MEDICINE & AI

タイトル：Enhanced efficiency and security in cross-chain transmission of blockchain internet of ports through multi-feature-based joint learning 雑誌名：Sci Rep. 2025 Feb 20; 15(1): 6199. 概　要： 本研究は、ブロックチェーンIoTシステムにおける効率的かつ安全なクロスチェーン伝送を実現するための新しい手法を提案します。従来のクロスチェーン手法は主にセキュリティと正確性に焦点を当てており、パフォーマンスの最適化が不足していました。特に港湾地域のような高動的環境では、ネットワークの混雑、高遅延、不均一なリソース利用が課題です。提案手法は、マルチ特徴共同学習と適応型マルチチャネル共同バス制御を統合し、動的なリソース割り当てと干渉抑制を実現します。さらに、分散型のインテリジェントスケジューリングメカニズムを導入し、高同時接続条件下でのスケーラビリティと安定性を向上させます。フェデレーテッドラーニングを用いてデータプライバシーを保護しつつ、クロスチェーン通信を最適化します。シミュレーション結果は、スループット、遅延、パケット損失率の大幅な改善を示し、動的ネットワーク負荷のバランスを取る能力を強調しています。 方　法： 本研究では、ブロックチェーンIoTシステムに特化した負荷適応型クロスチェーン制御手法を提案します。提案手法は、マルチ特徴共同学習と適応型マルチチャネル共同バス制御を統合し、動的リソース割り当てと干渉抑制を行います。分散型インテリジェントスケジューリングメカニズムを導入し、フェデレーテッドラーニングを用いてデータプライバシーを保護します。 結　果： 提案手法は、従来の中央集権的手法と比較して、スループット、遅延、パケット損失率において有意な改善を示しました。シミュレーションにより、動的ネットワーク負荷のバランスを取り、リアルタイム条件に適応する能力が確認されました。 結　論： 本研究は、パフォーマンス最適化とプライバシー保護メカニズムのギャップを埋めるスケーラブルで安全なソリューションを提供し、複雑で動的な環境におけるブロックチェーンIoTシステムのクロスチェーン伝送の効率と安全性を向上させる可能性があります。