تشغيل نظام
Telos البيئي

مع ازدياد تعقيد المتطلبات التنظيمية المتعلقة بالقوانين الجغرافية أو العمرية أو غيرها من القوانين القانونية الأخرى، أصبحت الحاجة إلى البساطة والكفاءة في عمليات الامتثال أكثر أهمية من أي وقت مضى. تُمكِّن تقنية Zk-SNARKs، من خلال حلول مثل SNARKtor، الشركات والتطبيقات والحكومات من الحصول على التأكيدات اللازمة للمعلومات ذات الصلة بالامتثال بسرعة وفعالية من حيث التكلفة، دون الحاجة إلى الوصول إلى المعلومات مباشرةً. لا يقتصر هذا النهج على تبسيط الامتثال التنظيمي فحسب، بل يعزز أيضًا من الخصوصية وحماية البيانات من خلال تقليل انكشاف المعلومات الحساسة.

إن الاستفادة من SNARKtor في تجميع العديد من براهين المعرفة الصفرية (ZK) في معاملة واحدة على السلسلة يعزز بشكل كبير من قابلية التوسع، بما يتناسب طردياً مع عدد البراهين المدمجة. وتؤدي هذه المنهجية، التي تتجسد في دمج 100 برهان فردي في برهان واحد شامل من براهين SNARKtor، إلى تخفيضات كبيرة في كل من رسوم المعاملات وأوقات المعالجة. هذا النهج أمر بالغ الأهمية لتوسيع نطاق قدرات المعاملات بكفاءة، لأنه يسمح بالتحقق من صحة العديد من العمليات بشكل جماعي، بدلاً من التحقق من صحة كل عملية على حدة. لا يؤدي هذا إلى تبسيط عملية التحقق على سلسلة الكتل فحسب، بل يوفر أيضًا حلاً قابلاً للتطوير يخفف من عوائق التكلفة والوقت المرتبطة تقليديًا بتنفيذ عدد كبير من المعاملات، وبالتالي يفتح إمكانيات جديدة للتطبيقات التي تتطلب موارد حسابية واسعة وإنتاجية عالية.

إن دمج الذكاء الاصطناعي (AI) مع البلوك تشين من خلال استخدام براهين المعرفة الصفرية (ZK) يسهل التنفيذ السلس لوظائف الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى التنفيذ المباشر على السلسلة. ويتيح هذا النهج اعتماد أدوات الذكاء الاصطناعي الحالية والمستقبلية على حد سواء، مما يجنبك الحاجة إلى عمليات مكلفة ومُستهلِكة للوقت على السلسلة. من خلال الاستفادة من براهين ZK، يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي التحقق من صحة العمليات المعقدة ومعالجتها خارج السلسلة، مع ضمان سلامة البيانات وخصوصيتها. لا تحافظ هذه الطريقة على أداء سلسلة الكُتل من خلال تقليل العبء على الشبكة فحسب، بل تفتح أيضًا طرقًا جديدة لدمج قدرات الذكاء الاصطناعي المتقدمة، مما يعزز الكفاءة الكلية للنظام البيئي وقابلية التوسع.