AO 458

NOVEMBRE-DICEMBRE 2024 AUTOMAZIONE OGGI 458 | 111 Tutorial rendendo la DLT più accessibile e versatile per diverse applicazioni industriali. Infine, l’integrazione di machine learning (ML) e AI con la DLT apre nuovi orizzonti. Queste tecnologie possono essere utilizzate per otti- mizzare i protocolli di consenso, prevedere e prevenire attacchi informatici, e personalizzare le esperienze utente all’interno delle dApp. L’adozione combinata di ML, AI e DLT rafforza la sicurezza e l’efficienza delle reti distribuite e permette di esplorare soluzioni innovative in grado di rivoluzionare vari settori. Sfide tecnologiche e non solo La DLT rappresenta una base tecnologica fon- damentale, con il potenziale per trasformare radicalmente diversi settori, inclusa l’automa- zione industriale. Tuttavia, per sfruttare ap- pieno questo potenziale è essenziale affrontare alcune sfide tecnologiche e promuovere l’inno- vazione continua in aree critiche come la scala- bilità, l’interoperabilità e la sicurezza. Uno dei principali ostacoli per la DLT è la scalabilità, in particolare nel contesto della blockchain. La capacità di gestire un alto vo- lume di transazioni per secondo è limitata dai protocolli di consenso e dalla dimensione della rete. Sebbene soluzioni come il lightning net- work per Bitcoin e lo sharding per Ethereum stiano cercando di mitigare questi problemi, la questione della scalabilità rimane ancora aperta e richiede ulteriori sviluppi. Un altro tema cruciale è l’interoperabilità tra di- verse reti DLT. Le organizzazioni spesso utilizzano registri distribuiti differenti per varie applicazioni, ma la mancanza di standardizzazione può osta- colare la collaborazione e la condivisione dei dati tra queste reti. Risolvere il problema dell’intero- perabilità sarà decisivo per garantire un ecosi- stema DLT più integrato ed efficiente. La sostenibilità è un’altra questione cruciale: il consumo energetico delle reti DLT, soprattutto quelle basate su protocolli di consenso come il PoW, è una crescente fonte di preoccupazione. Questi protocolli richiedono enormi quantità di energia per mantenere la sicurezza della rete. Algoritmi alternativi, come il PoS, offrono solu- zioni più efficienti dal punto di vista energetico, anche se il bilancio energetico complessivo delle DLT resta un argomento di dibattito. Altri dubbi riguardano la sicurezza a lungo ter- mine delle reti DLT, soprattutto con l’emergere della tecnologia quantistica. Le tecniche crit- tografiche attualmente in uso potrebbero di- ventare vulnerabili agli attacchi con l’avvento dei computer quantistici. Per mantenere la sicurezza delle DLT nel futuro sarà necessario integrare sistemi di crittografia quantistica, ga- rantendo così la protezione dei dati anche in un mondo post-quantistico. Dal punto di vista delle risorse, l’implemen- tazione della DLT può risultare complessa e costosa, soprattutto per le piccole e medie imprese: i costi iniziali legati allo sviluppo, all’integrazione e alla formazione possono essere considerevoli, rendendo difficile per alcune aziende giustificare l’investimento necessario. Infine, il panorama normativo in continua evoluzione crea incertezze sull’ap- plicazione della DLT. Le normative variano significativamente tra i diversi Paesi, costrin- gendo le organizzazioni a navigare in un con- testo legale complesso e in evoluzione, con il rischio di incorrere in problemi di conformità e incertezze legali. Sia blockchain che DLT sono registri distribuiti decentralizzati che operano applicando il consenso tra i nodi in modo trasparente e non ‘hackerabile’. Ma blockchain è quel DLT speciale che utilizza la catena di blocchi per organizzare e registrare i dati