مجلة مفتوحة الوصول

المجلة الدولية للعلوم والتقنية

International Science and Technology Journal

ISSN: 2519-9854 (Online)

ISSN: 2519-9846 (Print)

DOI: www.doi.org/10.62341/ISTJ

مجلة علمية محكّمة تهتم بنشر البحوث والدراسات في مجال العلوم التطبيقية، تصدر دورياً تحت إشراف نخبة من الأساتذة

ينشرها

تحت إشراف

Study the impact of integrating blockchain and neural network technologies in predictive models: A survey

الملخص
إن دمج تقنية سلسلة الكتلية (Blockchain) مع الذكاء الاصطناعي (AI)،وخاصة الشبكات العصبية الاصطناعية ،(ANNs) لديه القدرة على تعزيز الأمان وقابلية التوسع والدقة في النماذج التنبؤية. تستكشف هذه الورقة تأثير الجمع بين هذه التقنيات، خاصة في تطبيقات الرعاية الصحية والتمويل والأمن السيبراني. وتسلط الدراسة الضوء على المزايا والتحديات المرتبطة باعتمادها، بما في ذلك الأمان والأداء وقابلية التوسع والكفاءة الحسابية. ومن خلال مراجعة واسعة النطاق للأدبيات، يحدد هذا البحث الاتجاهات والعقبات الرئيسية، ويقدم نظرة ثاقبة لاستراتيجيات التنفيذ المستقبلية. وتشير النتائج إلى أن Blockchain تعزز سلامة البيانات، في حين تعمل الشبكات العصبية الاصطناعية على تحسين الدقة التنبؤية، مما يجعل دمجها حلاً واعداً لمختلف المجالات.............. الكلمات المفتاحية:...... سلسلة الكتل،ANNs ، الشبكات العصبية الاصطناعي، النماذج التنبؤية، الأمان، قابلية التوسع، تكامل الذكاء الاصطناعي.
Abstract
The integration of Blockchain technology with Artificial Neural Networks (ANNs) presents a promising advancement in predictive modeling by enhancing security, transparency, and accuracy. Blockchain ensures data integrity through decentralized and tamper-proof storage, while ANNs leverage deep learning algorithms for improved pattern recognition and decision-making. This paper explores the impact of combining these technologies, particularly in critical sectors such as healthcare, finance, and cybersecurity.Despite their advantages, several challenges hinder their seamless integration. Blockchain introduces computational overhead, scalability limitations, and regulatory concerns, while ANNs require vast datasets, making them vulnerable to adversarial attacks and biased learning. This study highlights solutions such as federated learning, hybrid blockchain architectures, and optimized cryptographic techniques to address these challenges. Future research should focus on enhancing computational efficiency, developing scalable frameworks, and establishing regulatory standards to facilitate broader adoption. By overcoming these barriers, Blockchain-ANN integration can revolutionize predictive analytics, providing secure, efficient, and intelligent decision-making systems across various industries............. Keywords:.......... Blockchain, Artificial Neural Networks (ANNs), Predictive Modeling, Security, Scalability, AI Integration.