Coin.AI: Pembelajaran Mendalam Teragih Berasaskan Blockchain dengan Bukti-Kerja-Berguna

Kandungan

• 1. Pengenalan
• 2. Latar Belakang dan Motivasi
  • 2.1 Batasan Bukti-Kerja Tradisional
  • 2.2 Kebimbangan Penggunaan Tenaga
• 3. Seni Bina Sistem Coin.AI
  • 3.1 Mekanisme Bukti-Kerja-Berguna
  • 3.2 Skim Bukti-Storan
  • 3.3 Protokol Pengesahan
• 4. Pelaksanaan Teknikal
  • 4.1 Kerangka Matematik
  • 4.2 Ambang Prestasi
  • 4.3 Pengesahan Model
• 5. Keputusan Eksperimen
• 6. Kerangka Analisis
• 7. Aplikasi Masa Depan
• 8. Rujukan

1. Pengenalan

Coin.AI mewakili anjakan paradigma dalam teknologi blockchain dengan menggantikan bukti-kerja kriptografi tradisional dengan kerja pengiraan berguna dalam bentuk latihan model pembelajaran mendalam. Pendekatan inovatif ini menangani masalah kritikal pembaziran tenaga dalam kriptowang sambil serentak memajukan keupayaan kecerdasan buatan melalui pengkomputeran teragih.

2. Latar Belakang dan Motivasi

Lanskap kriptowang semasa didominasi oleh skim bukti-kerja intensif tenaga yang tidak mempunyai tujuan selain daripada mengamankan rangkaian. Penggunaan tenaga tahunan Bitcoin melebihi banyak negara, menimbulkan kebimbangan alam sekitar tanpa menghasilkan sebarang faedah saintifik atau sosial yang ketara.

2.1 Batasan Bukti-Kerja Tradisional

Bukti-kerja tradisional memerlukan pelombong menyelesaikan teka-teki kriptografi melalui pengiraan kekerasan. Kesukaran diselaraskan untuk mengekalkan kadar penjanaan blok yang malar, membawa kepada permintaan tenaga yang meningkat apabila lebih banyak pelombong menyertai rangkaian.

2.2 Kebimbangan Penggunaan Tenaga

Perlombongan Bitcoin kini menggunakan kira-kira 110 Terawatt-jam setahun—lebih daripada keseluruhan penggunaan tenaga Belanda. Perbelanjaan tenaga besar-besaran ini tidak menghasilkan output berguna selain daripada keselamatan rangkaian.

3. Seni Bina Sistem Coin.AI

Sistem Coin.AI membayangkan semula perlombongan blockchain sebagai platform pembelajaran mendalam teragih di mana sumber pengiraan menyumbang kepada menyelesaikan masalah AI yang bermakna dan bukannya membazirkan tenaga pada teka-teki kriptografi.

3.1 Mekanisme Bukti-Kerja-Berguna

Pelombong melatih model pembelajaran mendalam pada set data yang ditetapkan, dan blok dijana hanya apabila prestasi model melebihi ambang yang telah ditetapkan. Ini memastikan semua kerja pengiraan menghasilkan model AI yang berharga.

3.2 Skim Bukti-Storan

Sistem ini termasuk mekanisme bukti-storan pelengkap yang memberi ganjaran kepada peserta untuk menyediakan kapasiti storan untuk model terlatih, mencipta ekosistem komprehensif untuk AI teragih.

3.3 Protokol Pengesahan

Nod rangkaian boleh mengesahkan prestasi model yang diserahkan dengan cekap tanpa melatih semula, memastikan integriti bukti-kerja-berguna sambil mengekalkan keselamatan blockchain.

4. Pelaksanaan Teknikal

Protokol Coin.AI mengintegrasikan latihan pembelajaran mendalam terus ke dalam mekanisme konsensus blockchain, mencipta hubungan simbiotik antara perlombongan kriptowang dan pembangunan AI.

4.1 Kerangka Matematik

Proses perlombongan diformalkan sebagai masalah pengoptimuman di mana pelombong cuba meminimumkan fungsi kerugian $L(\theta)$ rangkaian neural yang diparameterkan oleh pemberat $\theta$. Blok dilombong apabila:

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

Kesukaran perlombongan diselaraskan dengan mengubah suai $L_{ambang}$ berdasarkan kuasa pengiraan rangkaian, serupa dengan pelarasan kesukaran Bitcoin tetapi digunakan untuk prestasi model.

4.2 Ambang Prestasi

Ambang prestasi diselaraskan secara dinamik berdasarkan kerumitan set data dan keupayaan rangkaian semasa. Untuk tugas klasifikasi imej, ambang mungkin ditakrifkan dari segi ketepatan:

$$Ketepatan_{model} > Ketepatan_{asas} + \Delta_{kesukaran}$$

4.3 Pengesahan Model

Nod pengesahan mengesahkan model yang diserahkan menggunakan set ujian terpelihara, memastikan metrik prestasi yang dilaporkan adalah tepat. Proses pengesahan adalah kurang intensif pengiraan berbanding latihan, menghalang pengesahan daripada menjadi penghad.

5. Keputusan Eksperimen

Kerangka teori menunjukkan bahawa pembelajaran mendalam teragih melalui perlombongan blockchain boleh mencapai prestasi model setanding dengan pendekatan berpusat sambil menyediakan ganjaran kriptowang. Simulasi awal menunjukkan rangkaian pelombong boleh melatih model kompleks secara kolaboratif merentasi set data teragih.

6. Kerangka Analisis

7. Aplikasi Masa Depan

Kerangka Coin.AI mempunyai implikasi melampaui kriptowang, berpotensi merevolusikan bagaimana sumber pengiraan diperuntukkan untuk penyelidikan saintifik. Perkembangan masa depan boleh termasuk:

• Perlombongan penyelidikan perubatan: Melatih model untuk pengesanan penyakit dan penemuan ubat
• Pemodelan iklim: Latihan teragih model ramalan iklim kompleks
• Penemuan saintifik: Menggunakan pertandingan perlombongan untuk menyelesaikan masalah terbuka dalam fizik dan kimia
• Pasaran AI terpencar: Di mana model terlatih menjadi aset boleh didagangkan

8. Rujukan

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.