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Cet article propose un cadre de prévision météorologique décentralisé intégrant l'apprentissage fédéré (FL) et la technologie blockchain afin de remédier aux vulnérabilités de sécurité, aux limitations d'évolutivité et aux problèmes de point de défaillance unique des systèmes centralisés de prévision météorologique. FL permet l'entraînement collaboratif des modèles sans exposer les données locales sensibles, améliorant ainsi la confidentialité et réduisant la surcharge de transmission des données. La blockchain Ethereum garantit une vérification transparente et fiable des mises à jour des modèles. De plus, un mécanisme de vote basé sur la réputation et IPFS sont utilisés pour évaluer la fiabilité des modèles soumis et mettre en œuvre un stockage hors chaîne efficace. Les résultats expérimentaux démontrent que l'approche proposée améliore la précision des prévisions et renforce la résilience et l'évolutivité du système, ce qui en fait un candidat viable pour un déploiement dans des environnements critiques pour la sécurité du monde réel.
Takeaways, Limitations_
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Takeaways:
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Présenter la possibilité de résoudre les problèmes de sécurité et d’évolutivité des systèmes centralisés existants grâce à un système de prévision météorologique décentralisé.
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Renforcer la confidentialité et accroître l’efficacité des données grâce à la combinaison de l’apprentissage fédéré et de la technologie blockchain.
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Amélioration de la fiabilité et de l’efficacité du système grâce à des mécanismes de vote basés sur la réputation et à l’utilisation d’IPFS.
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Amélioration de la précision des prévisions, de la résilience et de l’évolutivité du système.
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Limitations:
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Une analyse plus approfondie est nécessaire sur le coût et la complexité de la construction et de l’exploitation du système proposé dans un environnement réel.
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Une évaluation des performances d’applicabilité et de généralisation pour diverses données météorologiques et modèles de prévision est nécessaire.
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Il est nécessaire de vérifier davantage l’équité et la durabilité des mécanismes de vote basés sur la réputation.
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Il convient de prendre en compte les problèmes d’évolutivité et de frais de transaction de la blockchain Ethereum.
