Coin.AI: التعلم العميق الموزع القائم على البلوكشين مع إثبات العمل المفيد

جدول المحتويات

• 1. المقدمة
• 2. الخلفية والدافع
  • 2.1 قيود إثبات العمل التقليدي
  • 2.2 مخاوف استهلاك الطاقة
• 3. بنية نظام Coin.AI
  • 3.1 آلية إثبات العمل المفيد
  • 3.2 مخطط إثبات التخزين
  • 3.3 بروتوكول التحقق
• 4. التنفيذ التقني
  • 4.1 الإطار الرياضي
  • 4.2 عتبات الأداء
  • 4.3 التحقق من النموذج
• 5. النتائج التجريبية
• 6. إطار التحليل
• 7. التطبيقات المستقبلية
• 8. المراجع

1. المقدمة

يمثل Coin.AI نقلة نوعية في تكنولوجيا البلوكشين من خلال استبدال إثبات العمل التشفيري التقليدي بعمل حسابي مفيد في شكل تدريب نماذج التعلم العميق. هذا النهج المبتكر يعالج مشكلة هدر الطاقة الحرجة في العملات المشفرة مع تعزيز قدرات الذكاء الاصطناعي في نفس الوقت من خلال الحوسبة الموزعة.

2. الخلفية والدافع

يسيطر على مشهد العملات المشفرة الحالي مخططات إثبات العمل المكثفة للطاقة التي لا تخدم أي غرض سوى تأمين الشبكة. يتجاوز استهلاك البيتكوين السنوي للطاقة استهلاك العديد من الدول، مما يخلق مخاوف بيئية دون إنتاج أي فوائد علمية أو اجتماعية ملموسة.

2.1 قيود إثبات العمل التقليدي

يتطلب إثبات العمل التقليدي من المعدنين حل ألغاز تشفيرية من خلال الحساب القوي. يتم تعديل الصعوبة للحفاظ على معدل ثابت لتوليد الكتل، مما يؤدي إلى تصاعد الطلب على الطاقة مع انضمام المزيد من المعدنين للشبكة.

2.2 مخاوف استهلاك الطاقة

يستهلك تعدين البيتكوين حاليًا حوالي 110 تيراواط ساعة سنويًا - أكثر من إجمالي استهلاك الطاقة في هولندا. هذا الإنفاق الهائل للطاقة لا ينتج أي ناتج مفيد beyond أمن الشبكة.

3. بنية نظام Coin.AI

يعيد نظام Coin.AI تصور تعدين البلوكشين كمنصة تعلم عميق موزعة حيث تساهم الموارد الحسابية في حل مشاكل الذكاء الاصطناعي ذات المعنى بدلاً من إهدار الطاقة على الألغاز التشفيرية.

3.1 آلية إثبات العمل المفيد

يدرب المعدنون نماذج التعلم العميق على مجموعات بيانات محددة، ويتم توليد الكتل فقط عندما يتجاوز أداء النموذج العتبات المحددة مسبقًا. هذا يضمن أن جميع الأعمال الحسابية تنتج نماذج ذكاء اصطناعي قيمة.

3.2 مخطط إثبات التخزين

يتضمن النظام آلية تكميلية لإثبات التخزين تكافئ المشاركين على توفير سعة تخزين للنماذج المدربة، مما يخلق نظامًا بيئيًا شاملاً للذكاء الاصطناعي الموزع.

3.3 بروتوكول التحقق

يمكن لعقد الشبكة التحقق بكفاءة من أداء النماذج المقدمة دون إعادة التدريب، مما يضمن سلامة إثبات العمل المفيد مع الحفاظ على أمان البلوكشين.

4. التنفيذ التقني

يدمج بروتوكول Coin.AI تدريب التعلم العميق مباشرة في آلية إجماع البلوكشين، مما يخلق علاقة تكافلية بين تعدين العملات المشفرة وتطوير الذكاء الاصطناعي.

4.1 الإطار الرياضي

يتم صياغة عملية التعدين كمشكلة تحسين حيث يحاول المعدنون تقليل دالة الخسارة $L(\theta)$ لشبكة عصبية معلمة بالأوزان $\theta$. يتم تعدين الكتلة عندما:

$$L(\theta) < L_{threshold}$$

يتم تعديل صعوبة التعدين عن طريق تعديل $L_{threshold}$ بناءً على القوة الحسابية للشبكة، similar إلى تعديل صعوبة البيتكوين ولكن مطبق على أداء النموذج.

4.2 عتبات الأداء

يتم تعديل عتبات الأداء ديناميكيًا بناءً على تعقيد مجموعة البيانات وقدرات الشبكة الحالية. لمهام تصنيف الصور، قد يتم تعريف العتبات من حيث الدقة:

$$Accuracy_{model} > Accuracy_{base} + \Delta_{difficulty}$$

4.3 التحقق من النموذج

تقوم عقد التحقق بالتحقق من النماذج المقدمة باستخدام مجموعة اختبار محجوزة، مما يضمن دقة مقاييس الأداء المبلغ عنها. عملية التحقق غير مكلفة حسابيًا مقارنة بالتدريب، مما يمنع التحقق من أن يصبح عنق زجاجة.

5. النتائج التجريبية

يظهر الإطار النظري أن التعلم العميق الموزع من خلال تعدين البلوكشين يمكن أن يحقق أداء نموذج مماثل للأساليب المركزية مع توفير مكافآت العملات المشفرة. تظهر المحاكاة المبكرة أن شبكات المعدنين يمكنها تدريب نماذج معقدة بشكل تعاوني عبر مجموعات البيانات الموزعة.

6. إطار التحليل

7. التطبيقات المستقبلية

يحتوي إطار عمل Coin.AI على آثار تتجاوز العملات المشفرة، مما قد يحدث ثورة في كيفية تخصيص الموارد الحسابية للبحث العلمي. يمكن أن تشمل التطورات المستقبلية:

• تعدين البحث الطبي: تدريب النماذج للكشف عن الأمراض واكتشاف الأدوية
• نمذجة المناخ: التدريب الموزع لنماذج التنبؤ المناخي المعقدة
• الاكتشاف العلمي: استخدام مسابقات التعدين لحل المشكلات المفتوحة في الفيزياء والكيمياء
• أسواق الذكاء الاصطناعي اللامركزية: حيث تصبح النماذج المدربة أصولاً قابلة للتداول

8. المراجع

1. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System.
2. Buterin, V. (2013). Ethereum White Paper: A Next-Generation Smart Contract and Decentralized Application Platform.
3. Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV).
4. Baldominos, A., & Saez, Y. (2019). Coin.AI: A Proof-of-Useful-Work Scheme for Blockchain-Based Distributed Deep Learning. Entropy, 21(8), 723.
5. Cambridge Bitcoin Electricity Consumption Index. (2023). Cambridge Centre for Alternative Finance.
6. VISA Inc. (2023). Transaction Volume Statistics.
7. King, S., & Nadal, S. (2012). PPCoin: Peer-to-Peer Crypto-Currency with Proof-of-Stake.
8. LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436-444.