AI w edukacji, czyli nauczanie na miarę XXI wieku

Maciej Zieliński

18 sie 2020
AI w edukacji, czyli nauczanie na miarę XXI wieku

Spersonalizowane systemy edukacji maksymalizujące wykorzystania możliwości ucznia - brzmi jak wyrwane z książki Lema? Dzięki wykorzystaniu AI w edukacji staje się rzeczywistością.

Naukowcy wydają się być zgodni: AI drastycznie zmieni edukację w XXI wieku. Już dziś Chiny wprowadzają sztuczną inteligencję do szkół, a kroki w tym kierunku podejmuje się również w Stanach Zjednoczone. Pytaniem nie jest czy, a jak sztuczna inteligencja może pomóc nam uczyć się lepiej…

Gdzie możemy zastosować AI w edukacji?

  • personalizacja procesu nauki
  • optymalizacja materiałów dydaktycznych
  • tworzenie wirtualnych tutorów dla każdego ucznia
  • analiza danych dotyczących interakcji w edukacji
  • zakładanie międzynarodowych społeczności uczniowskich 

Sztuczna inteligencja w każdej szkole 

Czy w każdym z nas drzemie geniusz? Chińska firma Squirrel AI wierzy, że tak i wprowadza tę myśl w życie. 

Uczniowie nie są jednakowi - mają odmienne style nauki, różne zdolności, motywacje i problemy. Brzmi trywialnie, ale jednym z największych mankamentów współczesnych systemów edukacji jest właśnie niedostosowanie do tej różnorodności. Tworząc uniwersalne procedury, materiały dydaktyczne i plany zajęć, nie dajemy miejsca na odmienność. Zostawiamy w tyle tych niepotrafiących się do nich przystosować lub też nie pozwalamy w pełni rozwinąć się jednostkom ponadprzeciętnym. W skrócie: współczesne szkoły nie pozwalają na pełne wykorzystanie potencjału uczniów. Jednak ciężko wymagać od nauczyciela, aby dysponując ograniczona ilością czasu był w stanie spersonalizować proces nauki każdego dziecka w swojej klasie. W XXI wieku z pomocą przyjść  mają mu algorytmy AI.

AI zmienia oblicze edukacji

W ciągu ostatnich kilku lat inwestycje Chin na AI w edukacji gwałtownie wzrosły. Obecnie już dziesiątki milionów tamtejszych uczniów podczas nauki korzystają z algorytmów sztucznej inteligencji. Najczęściej poprzez programy nauczania pozalekcyjnego takie jak Squirrel. Firma skupia się na dostarczaniu uczniom w pełni spersonalizowanych kursów, odpowiadających na ich indywidualne zdolności, motywacje i postępy. 

Jej innowacyjność tkwi w szczegółowości działania. Przygotowując każdy z oferowanych kursów inżynierowie współpracują z zespołem nauczycieli w celu rozdzielenia przedmiotu na jak najmniejsze części. Dla przykładu, gimnazjalna matematyka rozbita jest na 10 000 “punktów wiedzy”, takich jak twierdzenie Pitagorasa czy liczby wymierne. Pozwala to później na jak najdokładniejsze zdiagnozowanie braków w zrozumieniu przedmiotu u każdego z kursantów. Dla porównania, przeciętny podręcznik dzieli ten sam temat na co najwyżej 3000 punktów.

AI w edukacji na twoim telefonie 

Nie od dziś wiadomo, że Chiny przodują w wykorzystaniu AI, przec co przedstawiony powyżej przykład niektórym może wydawać się zbyt odległy. Warto również pamiętać, że cały projekt jest jeszcze w fazie eksperymentalnej, więc upłynąć mogą lata zanim wykorzystanie sztucznej inteligencji w edukacji stanie się powszechną praktyką na terenie Państwa Środka. Ale z podobnych systemów może korzystać dziś już prawie każdy. Gdzie? - w swoim smartphonie. 

Aplikacje edukacyjne wykorzystujące AI:

Duolingo 

Platforma wykorzystująca AI do personalizacji i optymalizacji nauki języków, liczy dzisiaj już ponad 300 mln użytkowników.. Oprócz zindywidualizowania doboru zadań i pytań platforma poprzez wykorzystanie algorytmów sztucznej inteligencji przy konstrukcji swoich chatbotów dąży do zapewnienia doświadczenia rozmowy z drugą osobą: wirtualnym nauczycielem. Nauka Japońskiego w trakcie dojazdów do szkoły czy pracy - żaden problem. Z Dualingo twój nauczyciel jest wszędzie tam gdzie go potrzebujesz. 

Mika 

Kolejna platforma dająca użytkownikowi dostęp do spersonalizowanego tutora. Wirtualny nauczyciel wykorzystując algorytmy AI łatwo dostosowuje się do potrzeb uczniów i zapewnia im natychmiastową informację zwrotną dotyczącą postępów. Aplikacja już dziś pozwala zaoszczędzić szkołom miliony na zajęciach wyrównawczych. 

SmartEd 

Rozwiązania przeznaczone dla nauczycieli, pozwalające im na szybkie personalizowanie materiałów zajęciowych dla każdego ucznia. Jednym z największych problemów z jakim mierzą się systemy edukacji jest zróżnicowanie potrzeb i zdolności uczniów. Jeden uniwersalny podręcznik nie wystarcza na pokrycie ich wszystkich. SmartEd dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji pozwala na dostosowywanie treści podręcznika i innych materiałów dydaktycznych do stylów uczenia się każdego z uczniów. Dodatkowo zapewnia platformę do współpracy w czasie rzeczywistym między nauczycielami i uczniami.  W ten sposób dzięki zastosowaniu AI w edukacji szkolnej możliwa staje się personalizacja toku nauczania każdego dziecka w klasie.

Brainly 

Jedna z najpopularniejszych platform social learningowych umożliwiająca wspólne zgłębianie pytań i zadań. Do tej pory zgromadziła już ponad ćwierć miliarda  użytkowników z ponad 35 krajów. Korzystając z algorytmów uczenia maszynowego platforma m. in. ukierunkowuje treści na określony przedział wiekowy czy przekazuje uczniom pytania związane z ich poprzednią aktywnością na platformie. Dzięki czemu Brainly może zapewnić  zindywidualizowanie i wysoce zoptymalizowane środowisko uczenia się.

AI w e-learningu

iTalk2Learn

Aplikacja do nauczania matematyki o otwartym kodzie źródłowym. W oparciu o sztuczną inteligencję wprowadza do zdalnej edukacji innowacje takie adaptacyjny sekwencer - polecający lekcje na podstawie umiejętności ucznia, czy rozpoznawanie głosu - uczące się wychwytywać sygnały dotyczące jego zachowania. 

Nuance:

Korzystając z algorytmów AI Nuance tworzy oprogramowanie do rozpoznawania i zapisywania mowy przeznaczone dla studentów i wykładowców. Ich rozwiązanie może transkrybować do 160 słów na minutę i jest szczególnie pomocna uczniom mającym problemy z pisaniem lub mają ograniczoną mobilność. Nauczyciele mogą używać oprogramowania do transkrypcji wykładów do późniejszego wykorzystania lub przyspieszenia żmudnych zadań, takich jak pisanie wiadomości e-mail. 

Century Tech

W oparciu o sztuczną inteligencję platforma wykorzystuje osiągnięcia neurobiologii kognitywnej i analizę danych do tworzenia spersonalizowanych planów nauczania. Platforma AI śledzi postępy uczniów, identyfikuje luki w wiedzy i oferuje osobiste zalecenia dotyczące nauki i informacje zwrotne o postępach. Century Tech zapewnia ponadto nauczycielom dostęp do zasobów dydaktycznych, skracając tym samym czas poświęcony na planowanie zajęć czy prac domowych. 

Przyszłość edukacji? 

Wymienione rozwiązania stanowią tylko niewielką część coraz liczniejszych projektów dążących do zwiększenia poziomu edukacji poprzez wykorzystanie algorytmów sztucznej inteligencji. Również coraz więcej rządów na całym świecie zainteresowanych jest wprowadzeniem AI do swoich szkół. Przyczyna wydaje się prosta: edukacja z wykorzystaniem AI jest wydajniejsza, szybsza, a często i tańsza niż tradycyjne formy. Dla przykładu, ostatnie badania wykazały, że 34 godziny nauki na Duolingo mogą stanowić ekwiwalent całego semestru nauki języka na uniwersytecie. Wszystko to pozwala stwierdzić, że tak jak w przypadku technologii finansowych, sztuczna inteligencja stanowi przyszłość edukacji.

Nasza strona została wymieniona w artykule pt.: "Jak sztuczna inteligencja (AI) zmienia edukację." opublikowanym na stronie platformy edukacyjnej Twinkl. Wiedza zawarta w artykule pomoże zarówno nauczycielom, jak i rodzicom w lepszym wspieraniu edukacyjnych potrzeb dzieci.

Most viewed


Never miss a story

Stay updated about Nextrope news as it happens.

You are subscribed

Web3 Backend Przewodnik: Odblokuj Superszybką Skalowalność DApps Dzięki API!

Tomasz Dybowski

05 mar 2025
Web3 Backend Przewodnik: Odblokuj Superszybką Skalowalność DApps Dzięki API!

Wprowadzenie

Rozwój backendu Web3 jest kluczowy dla tworzenia skalowalnych, wydajnych i zdecentralizowanych aplikacji (dApps) na blockchainach zgodnych z EVM, takich jak Ethereum, Polygon i Base. Odpowiednio zaprojektowany backend Web3 umożliwia przetwarzanie off-chain, efektywne zarządzanie danymi i zwiększone bezpieczeństwo, zapewniając płynną interakcję między smart kontraktami, bazami danych i aplikacjami frontendowymi.

W przeciwieństwie do tradycyjnych aplikacji Web2, które polegają wyłącznie na scentralizowanych serwerach, aplikacje Web3 dążą do minimalizacji zależności od centralnych podmiotów. Jednak pełna decentralizacja nie zawsze jest możliwa lub praktyczna, szczególnie w kontekście wysokiej wydajności, uwierzytelniania użytkowników czy przechowywania dużych zbiorów danych. Dobrze zaprojektowany backend Web3 pozwala rozwiązać te problemy, zapewniając płynność działania przy jednoczesnym zachowaniu decentralizacji tam, gdzie jest to istotne.

Ponadto dAppy wymagają wydajnych rozwiązań backendowych do obsługi przetwarzania danych w czasie rzeczywistym, redukcji opóźnień i zapewnienia płynnych interakcji użytkowników. Bez odpowiedniego zaplecza użytkownicy mogą doświadczać opóźnień w transakcjach, niespójności w pobieraniu danych i problemów z dostępem do zdecentralizowanych usług. Dlatego rozwój backendu Web3 odgrywa kluczową rolę w równoważeniu decentralizacji, bezpieczeństwa i funkcjonalności.

W tym artykule omówimy:

  • Kiedy i dlaczego zdecentralizowane aplikacje Web3 wymagają backendu,
  • Dlaczego nie wszystkie aplikacje powinny działać w pełni on-chain,
  • Przykład architektury hybrydowej dApp,
  • Porównanie API i logiki opartej na blockchainie.

Ten wpis rozpoczyna serię poświęconą backendowi Web3, w której będziemy analizować i omawiać techniczne aspekty implementacji backendowych rozwiązań dla zdecentralizowanych aplikacji.

Dlaczego niektóre projekty Web3 potrzebują backendu?

Aplikacje Web3 dążą do decentralizacji, ale realne ograniczenia często wymuszają zastosowanie hybrydowej architektury łączącej komponenty on-chain i off-chain. Chociaż smart kontrakty zapewniają bezpieczne i niezmienne wykonanie, mają istotne ograniczenia, takie jak wysokie opłaty za gaz, wolna finalizacja transakcji i brak możliwości przechowywania dużych ilości danych. Backend pomaga w rozwiązaniu tych problemów poprzez efektywne zarządzanie logiką i danymi, przy jednoczesnym utrzymaniu bezpieczeństwa i przejrzystości kluczowych transakcji on-chain.

Dodatkowo backend pozwala na poprawę doświadczeń użytkowników. W pełni zdecentralizowane aplikacje często zmagają się z wolnymi transakcjami, co negatywnie wpływa na użyteczność. Hybrydowy backend umożliwia przetwarzanie wstępne operacji off-chain, a następnie zapisanie wyników w blockchainie. Dzięki temu użytkownicy mogą cieszyć się szybkim i płynnym działaniem aplikacji bez utraty bezpieczeństwa i przejrzystości.

Chociaż decentralizacja jest kluczową ideą technologii blockchain, wiele dAppów wciąż korzysta z backendu w stlu Web2 z powodów praktycznych:

1. Wydajność & skalowalność backendu Web3

  • Smart kontrakty są kosztowne w wykonaniu i wymagają opłat za gaz dla każdej interakcji.
  • Przeniesienie mniej istotnych obliczeń na backend obniża koszty i poprawia wydajność.
  • Mechanizmy buforowania (cache) i równoważenia obciążenia (load balancer) w tradycyjnych backendach zapewniają płynność działania dApps oraz skracają czas odpowiedzi dla użytkowników.
  • Architektury zdarzeniowe (np. Redis, Kafka) mogą efektywnie zarządzać asynchronicznym przetwarzaniem danych.

2. Web3 API do przechowywania danych i dostępu off-chain

  • Przechowywanie dużych ilości danych on-chain jest niepraktyczne ze względu na wysokie koszty.
  • API umożliwia dAppom przechowywanie i pobieranie danych off-chain (np. profile użytkowników, historia transakcji).
  • Zdecentralizowane rozwiązania przechowywania danych, takie jak IPFS, Arweave i Filecoin, nadają się do przechowywania niezmiennych danych (np. metadanych NFT), ale backend Web2 ułatwia indeksowanie i efektywne wyszukiwanie strukturalnych danych.

3. Zaawansowana logika i agregacja danych w backendzie Web3

  • Niektóre dAppy wymagają złożonej logiki biznesowej, której implementacja w smart kontrakcie jest niemożliwa, niepraktyczna lub nieoptymalna.
  • API backendowe umożliwia agregację danych z różnych źródeł, w tym oracle (np. Chainlink) oraz baz danych off-chain.
  • Rozwiązania Middleware, takie jak The Graph, ułatwiają indeksowanie danych blockchain, zmniejszając potrzebę wykonywania kosztownych obliczeń on-chain.

4. Uwierzytelnianie użytkowników i zarządzanie rolami w dAppach Web3

  • Wiele aplikacji wymaga logowania użytkowników, systemu uprawnień lub zgodności z KYC.
  • Blockchain natywnie nie obsługuje sesyjnego uwierzytelniania, dlatego backend jest konieczny do zarządzania tym procesem.
  • Narzędzia takie jak Firebase Auth, Auth0 czy Web3Auth umożliwiają łatwe wdrożenie uwierzytelniania w aplikacjach Web3.

5. Optymalizacja kosztów dzięki API Web3

  • Każda zmiana w smart kontrakcie wymaga nowego audytu, co może kosztować dziesiątki tysięcy dolarów.
  • Obsługa logiki off-chain, tam gdzie to możliwe, minimalizuje potrzebę kosztownych wdrożeń.
  • Wykorzystanie rozwiązań warstwy 2 (np. Optimism, Arbitrum, zkSync) znacząco redukuje opłaty za gaz.

Implementacja Backendu Web3: Narzędzia i Technologie

Nowoczesny backend Web3 integruje różne narzędzia do obsługi interakcji ze smart kontraktami, przechowywania danych i zapewnienia bezpieczeństwa. Zrozumienie tych narzędzi jest kluczowe dla opracowania skalowalnego i wydajnego backendu dla dAppów. Bez odpowiedniego stosu technologicznego deweloperzy mogą napotkać problemy z wydajnością, ryzyka bezpieczeństwa i trudności ze skalowaniem, co może ograniczyć adopcję ich aplikacji Web3.

W przeciwieństwie do tradycyjnego rozwoju backendu, Web3 wymaga dodatkowych rozwiązań, takich jak zdecentralizowane uwierzytelnianie, integracja ze smart kontraktami czy bezpieczne zarządzanie danymi on-chain i off-chain.

Poniżej przedstawiamy kluczowe technologie, które są niezbędne do budowy wydajnego backendu dla zdecentralizowanych aplikacji (dApps):

1. API Development for Web3 Backend Services

  • Node.js jest to najczęściej wybierany runtime dla aplikacji Web3 ze względu na asynchroniczną architekturę zdarzeniową.
  • NestJS to framework oparty na Node.js, oferujący modułową architekturę i wsparcie dla TypeScript.

2. Smart Contract Interaction Libraries for Web3 Backend

  • Ethers.js oraz Web3.js to najpopularniejsze biblioteki JavaScript/TypeScript do komunikacji z blockchainami zgodnymi z EVM.

3. Database Solutions for Web3 Backend

  • PostgreSQL: Relacyjna baza danych do przechowywania danych transakcyjnych off-chain
  • MongoDB: Baza NoSQL do elastycznego przechowywania danych.
  • Firebase: Zestaw narzędzi, wykorzystywany między innymi do autentykacji użytkowników.
  • The Graph: Zdecentralizowany protokół indeksowania danych blockchain.

4. Cloud Services and Hosting for Web3 APIs

Kiedy nie warto stawiać na pełną decentralizację?

Decentralizacja ma ogromną wartość, ale wiąże się z kosztami. Aplikacje działające w pełni on-chain mają ograniczenia wydajnościowe, wysokie koszty oraz wolną prędkość wykonywania operacji. W wielu przypadkach hybrydowa architektura Web3, łącząca komponenty blockchainowe i off-chain, stanowi bardziej skalowalne i opłacalne rozwiązanie.

W niektórych przypadkach forsowanie pełnej decentralizacji jest niepotrzebne i nieefektywne. Hybrydowa architektura Web3 łączy decentralizację z praktycznością, umożliwiając przechowywanie danych i wykonywanie mniej krytycznych operacji poza blockchainem, podczas gdy kluczowe interakcje pozostają niezmienne i weryfikowalne on-chain.

Głównym wyzwaniem przy budowie hybrydowego backendu Web3 jest zapewnienie audytowalności i przejrzystości operacji off-chain. Można to osiągnąć poprzez kryptograficzne dowody, wiążące hasze w blockchainie czy poświadczenia danych off-chain. Dzięki temu zachowujemy zaufanie do systemu, jednocześnie zwiększając jego wydajność.

Przykładowo Optimistic Rollups i ZK-Rollups pozwalają na przetwarzanie operacji off-chain, przesyłając na Ethereum tylko finalne wyniki. Pozwala to na redukcję opłat, a także zwiększa przepustowość. Podobnie jest ze State Channels, które umożliwiają szybkie, tanie transakcje, rozliczane na blockchainie tylko wtedy, gdy to konieczne.

Odpowiednio zaprojektowana architektura backendu Web3 pozwala na decentralizację kluczowych funkcji dApp, jednocześnie delegując zasobożerne operacje do systemów off-chain. Dzięki temu aplikacje są tańsze, szybsze i bardziej przyjazne dla użytkowników, przy zachowaniu zasad przejrzystości i bezpieczeństwa blockchaina.

Przykład: Gra NFT z logiką off-chain

Wyobraź sobie, że tworzysz grę Web3, w której użytkownicy kupują, wymieniają i walczą postaciami NFT. Podczas gdy własność NFT powinna być przechowywana on-chain, ponieważ blockchain zapewnia transparentność i niezmienność, inne elementy, takie jak:

  • Logika gry (np. matchmaking, kalkulacja rankingów)
  • Profile użytkowników i statystyki
  • Powiadomienia off-chain

mogą zostać obsłużone off-chain, aby zwiększyć prędkość i obniżyć koszty.

Diagram Architektury

Poniżej przedstawiony jest przykładowy diagram przezentujący sposób w jaki hybrydowa aplikacja Web3 rozdziela obowiązki i zadania pomiędzy komponenty backend oraz blockchain.

Comparing Web3 Backend APIs vs. Blockchain-Based Logic

FunkcjaBackend Web3 (API)Blockchain (Smart Contracts)
Zarządzanie zmianamiMoże być łatwo aktualizowanyKażda zmiana wymaga wdrożenia nowego kontraktu
KosztyTradycyjne opłaty hostingoweWysokie opłaty za gaz + kosztowne audyty
Przechowywanie danychMożna przechowywać duże ilości danychOgraniczone i drogie miejsce na blockchainie
BezpieczeństwoBezpieczne, ale oparte na infrastrukturze centralnejW pełni zdecentralizowane i trustless
WydajnośćSzybkie czasy odpowiedziOgraniczona przez przepustowość blockchaina

Obniżanie kosztów Web3 dzięki audytowi smart kontraktów z wykorzystaniem AI

Jednym z największych problemów w Web3 są koszty audytów smart kontraktów. Każda zmiana w kodzie wiąże się z utratą audytu i wymaga przeprowadzenia nowego, co często wiąże się z kosztami rzędu dziesiątek tysięcy dolarów.

Aby rozwiązać ten problem, Nextrope rozwija narzędzie AI do automatycznej analizy smart kontraktów, które:

  • Obniża koszty audytów poprzez automatyczną analizę kodu.
  • Przyspiesza cykle wdrożeniowe, wykrywając błędy na wczesnym etapie.
  • Zwiększa bezpieczeństwo, dostarczając szybkie i dokładne raporty o podatnościach.

To rozwiązanie AI będzie rewolucją dla branży Web3, czyniąc rozwój smart kontraktów tańszym i bardziej dostępnym.

Podsumowanie

Podsumowując, backend Web3 odgrywa kluczową rolę w skalowalnych i wydajnych dAppach. Chociaż pełna decentralizacja jest idealna w niektórych przypadkach, wiele projektów korzysta z architektury hybrydowej, w której komponenty off-chain pozwalają na zwiększenie wydajności, redukcję kosztów oraz polepszenie UX.
W kolejnych częściach serii Web3 backend omówimy m.in.:

  • Jak zaprojektować API dla zdecentralizowanych aplikacji Web3,
  • Najlepsze praktyki integracji backendu,
  • Wyzwania dotyczące bezpieczeństwa i ich rozwiązania.

Śledź nas, aby być na bieżąco!

Nextrope realizuje projekt „Audyt smart kontraktów z AI”

Miłosz Mach

27 lut 2025
Nextrope realizuje projekt „Audyt smart kontraktów z AI”

Next Enterprises Sp. z o.o. realizuje projekt współfinansowany z Funduszy Europejskich pt. „Audyt smart kontraktów z wykorzystaniem sztucznej inteligencji”. Celem projektu jest opracowanie i wdrożenie zaawansowanego modelu AI, który pozwoli na efektywną analizę, identyfikację luk oraz audyt bezpieczeństwa smart kontraktów, uwzględniając ich złożoność i unikalność.

Zadania zaplanowane w projekcie:

  • Opracowanie modelu AI uczonego na słowach kluczowych Solidity;
  • Opracowanie efektywnego modelu w warunkach symulowanych;
  • Badanie analizy nieprzewidywalności działania skompilowanego kodu w środowisku Ethereum Virtual Machine (EVM) w kontekście opracowywanego modelu w kontrolowanym środowisku;
  • Walidacja modelu w warunkach rzeczywistych.

Grupy docelowe:

  • Wyspecjalizowane firmy audytorskie skoncentrowane na smart kontraktach;
  • Firmy, które opracowują i/lub wdrażają smart kontrakty na różnych platformach;
  • Giełdy, dostawcy portfeli, zdecentralizowane aplikacje (dApps) w sektorze blockchain;
  • Organizacje odpowiedzialne za regulowanie technologii blockchain, takie jak agencje rządowe lub branżowe podmioty ds. zgodności;
  • Osoby odp. za bezpieczeństwo smart kontraktów, programiści.

Rezultaty projektu:

Zastosowanie opracowanego narzędzia umożliwi przeprowadzanie zautomatyzowanego i efektywnego audytu smart kontraktów. Model dostarczy szczegółowych informacji oraz rekomendacji dotyczących optymalizacji kosztów transakcyjnych, a także zwiększenia wydajności kontraktów. Dzięki temu użytkownicy będą mogli podejmować świadome decyzje, zwiększając bezpieczeństwo i efektywność operacji w ekosystemie blockchain. Kluczowe korzyści wynikają z wykorzystania modelu przeszkolonego na bazie kodu smart kontraktów oraz zbioru audytów i wykrytych w nich luk. Ponadto, wprowadzenie założeń teorii chaosu umożliwi dokładniejsze prognozowanie ryzyk i anomalii.

Efektem wdrożenia zaawansowanego modelu AI będzie zwiększenie bezpieczeństwa, efektywności i dostępności technologii blockchain dla użytkowników końcowych. Przełoży się to na konkretne korzyści społeczne i gospodarcze, takie jak:

  1. Bezpieczeństwo Ekonomiczne
  2. Bezpieczeństwo Biznesowo-Ekonomiczne
  3. Zwiększenie Zaufania Publicznego
  4. Optymalizacja Kosztów Transakcyjnych
  5. Wsparcie dla Innowacji i Przedsiębiorczości
  6. Edukacja i Świadomość Społeczna

Wartość projektu: 4 173 953,24 PLN

Wkład Funduszy Europejskich: 3 090 156,39 PLN

#FunduszeUE #FunduszeEuropejskie

Dotychczasowe wyzwania w audycie inteligentnych kontraktów

Smart kontrakty stały się nieodzownym elementem technologii blockchain, eliminując pośredników i zapewniając automatyzację procesów. Ich rosnące znaczenie wiąże się jednak z nowymi wyzwaniami, szczególnie w kontekście bezpieczeństwa i zgodności kodu ze standardami branżowymi.

Tradycyjne metody audytu smart kontraktów opierają się na manualnej analizie kodu. Proces ten jest kosztowny, czasochłonny i podatny na błędy ludzkie. W obliczu rosnącej liczby zagrożeń obszaru cybernetycznego konieczne jest wykorzystanie zaawansowanych technologii wspierających proces audytu.

Rola AI w procesie analizy danych

Sztuczna inteligencja (AI) oferuje nowe podejście do oceny bezpieczeństwa smart kontraktów, wykorzystując zdolność do przetwarzania ogromnych zbiorów danych i identyfikowania wzorców, które mogłyby umknąć tradycyjnym metodom audytu. Dzięki temu AI umożliwia:

  • Automatyczną analizę kodu i wykrywanie potencjalnych podatności w czasie rzeczywistym,
  • Optymalizację procesów audytowych poprzez redukcję błędów ludzkich i zwiększenie efektywności identyfikacji zagrożeń,
  • Lepsze dostosowanie do dynamicznie zmieniających się wymogów regulacyjnych oraz ewolucji zagrożeń w ekosystemie blockchain,
  • Analizę dużych wolumenów danych w krótkim czasie, co pozwala na szybkie wyciąganie wniosków i wykrywanie nieoczywistych zależności w kodzie smart kontraktów.

Dzięki wykorzystaniu AI proces audytu staje się bardziej kompleksowy, precyzyjny i skalowalny, pozwalając na bieżące monitorowanie ryzyka i adaptację do nowych wektorów ataku.

Nowa Era Bezpieczeństwa Smart Kontraktów Dzięki AI

Wsparcie Funduszy Europejskich, w ramach programu Fundusze Europejskie dla Nowoczesnej Gospodarki (FENG), pozwala na realizację badań nad nowoczesnymi metodami audytu blockchain, wzmacniając pozycję Nextrope jako lidera w obszarze innowacyjnych technologii.

Projekt „Audyt smart kontraktów z wykorzystaniem sztucznej inteligencji (AI)” wpływa na kluczowe aspekty bezpieczeństwa blockchain poprzez:

  • Automatyzację audytów smart kontraktów, przyspieszając procesy weryfikacyjne i zwiększając ich precyzję,
  • Optymalizację kosztów, co pozwala na dostęp do profesjonalnych audytów szerszemu gronu podmiotów,
  • Podniesienie standardów bezpieczeństwa i zwiększenie poziomu zgodności z regulacjami,
  • Zwiększenie zaufania do smart kontraktów, co sprzyja szerszej adopcji technologii.

📩 Napisz na contact@nextrope.com i uzyskaj więcej informacji o realizowanym projekcie lub dowiedz się jak wykorzystać AI w swojej firmie!