Phạm Xuân Lợi
Thành viên
1. Giới thiệu
Không phải là bí mật khi có nhiều công nghệ mới đang được quảng bá ngay bây giờ, nhưng trong số đó, blockchain đã đạt được nhiều sự chú ý như một hệ thống sổ cái phi tập trung có thể được sử dụng trong nhiều cài đặt khác nhau [ 1 , 2 ]. Kể từ khi ra đời vào những năm 1920, blockchain đã tồn tại như một cải tiến có khả năng phá vỡ sẽ ảnh hưởng đến cách thức làm việc cùng nhau, tự động hóa thanh toán, giám sát thị trường và ghi lại các giao dịch [ 3 ]. Công nghệ blockchain có tiềm năng rất hữu ích trong việc loại bỏ nhu cầu về một nhân vật có thẩm quyền trung ương để giám sát và xác minh các giao dịch và thỏa thuận giữa nhiều bên [ 4 ]. Mỗi giao dịch trong blockchain được băm mật mã và xác minh bởi tất cả các nút khai thác [ 5 ]. Nó tạo ra các bản ghi có dấu thời gian không thể thay đổi, an toàn và có thể truy cập được mà tất cả các bên liên quan có thể truy cập [ 6 ]. Trí tuệ nhân tạo (AI), cung cấp cho máy móc khả năng học hỏi từ dữ liệu và đưa ra quyết định dựa trên những gì chúng đã học được, là một lĩnh vực rất dễ thấy khác đang đạt được nhiều sự chú ý. Các cuộc thăm dò thống kê đang diễn ra dự đoán rằng đến năm 2030, ngành AI sẽ có giá trị lên tới 13 nghìn tỷ đô la Mỹ [ 7 ].
Trong khi nhiều cải tiến cạnh tranh nhằm mục đích làm cho thông tin trong nhà thông minh không bị tấn công, thì điều này vẫn chưa xảy ra. Khi nói đến việc bảo vệ mạng gia đình khỏi các cuộc tấn công chỉ huy và kiểm soát dữ liệu được mã hóa và cung cấp một nền tảng an toàn để tất cả các thiết bị trong mạng kết nối, sự phát triển của công nghệ chuỗi khối được coi là một trong những triển vọng nhất [ 8 ]. Sự đồng thuận đạt được giữa các nút trong chuỗi khối đảm bảo rằng tất cả các giao dịch đều được ghi lại vĩnh viễn [ 9 ]. Do đó, các cuộc tấn công kiểm soát thông tin được truyền hoặc lưu trữ là không thể thông qua một giao dịch duy nhất. Thay vào đó, phải thỏa hiệp với ưu thế của các trung tâm để cuộc tấn công thành công [ 10 ].
Những năm gần đây đã chứng kiến sự tiến bộ hướng tới khái niệm AI phi tập trung. Sự kết hợp của hai công nghệ này là cơ sở cho AI phi tập trung (chuỗi khối và AI) [ 11 ]. Theo cách phân tán và không có trung gian, nó cho phép thực hiện và lưu trữ dữ liệu đáng tin cậy, được gắn thẻ cẩn thận và được chia sẻ trên chuỗi khối [ 12 ]. Chuỗi khối hiện được dự đoán là một nền tảng đáng tin cậy để lưu giữ những thông tin như vậy và trí thông minh mô phỏng được mô tả là hoạt động với lượng dữ liệu khổng lồ [ 13 ]. Chuỗi khối có thể được lập trình bằng hợp đồng thông minh, cho phép các bên thứ ba đáng tin cậy giám sát việc truy cập và chia sẻ dữ liệu giữa những người dùng [ 14 ]. Sau khi tiếp xúc với một hệ thống tự chủ, một máy móc và một số tình huống, chúng có thể thích nghi và học hỏi, mang lại kết quả ra quyết định chính xác và đáng tin cậy được tất cả các nút khai thác chuỗi khối nhất trí chấp thuận [ 15 , 16 ].
Do đó, mọi người có quyền lợi liên quan có thể tin tưởng và tán thành các quyết định như vậy. Các quy trình AI sử dụng blockchain có thể cung cấp khả năng suy luận phi tập trung về cách thúc đẩy bảo mật và sự tin tưởng trong việc chia sẻ thông tin và kết quả lựa chọn trên vô số nhà điều hành độc lập, những người có thể đóng góp, sắp xếp và bỏ phiếu cho các lựa chọn trong tương lai [ 17 ].
Sự hội tụ của AI và công nghệ blockchain đã tạo ra một số lợi ích thiết thực [ 18 ]. Công nghệ blockchain cho phép lưu giữ an toàn hồ sơ bệnh nhân trong ngành chăm sóc sức khỏe. Nếu được phép truy cập, các bác sĩ có thể học được những bài học giá trị từ các mẫu được AI khai thác trong dữ liệu này. Đáng chú ý, việc sử dụng kết hợp của chúng đã giúp ngành chăm sóc sức khỏe đối phó với đại dịch COVID-19 [ 19 ]. Một ví dụ mang tính tiến bộ là BurstIQ, một công ty khởi nghiệp dựa trên blockchain cung cấp các giải pháp dữ liệu cho ngành chăm sóc sức khỏe và cung cấp ví sức khỏe sử dụng công nghệ blockchain, AI và dữ liệu lớn để xử lý dữ liệu bệnh nhân. Các nhà cung cấp dịch vụ y tế có thể truy cập dữ liệu sức khỏe của bệnh nhân thông qua ví bất cứ khi nào cần [ 20 ]. Tốc độ giao dịch tăng lên và sự tin tưởng lẫn nhau là hai cách mà việc hợp nhất hai công nghệ này đang cách mạng hóa ngành dịch vụ tài chính [ 21 ].
Như có thể thấy trong Hình 1 , có những khác biệt đáng chú ý giữa blockchain và AI theo quan điểm công nghệ, tuy nhiên hai công nghệ này có thể được kết hợp để giải quyết các điểm yếu của nhau. Việc tích hợp AI với blockchain được cho là có ý nghĩa sâu rộng trong các lĩnh vực đa dạng như mạng 6G, thành phố thông minh, ngân hàng và xe không người lái [ 22 ]. Các ước tính cho thấy một số lợi ích tiềm năng của việc kết hợp AI với blockchain. Không cần dựa vào một cơ quan tập trung hoặc trung gian, điều này cho phép phân phối an toàn và đáng tin cậy các tập dữ liệu lớn để phân tích, học hỏi và ra quyết định giữa nhiều bên [ 23 ]. Một số ứng dụng quy mô lớn mới và hữu ích có khả năng xuất hiện do kết quả này [ 24 ]. Do khả năng đảm bảo tính xác thực của dữ liệu của blockchain, nó có thể được sử dụng để lưu trữ cả đầu vào và đầu ra của các hệ thống AI [ 25 ]. Bài viết này thảo luận về những lợi thế của việc hợp nhất công nghệ blockchain với AI. Phần quan trọng nhất của tổng quan này tập trung vào việc sử dụng thực tế của tích hợp. Những khó khăn cũng được nêu bật trước phần kết luận.
Hình 1. Tính chất của AI và blockchain.
Mục tiêu của nghiên cứu này là xem xét tình trạng của tài liệu kết hợp AI và blockchain theo cách giúp các nhà nghiên cứu mới nổi bắt kịp sự phát triển của lĩnh vực này và đưa ra lời khuyên để cải thiện chất lượng nghiên cứu trong tương lai. Cấu trúc của nghiên cứu hiện tại như sau. Phương pháp nghiên cứu được sử dụng để tìm, lọc và chọn tài liệu được trình bày sâu trong phần thứ hai. Trong phần thứ ba, tài liệu về tích hợp AI và blockchain được trình bày. Các bài viết phổ biến nhất được trình bày, khả năng áp dụng của chúng được thảo luận và một số vấn đề chính được nêu bật. Phần cuối cùng của nghiên cứu thảo luận về kết luận.
2. Phương pháp nghiên cứu
2.1. Lên kế hoạch đánh giá
Mục tiêu của nghiên cứu quan trọng này là đánh giá tình trạng hiện tại của công nghệ blockchain với AI. Với sự nghiêm túc cao nhất, tất cả các tài liệu liên quan gần đây đã được xem xét cẩn thận cho cuộc điều tra này. Chiến lược đánh giá đã sử dụng rộng rãi các câu hỏi nghiên cứu có cấu trúc (RQ), cơ sở dữ liệu Scopus và các phương pháp tìm kiếm và phân tích thông tin. Một tập hợp con cụ thể của các thành phần báo cáo bắt buộc cho các đánh giá quan trọng đã được chọn để cung cấp đánh giá đầy đủ và ngắn gọn về các chủ đề nghiên cứu. Chi tiết của RQ như sau:
RQ1: Lĩnh vực nghiên cứu hiện nay đang tiến triển như thế nào?
RQ2: Những lĩnh vực nào có thể hưởng lợi từ sự kết hợp giữa blockchain và AI?
RQ3: Blockchain và AI có những ứng dụng gì khi kết hợp với nhau?
RQ4: Những thách thức khi kết hợp blockchain với AI là gì?
2.2. Chiến lược nghiên cứu
Một đánh giá toàn diện về tài liệu đòi hỏi một góc nhìn bao hàm. Trong suốt quá trình nghiên cứu, các nguồn Scopus đã được kiểm tra. Các cơ sở dữ liệu có liên quan đã được tìm kiếm kỹ lưỡng để đảm bảo dữ liệu được cung cấp ở đây là đầy đủ. Vì một số lý do, không phải tất cả các tài liệu nổi bật đều được đưa vào tiêu chí tìm kiếm. Một cuộc tìm kiếm tài liệu kỹ lưỡng đã được tiến hành để đạt được mục tiêu này. Cho đến nay, 353 kết quả Scopus đã được phân tích. Khoảng 121 được coi là quan trọng ( Hình 2 ). Công thức của chuỗi tìm kiếm chịu ảnh hưởng của phạm vi nghiên cứu và đối tượng nghiên cứu. Bằng cách tìm kiếm "Trí tuệ nhân tạo" HOẶC "AI" VÀ "chuỗi khối", nội dung có liên quan đã được định vị và biên soạn:
Hình 2. Sơ đồ phương pháp nghiên cứu.
Tiêu chí bao gồm (IC).
Tiêu chí loại trừ (EC).
Kết quả trả lời các câu hỏi thường gặp trong bài đánh giá quan trọng trước đó như sau. Nghiên cứu này dường như thúc đẩy đáng kể việc sử dụng kết hợp AI và blockchain. Phần này mô tả sự kết hợp AI và blockchain cùng nền tảng, biến thể, nhóm phát triển, nền tảng và quy trình đồng thuận của nó. Tầm quan trọng và ứng dụng của việc sử dụng kết hợp AI và blockchain sẽ được thảo luận chi tiết hơn trong tương lai. Các phản hồi cho các câu hỏi thường gặp từ bài đánh giá quan trọng trước đó được đưa vào đây. Nghiên cứu này dường như thúc đẩy đáng kể việc ứng dụng công nghệ blockchain và AI cùng nhau. Phần này giải thích nền tảng, biến thể, nhóm phát triển, nền tảng và cơ chế đồng thuận cho sự kết hợp AI và blockchain.
Kết quả lựa chọn
Tổng cộng, 353 mục đã được tạo ra bởi tìm kiếm này và 232 trong số đó đã được kiểm tra. Có 121 bài viết trong bài đánh giá quan trọng này. Các ấn phẩm đã được chọn được liệt kê bên dưới, cùng với lời giải thích về kết quả phân loại chung.
RQ1: Lĩnh vực nghiên cứu hiện nay đang tiến triển như thế nào?
Nghiên cứu quan trọng này xem xét dữ liệu mô tả được thu thập trên nhiều bài báo khác nhau được xuất bản hàng năm, nguồn xuất bản và lượng trích dẫn trung bình hàng năm mà các ấn phẩm nghiên cứu nhận được. Phân tích quan trọng này kết thúc nghiên cứu về các bài báo nghiên cứu kết hợp AI và blockchain được phát hành từ năm 2012 đến năm 2022. Tạp chí IEEE Access có nhiều bài báo nhất về chủ đề này (10 bài viết).
Hình 3 hiển thị số lượng bài viết được tạo cho từng lĩnh vực chủ đề từ năm 2012 đến năm 2022. Khoa học máy tính (84 bài viết) và kỹ thuật là những chủ đề chính (52 bài viết). Ngoài ra, còn có các bài viết về toán học (15 bài viết), khoa học vật liệu (12 bài viết), khoa học xã hội (10 bài viết), khoa học quyết định (9 bài viết), y học (9 bài viết), kinh doanh, quản lý và kế toán (8 bài viết), năng lượng (8 bài viết), nghề y tế (7 bài viết), kinh tế, kinh tế lượng và tài chính (4 bài viết), khoa học thần kinh (4 bài viết), hóa sinh, di truyền học và sinh học phân tử (3 bài viết), vật lý và thiên văn học (3 bài viết), khoa học nông nghiệp và sinh học (2 bài viết), khoa học môi trường (2 bài viết), điều dưỡng (2 bài viết), nghệ thuật và nhân văn (1 bài viết), kỹ thuật hóa học (1 bài viết), hóa học (1 bài viết), nha khoa (1 bài viết) và đa ngành (1 bài viết). Gần 35% nghiên cứu là về khoa học máy tính, đây là ngành cơ bản và là bản chất vốn có của blockchain và AI. Danh mục tiếp theo là kỹ thuật, có thể bao gồm tất cả các chủ đề này một cách hữu ích.
Hình 3. Số lượng bài báo được xuất bản về chủ đề này từ năm 2012 đến năm 2022.
Hình 4 minh họa số lượng bài báo được sản xuất trong mỗi năm từ năm 2012 đến năm 2022. Không có nội dung nào khả dụng trong khoảng thời gian từ năm 2012 đến năm 2017. Ở đây, năm 2018 chứng kiến việc xuất bản bốn ấn phẩm. Trong năm 2019, 2020 và 2021, lần lượt có 13, 21 và 36 bài báo được xuất bản. Tốc độ xuất bản bài viết ngày càng tăng được theo sau bởi 47 bài báo được xuất bản vào năm 2022. Khái niệm hợp nhất công nghệ blockchain và AI đã hình thành và mở rộng trong 5 năm qua.
Không phải là bí mật khi có nhiều công nghệ mới đang được quảng bá ngay bây giờ, nhưng trong số đó, blockchain đã đạt được nhiều sự chú ý như một hệ thống sổ cái phi tập trung có thể được sử dụng trong nhiều cài đặt khác nhau [ 1 , 2 ]. Kể từ khi ra đời vào những năm 1920, blockchain đã tồn tại như một cải tiến có khả năng phá vỡ sẽ ảnh hưởng đến cách thức làm việc cùng nhau, tự động hóa thanh toán, giám sát thị trường và ghi lại các giao dịch [ 3 ]. Công nghệ blockchain có tiềm năng rất hữu ích trong việc loại bỏ nhu cầu về một nhân vật có thẩm quyền trung ương để giám sát và xác minh các giao dịch và thỏa thuận giữa nhiều bên [ 4 ]. Mỗi giao dịch trong blockchain được băm mật mã và xác minh bởi tất cả các nút khai thác [ 5 ]. Nó tạo ra các bản ghi có dấu thời gian không thể thay đổi, an toàn và có thể truy cập được mà tất cả các bên liên quan có thể truy cập [ 6 ]. Trí tuệ nhân tạo (AI), cung cấp cho máy móc khả năng học hỏi từ dữ liệu và đưa ra quyết định dựa trên những gì chúng đã học được, là một lĩnh vực rất dễ thấy khác đang đạt được nhiều sự chú ý. Các cuộc thăm dò thống kê đang diễn ra dự đoán rằng đến năm 2030, ngành AI sẽ có giá trị lên tới 13 nghìn tỷ đô la Mỹ [ 7 ].
Trong khi nhiều cải tiến cạnh tranh nhằm mục đích làm cho thông tin trong nhà thông minh không bị tấn công, thì điều này vẫn chưa xảy ra. Khi nói đến việc bảo vệ mạng gia đình khỏi các cuộc tấn công chỉ huy và kiểm soát dữ liệu được mã hóa và cung cấp một nền tảng an toàn để tất cả các thiết bị trong mạng kết nối, sự phát triển của công nghệ chuỗi khối được coi là một trong những triển vọng nhất [ 8 ]. Sự đồng thuận đạt được giữa các nút trong chuỗi khối đảm bảo rằng tất cả các giao dịch đều được ghi lại vĩnh viễn [ 9 ]. Do đó, các cuộc tấn công kiểm soát thông tin được truyền hoặc lưu trữ là không thể thông qua một giao dịch duy nhất. Thay vào đó, phải thỏa hiệp với ưu thế của các trung tâm để cuộc tấn công thành công [ 10 ].
Những năm gần đây đã chứng kiến sự tiến bộ hướng tới khái niệm AI phi tập trung. Sự kết hợp của hai công nghệ này là cơ sở cho AI phi tập trung (chuỗi khối và AI) [ 11 ]. Theo cách phân tán và không có trung gian, nó cho phép thực hiện và lưu trữ dữ liệu đáng tin cậy, được gắn thẻ cẩn thận và được chia sẻ trên chuỗi khối [ 12 ]. Chuỗi khối hiện được dự đoán là một nền tảng đáng tin cậy để lưu giữ những thông tin như vậy và trí thông minh mô phỏng được mô tả là hoạt động với lượng dữ liệu khổng lồ [ 13 ]. Chuỗi khối có thể được lập trình bằng hợp đồng thông minh, cho phép các bên thứ ba đáng tin cậy giám sát việc truy cập và chia sẻ dữ liệu giữa những người dùng [ 14 ]. Sau khi tiếp xúc với một hệ thống tự chủ, một máy móc và một số tình huống, chúng có thể thích nghi và học hỏi, mang lại kết quả ra quyết định chính xác và đáng tin cậy được tất cả các nút khai thác chuỗi khối nhất trí chấp thuận [ 15 , 16 ].
Do đó, mọi người có quyền lợi liên quan có thể tin tưởng và tán thành các quyết định như vậy. Các quy trình AI sử dụng blockchain có thể cung cấp khả năng suy luận phi tập trung về cách thúc đẩy bảo mật và sự tin tưởng trong việc chia sẻ thông tin và kết quả lựa chọn trên vô số nhà điều hành độc lập, những người có thể đóng góp, sắp xếp và bỏ phiếu cho các lựa chọn trong tương lai [ 17 ].
Sự hội tụ của AI và công nghệ blockchain đã tạo ra một số lợi ích thiết thực [ 18 ]. Công nghệ blockchain cho phép lưu giữ an toàn hồ sơ bệnh nhân trong ngành chăm sóc sức khỏe. Nếu được phép truy cập, các bác sĩ có thể học được những bài học giá trị từ các mẫu được AI khai thác trong dữ liệu này. Đáng chú ý, việc sử dụng kết hợp của chúng đã giúp ngành chăm sóc sức khỏe đối phó với đại dịch COVID-19 [ 19 ]. Một ví dụ mang tính tiến bộ là BurstIQ, một công ty khởi nghiệp dựa trên blockchain cung cấp các giải pháp dữ liệu cho ngành chăm sóc sức khỏe và cung cấp ví sức khỏe sử dụng công nghệ blockchain, AI và dữ liệu lớn để xử lý dữ liệu bệnh nhân. Các nhà cung cấp dịch vụ y tế có thể truy cập dữ liệu sức khỏe của bệnh nhân thông qua ví bất cứ khi nào cần [ 20 ]. Tốc độ giao dịch tăng lên và sự tin tưởng lẫn nhau là hai cách mà việc hợp nhất hai công nghệ này đang cách mạng hóa ngành dịch vụ tài chính [ 21 ].
Như có thể thấy trong Hình 1 , có những khác biệt đáng chú ý giữa blockchain và AI theo quan điểm công nghệ, tuy nhiên hai công nghệ này có thể được kết hợp để giải quyết các điểm yếu của nhau. Việc tích hợp AI với blockchain được cho là có ý nghĩa sâu rộng trong các lĩnh vực đa dạng như mạng 6G, thành phố thông minh, ngân hàng và xe không người lái [ 22 ]. Các ước tính cho thấy một số lợi ích tiềm năng của việc kết hợp AI với blockchain. Không cần dựa vào một cơ quan tập trung hoặc trung gian, điều này cho phép phân phối an toàn và đáng tin cậy các tập dữ liệu lớn để phân tích, học hỏi và ra quyết định giữa nhiều bên [ 23 ]. Một số ứng dụng quy mô lớn mới và hữu ích có khả năng xuất hiện do kết quả này [ 24 ]. Do khả năng đảm bảo tính xác thực của dữ liệu của blockchain, nó có thể được sử dụng để lưu trữ cả đầu vào và đầu ra của các hệ thống AI [ 25 ]. Bài viết này thảo luận về những lợi thế của việc hợp nhất công nghệ blockchain với AI. Phần quan trọng nhất của tổng quan này tập trung vào việc sử dụng thực tế của tích hợp. Những khó khăn cũng được nêu bật trước phần kết luận.
Hình 1. Tính chất của AI và blockchain.
Mục tiêu của nghiên cứu này là xem xét tình trạng của tài liệu kết hợp AI và blockchain theo cách giúp các nhà nghiên cứu mới nổi bắt kịp sự phát triển của lĩnh vực này và đưa ra lời khuyên để cải thiện chất lượng nghiên cứu trong tương lai. Cấu trúc của nghiên cứu hiện tại như sau. Phương pháp nghiên cứu được sử dụng để tìm, lọc và chọn tài liệu được trình bày sâu trong phần thứ hai. Trong phần thứ ba, tài liệu về tích hợp AI và blockchain được trình bày. Các bài viết phổ biến nhất được trình bày, khả năng áp dụng của chúng được thảo luận và một số vấn đề chính được nêu bật. Phần cuối cùng của nghiên cứu thảo luận về kết luận.
2. Phương pháp nghiên cứu
2.1. Lên kế hoạch đánh giá
Mục tiêu của nghiên cứu quan trọng này là đánh giá tình trạng hiện tại của công nghệ blockchain với AI. Với sự nghiêm túc cao nhất, tất cả các tài liệu liên quan gần đây đã được xem xét cẩn thận cho cuộc điều tra này. Chiến lược đánh giá đã sử dụng rộng rãi các câu hỏi nghiên cứu có cấu trúc (RQ), cơ sở dữ liệu Scopus và các phương pháp tìm kiếm và phân tích thông tin. Một tập hợp con cụ thể của các thành phần báo cáo bắt buộc cho các đánh giá quan trọng đã được chọn để cung cấp đánh giá đầy đủ và ngắn gọn về các chủ đề nghiên cứu. Chi tiết của RQ như sau:
RQ1: Lĩnh vực nghiên cứu hiện nay đang tiến triển như thế nào?
RQ2: Những lĩnh vực nào có thể hưởng lợi từ sự kết hợp giữa blockchain và AI?
RQ3: Blockchain và AI có những ứng dụng gì khi kết hợp với nhau?
RQ4: Những thách thức khi kết hợp blockchain với AI là gì?
2.2. Chiến lược nghiên cứu
Một đánh giá toàn diện về tài liệu đòi hỏi một góc nhìn bao hàm. Trong suốt quá trình nghiên cứu, các nguồn Scopus đã được kiểm tra. Các cơ sở dữ liệu có liên quan đã được tìm kiếm kỹ lưỡng để đảm bảo dữ liệu được cung cấp ở đây là đầy đủ. Vì một số lý do, không phải tất cả các tài liệu nổi bật đều được đưa vào tiêu chí tìm kiếm. Một cuộc tìm kiếm tài liệu kỹ lưỡng đã được tiến hành để đạt được mục tiêu này. Cho đến nay, 353 kết quả Scopus đã được phân tích. Khoảng 121 được coi là quan trọng ( Hình 2 ). Công thức của chuỗi tìm kiếm chịu ảnh hưởng của phạm vi nghiên cứu và đối tượng nghiên cứu. Bằng cách tìm kiếm "Trí tuệ nhân tạo" HOẶC "AI" VÀ "chuỗi khối", nội dung có liên quan đã được định vị và biên soạn:
Hình 2. Sơ đồ phương pháp nghiên cứu.
Tiêu chí bao gồm (IC).
- Việc công bố nghiên cứu có thể diễn ra bất cứ lúc nào trong khoảng thời gian từ năm 2012 đến năm 2022.
- Bài báo phải kết hợp công nghệ blockchain và AI.
- Phạm vi nghiên cứu chỉ giới hạn trong tạp chí.
Tiêu chí loại trừ (EC).
- Việc xóa các bài viết trên báo chí.
- Bài viết không được viết bằng tiếng Anh.
- Không bao gồm các chương sách, luận văn, biên bản hội nghị, tác phẩm phỏng vấn và bài đánh giá.
Kết quả trả lời các câu hỏi thường gặp trong bài đánh giá quan trọng trước đó như sau. Nghiên cứu này dường như thúc đẩy đáng kể việc sử dụng kết hợp AI và blockchain. Phần này mô tả sự kết hợp AI và blockchain cùng nền tảng, biến thể, nhóm phát triển, nền tảng và quy trình đồng thuận của nó. Tầm quan trọng và ứng dụng của việc sử dụng kết hợp AI và blockchain sẽ được thảo luận chi tiết hơn trong tương lai. Các phản hồi cho các câu hỏi thường gặp từ bài đánh giá quan trọng trước đó được đưa vào đây. Nghiên cứu này dường như thúc đẩy đáng kể việc ứng dụng công nghệ blockchain và AI cùng nhau. Phần này giải thích nền tảng, biến thể, nhóm phát triển, nền tảng và cơ chế đồng thuận cho sự kết hợp AI và blockchain.
Kết quả lựa chọn
Tổng cộng, 353 mục đã được tạo ra bởi tìm kiếm này và 232 trong số đó đã được kiểm tra. Có 121 bài viết trong bài đánh giá quan trọng này. Các ấn phẩm đã được chọn được liệt kê bên dưới, cùng với lời giải thích về kết quả phân loại chung.
RQ1: Lĩnh vực nghiên cứu hiện nay đang tiến triển như thế nào?
Nghiên cứu quan trọng này xem xét dữ liệu mô tả được thu thập trên nhiều bài báo khác nhau được xuất bản hàng năm, nguồn xuất bản và lượng trích dẫn trung bình hàng năm mà các ấn phẩm nghiên cứu nhận được. Phân tích quan trọng này kết thúc nghiên cứu về các bài báo nghiên cứu kết hợp AI và blockchain được phát hành từ năm 2012 đến năm 2022. Tạp chí IEEE Access có nhiều bài báo nhất về chủ đề này (10 bài viết).
Hình 3 hiển thị số lượng bài viết được tạo cho từng lĩnh vực chủ đề từ năm 2012 đến năm 2022. Khoa học máy tính (84 bài viết) và kỹ thuật là những chủ đề chính (52 bài viết). Ngoài ra, còn có các bài viết về toán học (15 bài viết), khoa học vật liệu (12 bài viết), khoa học xã hội (10 bài viết), khoa học quyết định (9 bài viết), y học (9 bài viết), kinh doanh, quản lý và kế toán (8 bài viết), năng lượng (8 bài viết), nghề y tế (7 bài viết), kinh tế, kinh tế lượng và tài chính (4 bài viết), khoa học thần kinh (4 bài viết), hóa sinh, di truyền học và sinh học phân tử (3 bài viết), vật lý và thiên văn học (3 bài viết), khoa học nông nghiệp và sinh học (2 bài viết), khoa học môi trường (2 bài viết), điều dưỡng (2 bài viết), nghệ thuật và nhân văn (1 bài viết), kỹ thuật hóa học (1 bài viết), hóa học (1 bài viết), nha khoa (1 bài viết) và đa ngành (1 bài viết). Gần 35% nghiên cứu là về khoa học máy tính, đây là ngành cơ bản và là bản chất vốn có của blockchain và AI. Danh mục tiếp theo là kỹ thuật, có thể bao gồm tất cả các chủ đề này một cách hữu ích.
Hình 3. Số lượng bài báo được xuất bản về chủ đề này từ năm 2012 đến năm 2022.
Hình 4 minh họa số lượng bài báo được sản xuất trong mỗi năm từ năm 2012 đến năm 2022. Không có nội dung nào khả dụng trong khoảng thời gian từ năm 2012 đến năm 2017. Ở đây, năm 2018 chứng kiến việc xuất bản bốn ấn phẩm. Trong năm 2019, 2020 và 2021, lần lượt có 13, 21 và 36 bài báo được xuất bản. Tốc độ xuất bản bài viết ngày càng tăng được theo sau bởi 47 bài báo được xuất bản vào năm 2022. Khái niệm hợp nhất công nghệ blockchain và AI đã hình thành và mở rộng trong 5 năm qua.