Coin.AI: Распределенное глубокое обучение на блокчейне с доказательством полезной работы

Содержание

• 1. Введение
• 2. Предпосылки и мотивация
  • 2.1 Ограничения традиционного доказательства работы
  • 2.2 Проблемы энергопотребления
• 3. Архитектура системы Coin.AI
  • 3.1 Механизм доказательства полезной работы
  • 3.2 Схема доказательства хранения
  • 3.3 Протокол верификации
• 4. Техническая реализация
  • 4.1 Математическая основа
  • 4.2 Пороги производительности
  • 4.3 Валидация моделей
• 5. Экспериментальные результаты
• 6. Аналитическая структура
• 7. Перспективные приложения
• 8. Ссылки

1. Введение

Coin.AI представляет собой смену парадигмы в технологии блокчейна, заменяя традиционное криптографическое доказательство работы полезными вычислениями в форме обучения моделей глубокого обучения. Этот инновационный подход решает критическую проблему энергетических потерь в криптовалютах, одновременно развивая возможности искусственного интеллекта через распределенные вычисления.

2. Предпосылки и мотивация

Современный ландшафт криптовалют доминируется энергоемкими схемами доказательства работы, которые не служат никакой цели, кроме защиты сети. Годовое энергопотребление Биткойна превышает потребление многих стран, создавая экологические проблемы без производства каких-либо ощутимых научных или социальных выгод.

2.1 Ограничения традиционного доказательства работы

Традиционное доказательство работы требует от майнеров решения криптографических головоломок методом грубой силы. Сложность корректируется для поддержания постоянной скорости генерации блоков, что приводит к растущим энергетическим потребностям по мере присоединения новых майнеров к сети.

2.2 Проблемы энергопотребления

Майнинг Биткойна в настоящее время потребляет приблизительно 110 Тераватт-часов в год — больше, чем общее энергопотребление Нидерландов. Эти массивные энергетические затраты не производят никакого полезного результата, кроме безопасности сети.

3. Архитектура системы Coin.AI

Система Coin.AI переосмысливает блокчейн-майнинг как распределенную платформу глубокого обучения, где вычислительные ресурсы способствуют решению значимых задач ИИ, а не тратят энергию на криптографические головоломки.

3.1 Механизм доказательства полезной работы

Майнеры обучают модели глубокого обучения на указанных наборах данных, и блоки генерируются только тогда, когда производительность модели превышает предопределенные пороги. Это гарантирует, что вся вычислительная работа производит ценные модели ИИ.

3.2 Схема доказательства хранения

Система включает дополнительный механизм доказательства хранения, который вознаграждает участников за предоставление емкости хранения для обученных моделей, создавая комплексную экосистему для распределенного ИИ.

3.3 Протокол верификации

Узлы сети могут эффективно проверять производительность представленных моделей без переобучения, обеспечивая целостность доказательства полезной работы при сохранении безопасности блокчейна.

4. Техническая реализация

Протокол Coin.AI интегрирует обучение глубокому обучению непосредственно в механизм консенсуса блокчейна, создавая симбиотические отношения между майнингом криптовалют и развитием ИИ.

4.1 Математическая основа

Процесс майнинга формализован как задача оптимизации, где майнеры пытаются минимизировать функцию потерь $L(\theta)$ нейронной сети, параметризованной весами $\theta$. Блок добывается, когда:

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

Сложность майнинга корректируется путем изменения $L_{threshold}$ на основе вычислительной мощности сети, аналогично корректировке сложности в Биткойне, но применяемой к производительности модели.

4.2 Пороги производительности

Пороги производительности динамически корректируются на основе сложности набора данных и текущих возможностей сети. Для задач классификации изображений пороги могут определяться в терминах точности:

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

4.3 Валидация моделей

Узлы верификации проверяют представленные модели с использованием зарезервированного тестового набора, обеспечивая точность заявленных метрик производительности. Процесс валидации вычислительно недорог по сравнению с обучением, предотвращая превращение верификации в узкое место.

5. Экспериментальные результаты

Теоретическая структура демонстрирует, что распределенное глубокое обучение через блокчейн-майнинг может достичь производительности модели, сопоставимой с централизованными подходами, обеспечивая при этом вознаграждение в криптовалюте. Ранние симуляции показывают, что сети майнеров могут совместно обучать сложные модели на распределенных наборах данных.

6. Аналитическая структура

7. Перспективные приложения

Структура Coin.AI имеет последствия за пределами криптовалют, потенциально революционизируя то, как вычислительные ресурсы распределяются для научных исследований. Будущие разработки могут включать:

• Майнинг медицинских исследований: Обучение моделей для обнаружения заболеваний и разработки лекарств
• Климатическое моделирование: Распределенное обучение сложных моделей прогнозирования климата
• Научные открытия: Использование соревнований по майнингу для решения открытых проблем в физике и химии
• Децентрализованные маркетплейсы ИИ: Где обученные модели становятся торгуемыми активами

8. Ссылки

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.