 'पोलिमाथ' समाधानहरू ल्याउनु हो।

अटोमेटेड मेसिन इन्टेलिजेन्स (AML) ले यो ठूलो खाडल घटाउन ख्याल राख्छ। 200 डेटा वैज्ञानिकहरूको टोली भर्ती गर्नुको सट्टा, AML प्रयोग गर्ने एकल वा थोरै डेटा वैज्ञानिकहरूले एकै समयमा धेरै मोडेलहरूको द्रुत मोडलिङ प्रयोग गर्न सक्छन् किनभने मेसिन लर्निङको धेरैजसो कार्यहरू पहिले नै AML द्वारा स्वचालित रूपमा अन्वेषण डेटा विश्लेषण, सुविधा परिवर्तनहरू, एल्गोरिथ्म चयन, हाइपर प्यारामिटर ट्युनिङ र मोडेल निदान। त्यहाँ धेरै प्लेटफर्महरू उपलब्ध छन् जस्तै DataRobot, Google को AutoML, H20 को Driverless AI, IBNR रोबोट, Nutonian, TPOT, Auto-Sklearn, Auto-Weka, Machine-JS, Big ML, Trifacta, र Pure Predictive र यस्तै अन्य AML ले गर्न सक्छ। पूर्व-परिभाषित मापदण्ड अनुसार इष्टतम मोडेलहरू फेला पार्न एकै समयमा दर्जनौं उपयुक्त एल्गोरिदमहरू गणना गर्नुहोस्। चाहे तिनीहरू गहिरो सिकाउने एल्गोरिदमहरू वा स्ट्रिमिङ एल्गोरिदमहरू हुन्, सबै इष्टतम समाधान खोज्नका लागि सफासँग स्वचालित हुन्छन् जुन हामी वास्तवमा रुचि राख्छौं।

यसरी, AML ले डाटा वैज्ञानिकहरूलाई बढी मानव र कम साइबोर्ग-भल्कन-मानव क्यालकुलेटरहरू हुन स्वतन्त्र बनाउँछ। मेशिनहरूलाई उनीहरूले राम्रो गर्ने कामहरू (दोहोरिने कार्यहरू, मोडलिङ) र मानिसहरूलाई उनीहरूले सबैभन्दा राम्रो गर्ने (सिर्जनशील हुनु, व्यापार उद्देश्यहरू ड्राइभ गर्नको लागि कार्ययोग्य अन्तर्दृष्टिहरू उत्पादन गर्ने, नयाँ समाधानहरू सिर्जना गर्ने र तिनीहरूलाई सञ्चार गर्ने) मा प्रत्यायोजित गरिन्छ। म अहिले भन्न सक्दिन कि 'पहिले मलाई 10 वर्षमा मेसिन लर्निङमा पीएचडी वा विशेषज्ञ बन्न दिनुहोस् र त्यसपछि म यी मोडेलहरू लागू गर्नेछु। संसार अहिले धेरै छिटो चल्छ र अहिले के सान्दर्भिक छ धेरै चाँडै पुरानो हुन्छ। एक द्रुत गतिमा MOOC आधारित पाठ्यक्रम र अनलाइन सिकाइले पहिलेका पुस्ताहरूले प्रयोग गर्ने निश्चित-एक-क्यारियर-इन-लाइफको सट्टा आजको घातीय समाजमा धेरै अर्थपूर्ण बनाउँछ।

M2M अर्थतन्त्रमा AML आवश्यक छ किनभने एल्गोरिदमहरू विकास गर्न र थोरै समयको साथ सहज रूपमा प्रयोग गर्न आवश्यक छ। एल्गोरिदमको सट्टामा धेरै विशेषज्ञहरू चाहिन्छ र उनीहरूले आफ्ना मोडेलहरू विकास गर्न महिनौं लिन्छन्, AML ले समयको अन्तरलाई पूरा गर्दछ र पहिले सोच्न नसकिने परिस्थितिहरूमा AI लागू गर्न उत्पादकता बढाउन अनुमति दिन्छ।

भविष्यको बीमा प्रविधिहरू

प्रक्रियालाई थप निर्बाध, चुस्त, बलियो, अदृश्य र बच्चा खेल्ने जत्तिकै सजिलो बनाउनको लागि, ब्लकचेन टेक्नोलोजी स्मार्ट अनुबंधहरूसँग प्रयोग गरिन्छ जुन शर्तहरू पूरा हुँदा आफैं कार्यान्वयन हुन्छ। यो नयाँ P2P बीमा मोडेलले डिजिटल वालेटको सट्टामा परम्परागत प्रिमियम भुक्तानीलाई हटाइरहेको छ जहाँ प्रत्येक सदस्यले दाबी गरिएमा मात्र प्रयोग गर्नको लागि एस्क्रो-प्रकार खातामा आफ्नो प्रिमियम राख्छ। यस मोडेलमा, कुनै पनि सदस्यले आफ्नो डिजिटल वालेटमा राखेको रकम भन्दा बढी एक्सपोजर बोक्दैन। यदि कुनै दाबी गरिएन भने सबै डिजिटल वालेटहरूले आफ्नो पैसा राख्छन्। यस मोडेलमा भएका सबै भुक्तानीहरू बिटकोइन प्रयोग गरेर थप लेनदेन लागतहरू घटाउँछन्। Teambrella ले बिटकोइनमा आधारित यो मोडेल प्रयोग गर्ने पहिलो बीमाकर्ता भएको दाबी गर्छ। वास्तवमा, Teambrella एक्लो छैन। पियर टु पियर बिमा र मानव गतिविधिका अन्य क्षेत्रहरूलाई लक्षित गर्ने धेरै ब्लकचेन आधारित स्टार्टअपहरू छन्। ती मध्ये केही हुन्:

1. ईथरिस
2. बीमापाल
3. AIgang
4. रेगा लाइफ
5. बिट जीवन र विश्वास
6. युनिटी म्याट्रिक्स कमन्स

तसर्थ, धेरै भीड बुद्धिको प्रयोग यस बीमाकर्ताको रूपमा गरिन्छ।जनताबाट सिकिन्छ, जनतासँगको योजना, तिनीहरूसँग जे छ त्यसबाट सुरु हुन्छ र उनीहरूलाई थाहा भएको कुरामा निर्माण गर्दछ' (लाओ त्जे)।

शेयरधारकहरूको लागि एक्च्युरी अधिकतम लाभको सट्टा, वास्तविकताबाट अलग बसेर, खेलमा छालाको कमी छ, र आफ्ना साथीहरूसँग सापेक्ष मानिसहरूको सचेतना (अर्थात, डेटा) मा धेरै कम पहुँच छ, यो पियर टु पियरले भीड र ट्यापहरूलाई सशक्त बनाउँछ। तिनीहरूको बुद्धिमा (पुस्तकहरूको बुद्धिको सट्टा) जुन धेरै राम्रो छ। यहाँ कुनै अनुचित मूल्य निर्धारण अभ्यासहरू पनि छैनन् जस्तै लिङ्गमा आधारित मूल्याङ्कन, मूल्य निर्धारण अप्टिमाइजेसन जसले तपाईंलाई उच्च शुल्क लिन्छ यदि तपाईं अर्को बीमाकर्तामा सर्ने सम्भावना कम हुनुहुन्छ र यसको विपरीत। विशाल बीमाकर्ताले तपाईलाई तपाईका साथीहरू भन्दा बढी चिन्न सक्दैन, यो जत्तिकै सरल छ।

हालको ब्लकचेनमा यी नयाँ खाताहरूका अतिरिक्त प्राविधिक लाभहरू सहित IOTA, Dagcoins र Byteballs जस्ता गैर-ब्लकचेनमा आधारित वितरण गरिएका खाताहरूमा पनि यही पियर-टू-पियर बीमा गर्न सकिन्छ। यी डिजिटल टोकनाइजेसन स्टार्टअपहरूले व्यापार मोडेलहरूलाई मौलिक रूपमा पुन: आविष्कार गर्ने वाचा गरेका छन् जहाँ लेनदेन, पूलिङ र समुदाय र समुदायको लागि कुनै पनि दमनकारी बिचौलियाहरू जस्तै सरकार, पूँजीवादी व्यवसाय, सामाजिक संस्थाहरू र यस्तै अन्य समुदायका लागि स्वचालित रूपमा पूर्ण विश्वासयोग्य तरिकाले गरिन्छ। पियर टु पियर बीमा सम्पूर्ण कार्यक्रमको एक भाग मात्र हो।

स्मार्ट अनुबंधहरू तिनीहरूसँग अन्तर्निर्मित सर्तहरू छन् जुन स्वचालित रूपमा ट्रिगर हुन्छ जब आकस्मिक हुन्छ र दाबीहरू तुरुन्तै भुक्तानी गरिन्छ। उच्च योग्यता भएका तर अनिवार्य रूपमा लिपिकीय काम गर्ने श्रमशक्तिको ठूलो आवश्यकतालाई भविष्यको पातलो स्वायत्त संगठन निर्माण गर्न पूर्ण रूपमा हटाइएको छ। ‘शेयरहोल्डरहरू’ को दमनकारी बिचौलियालाई बेवास्ता गरिन्छ जसको मतलब सुविधा, कम मूल्य र राम्रो ग्राहक समर्थन प्रदान गरेर उपभोक्ता हितमा कार्य गरिन्छ। यस पियर टु पियर सेटिङमा, लाभहरू सेयरहोल्डरको सट्टा समुदायमा जान्छ। IoT ले दावी भुक्तानी कहिले जारी गर्ने र कहिले नगर्ने प्रोटोकलहरू विकास गर्न यी पूलहरूलाई डाटाको मुख्य स्रोत प्रदान गर्दछ। एउटै टोकनाइजेसन भनेको भूगोल र नियमहरू द्वारा सीमित हुनुको सट्टा कुनै पनि ठाउँमा जोसुकैले बीमा पोखरीमा पहुँच गर्न सक्छ।