Cientistas da Universidade da Califórnia em Santa Barbara, da Universidade de Michigan e da Universidade de Stanford desenvolveram um algoritmo de aprendizagem de máquinas ICORATING capaz de detectar ICOs fraudulentas.

Cientistas da Universidade da Califórnia em Santa Barbara, da Universidade de Michigan e da Universidade de Stanford desenvolveram um algoritmo de aprendizagem de máquinas ICORATING capaz de detectar ICOs fraudulentas. Isto foi relatado pelo MarkLog com referência aos resultados do estudo relevante.

O algoritmo foi treinado em informações sobre 2.251 projetos de ICO. Pesquisadores compararam a expectativa de vida e mudança de preço de criptomoedas usando informações sobre ICOs e incluindo whitepapers, equipes constituintes, repositórios no GitHub, os sites e assim por diante. Como resultado, o sistema aprendeu a identificar projetos de ICO fraudulentos com uma precisão de 83%.

Os cientistas observam que os resultados de seu trabalho devem ajudar usuários a investir com segurança em ICOs e identificar golpistas em estágio inicial.

“Esperamos que este trabalho ajude os investidores a identificar fraudadores e atrair mais esforços para a avaliação e análise automática de projetos de ICO”, enfatiza o estudo.

Lembre-se de que em fevereiro, a empresa Nexus Earth Partners e a plataforma de Blockchain SingularityNET começaram a explorar a aplicação conjunta da inteligência artificial e da tecnologia de registro distribuído.