Coin.AI: یادگیری عمیق توزیع‌شده مبتنی بر بلاک‌چین با اثبات کار مفید

فهرست مطالب

• 1. مقدمه
• 2. پیشینه و انگیزه
  • 2.1 محدودیت‌های اثبات کار سنتی
  • 2.2 نگرانی‌های مصرف انرژی
• 3. معماری سیستم Coin.AI
  • 3.1 مکانیسم اثبات کار مفید
  • 3.2 طرح اثبات ذخیره‌سازی
  • 3.3 پروتکل تأیید
• 4. پیاده‌سازی فنی
  • 4.1 چارچوب ریاضی
  • 4.2 آستانه‌های عملکرد
  • 4.3 اعتبارسنجی مدل
• 5. نتایج تجربی
• 6. چارچوب تحلیل
• 7. کاربردهای آینده
• 8. مراجع

1. مقدمه

Coin.AI نشان‌دهنده یک تغییر پارادایم در فناوری بلاک‌چین است که اثبات کار رمزنگاری سنتی را با کار محاسباتی مفید به شکل آموزش مدل‌های یادگیری عمیق جایگزین می‌کند. این رویکرد نوآورانه به مسئله حیاتی اتلاف انرژی در ارزهای دیجیتال می‌پردازد و همزمان از طریق محاسبات توزیع‌شده، قابلیت‌های هوش مصنوعی را ارتقا می‌دهد.

2. پیشینه و انگیزه

منظر کنونی ارزهای دیجیتال توسط طرح‌های اثبات کار پرمصرفی تسخیر شده که هیچ هدفی جز امنیت شبکه ندارند. مصرف انرژی سالانه بیت‌کوین از بسیاری کشورها بیشتر است که نگرانی‌های زیست‌محیطی ایجاد می‌کند بدون اینکه هیچ سود علمی یا اجتماعی ملموسی تولید کند.

2.1 محدودیت‌های اثبات کار سنتی

اثبات کار سنتی از ماینرها می‌خواهد که معماهای رمزنگاری را از طریق محاسبات brute-force حل کنند. سطح دشواری برای حفظ نرخ ثابت تولید بلوک تنظیم می‌شود که منجر به افزایش تقاضای انرژی با پیوستن ماینرهای بیشتر به شبکه می‌شود.

2.2 نگرانی‌های مصرف انرژی

استخراج بیت‌کوین در حال حاضر تقریباً ۱۱۰ تراوات‌ساعت در سال مصرف می‌کند - بیشتر از کل مصرف انرژی هلند. این هزینه انرژی عظیم هیچ خروجی مفیدی جز امنیت شبکه تولید نمی‌کند.

3. معماری سیستم Coin.AI

سیستم Coin.AI استخراج بلاک‌چین را به عنوان یک پلتفرم یادگیری عمیق توزیع‌شده بازتعریف می‌کند که در آن منابع محاسباتی به حل مسائل معنادار هوش مصنوعی کمک می‌کنند به جای اینکه انرژی را روی معماهای رمزنگاری هدر دهند.

3.1 مکانیسم اثبات کار مفید

ماینرها مدل‌های یادگیری عمیق را روی مجموعه داده‌های مشخص شده آموزش می‌دهند و بلوک‌ها تنها زمانی تولید می‌شوند که عملکرد مدل از آستانه‌های از پیش تعریف شده فراتر رود. این اطمینان می‌دهد که تمام کار محاسباتی مدل‌های هوش مصنوعی ارزشمندی تولید می‌کند.

3.2 طرح اثبات ذخیره‌سازی

این سیستم شامل یک مکانیسم مکمل اثبات ذخیره‌سازی است که به شرکت‌کنندگان برای ارائه ظرفیت ذخیره‌سازی برای مدل‌های آموزش دیده پاداش می‌دهد و یک اکوسیستم جامع برای هوش مصنوعی توزیع‌شده ایجاد می‌کند.

3.3 پروتکل تأیید

گره‌های شبکه می‌توانند بدون آموزش مجدد، عملکرد مدل‌های ارسال شده را به طور کارآمد تأیید کنند که یکپارچگی اثبات کار مفید را تضمین می‌کند و همزمان امنیت بلاک‌چین را حفظ می‌نماید.

4. پیاده‌سازی فنی

پروتکل Coin.AI آموزش یادگیری عمیق را مستقیماً در مکانیسم اجماع بلاک‌چین ادغام می‌کند و یک رابطه همزیستی بین استخراج ارز دیجیتال و توسعه هوش مصنوعی ایجاد می‌نماید.

4.1 چارچوب ریاضی

فرآیند استخراج به عنوان یک مسئله بهینه‌سازی صوری‌سازی می‌شود که در آن ماینرها سعی می‌کنند تابع زیان $L(\theta)$ یک شبکه عصبی با پارامترهای وزنی $\theta$ را کمینه کنند. یک بلوک زمانی استخراج می‌شود که:

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

سطح دشواری استخراج با تغییر $L_{threshold}$ بر اساس قدرت محاسباتی شبکه تنظیم می‌شود، مشابه تنظیم دشواری بیت‌کوین اما اعمال شده بر عملکرد مدل.

4.2 آستانه‌های عملکرد

آستانه‌های عملکرد بر اساس پیچیدگی مجموعه داده و قابلیت‌های کنونی شبکه به صورت پویا تنظیم می‌شوند. برای وظایف طبقه‌بندی تصویر، آستانه‌ها ممکن است بر حسب دقت تعریف شوند:

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

4.3 اعتبارسنجی مدل

گره‌های تأیید، مدل‌های ارسال شده را با استفاده از یک مجموعه آزمایش رزرو شده اعتبارسنجی می‌کنند و اطمینان می‌دهند که معیارهای عملکرد گزارش شده دقیق هستند. فرآیند اعتبارسنجی در مقایسه با آموزش از نظر محاسباتی کم‌هزینه است و از تبدیل شدن تأیید به یک گلوگاه جلوگیری می‌کند.

5. نتایج تجربی

چارچوب نظری نشان می‌دهد که یادگیری عمیق توزیع‌شده از طریق استخراج بلاک‌چین می‌تواند به عملکرد مدلی قابل مقایسه با رویکردهای متمرکز دست یابد و همزمان پاداش‌های ارز دیجیتال را ارائه دهد. شبیه‌سازی‌های اولیه نشان می‌دهند که شبکه‌های ماینر می‌توانند به صورت مشارکتی مدل‌های پیچیده را در مجموعه داده‌های توزیع‌شده آموزش دهند.

6. چارچوب تحلیل

7. کاربردهای آینده

چارچوب Coin.AI پیامدهایی فراتر از ارز دیجیتال دارد و به طور بالقوه نحوه تخصیص منابع محاسباتی برای تحقیقات علمی را متحول می‌کند. توسعه‌های آینده می‌توانند شامل موارد زیر باشند:

• استخراج تحقیقات پزشکی: آموزش مدل‌ها برای تشخیص بیماری و کشف دارو
• مدل‌سازی آب و هوا: آموزش توزیع‌شده مدل‌های پیچیده پیش‌بینی آب و هوا
• کشف علمی: استفاده از رقابت‌های استخراج برای حل مسائل باز در فیزیک و شیمی
• بازارهای غیرمتمرکز هوش مصنوعی: جایی که مدل‌های آموزش دیده به دارایی‌های قابل معامله تبدیل می‌شوند

8. مراجع

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.