Coin.AI: Yararlı İş Kanıtı ile Blokzincir Tabanlı Dağıtık Derin Öğrenme

İçindekiler

• 1. Giriş
• 2. Arka Plan ve Motivasyon
  • 2.1 Geleneksel İş Kanıtı Kısıtlamaları
  • 2.2 Enerji Tüketimi Endişeleri
• 3. Coin.AI Sistem Mimarisi
  • 3.1 Yararlı İş Kanıtı Mekanizması
  • 3.2 Depolama Kanıtı Şeması
  • 3.3 Doğrulama Protokolü
• 4. Teknik Uygulama
  • 4.1 Matematiksel Çerçeve
  • 4.2 Performans Eşikleri
  • 4.3 Model Doğrulama
• 5. Deneysel Sonuçlar
• 6. Analiz Çerçevesi
• 7. Gelecek Uygulamalar
• 8. Referanslar

1. Giriş

Coin.AI, geleneksel kriptografik iş kanıtını derin öğrenme model eğitimi şeklinde yararlı hesaplama işiyle değiştirerek blokzincir teknolojisinde bir paradigma değişimi temsil etmektedir. Bu yenilikçi yaklaşım, kripto paralardaki kritik enerji israfı sorununu ele alırken aynı zamanda dağıtık hesaplama yoluyla yapay zeka yeteneklerini geliştirmektedir.

2. Arka Plan ve Motivasyon

Mevcut kripto para ekosistemi, ağ güvenliğinin ötesinde hiçbir amaca hizmet etmeyen enerji yoğun iş kanıtı şemalarına hakimdir. Bitcoin'in yıllık enerji tüketimi birçok ülkenin tüketimini aşmakta ve herhangi somut bilimsel veya sosyal fayda üretmeksizin çevresel endişelere yol açmaktadır.

2.1 Geleneksel İş Kanıtı Kısıtlamaları

Geleneksel iş kanıtı, madencilerin kaba kuvvet hesaplama yoluyla kriptografik bulmacaları çözmelerini gerektirir. Zorluk, sabit bir blok üretim hızını korumak için ayarlanır ve daha fazla madenci ağa katıldıkça artan enerji taleplerine yol açar.

2.2 Enerji Tüketimi Endişeleri

Bitcoin madenciliği şu anda yılda yaklaşık 110 Terawatt-saat tüketmektedir - Hollanda'nın toplam enerji tüketiminden daha fazla. Bu devasa enerji harcaması, ağ güvenliğinin ötesinde hiçbir yararlı çıktı üretmemektedir.

3. Coin.AI Sistem Mimarisi

Coin.AI sistemi, blokzincir madenciliğini, hesaplama kaynaklarının kriptografik bulmacalar üzerinde enerji israf etmek yerine anlamlı AI problemlerini çözmeye katkıda bulunduğu dağıtık bir derin öğrenme platformu olarak yeniden hayal etmektedir.

3.1 Yararlı İş Kanıtı Mekanizması

Madenci, belirlenen veri kümeleri üzerinde derin öğrenme modelleri eğitir ve bloklar yalnızca model performansı önceden tanımlanmış eşikleri aştığında üretilir. Bu, tüm hesaplama işinin değerli AI modelleri üretmesini sağlar.

3.2 Depolama Kanıtı Şeması

Sistem, eğitilmiş modeller için depolama kapasitesi sağlayan katılımcıları ödüllendiren tamamlayıcı bir depolama kanıtı mekanizması içerir ve dağıtık AI için kapsamlı bir ekosistem yaratır.

3.3 Doğrulama Protokolü

Ağ düğümleri, blokzincir güvenliğini korurken yararlı iş kanıtının bütünlüğünü sağlayarak, gönderilen modellerin performansını yeniden eğitmeden verimli bir şekilde doğrulayabilir.

4. Teknik Uygulama

Coin.AI protokolü, derin öğrenme eğitimini doğrudan blokzincir konsensüs mekanizmasına entegre ederek kripto para madenciliği ve AI geliştirme arasında simbiyotik bir ilişki yaratır.

4.1 Matematiksel Çerçeve

Madencilik süreci, madencilerin ağırlıklar $\theta$ ile parametrelendirilmiş bir sinir ağının kayıp fonksiyonu $L(\theta)$'yı en aza indirmeye çalıştığı bir optimizasyon problemi olarak formalize edilir. Bir blok şu durumda kazılır:

$$L(\theta) < L_{eşik}$$

Madencilik zorluğu, Bitcoin'in zorluk ayarlamasına benzer şekilde ancak model performansına uygulanarak, ağ hesaplama gücüne dayalı olarak $L_{eşik}$ değiştirilerek ayarlanır.

4.2 Performans Eşikleri

Performans eşikleri, veri kümesi karmaşıklığı ve mevcut ağ yeteneklerine dayalı olarak dinamik şekilde ayarlanır. Görüntü sınıflandırma görevleri için eşikler doğruluk açısından tanımlanabilir:

$$Doğruluk_{model} > Doğruluk_{taban} + \Delta_{zorluk}$$

4.3 Model Doğrulama

Doğrulama düğümleri, ayrılmış bir test kümesi kullanarak gönderilen modelleri doğrular ve raporlanan performans metriklerinin doğru olduğunu sağlar. Doğrulama süreci, eğitime kıyasla hesaplama açısından ucuzdur ve doğrulamanın darboğaz haline gelmesini önler.

5. Deneysel Sonuçlar

Teorik çerçeve, blokzincir madenciliği yoluyla dağıtık derin öğrenmenin, kripto para ödülleri sağlarken merkezi yaklaşımlarla karşılaştırılabilir model performansı elde edebileceğini göstermektedir. Erken simülasyonlar, madenci ağlarının dağıtık veri kümeleri arasında karmaşık modelleri işbirlikçi şekilde eğitebileceğini göstermektedir.

6. Analiz Çerçevesi

7. Gelecek Uygulamalar

Coin.AI çerçevesinin kripto para ötesinde etkileri vardır ve potansiyel olarak bilimsel araştırmalar için hesaplama kaynaklarının nasıl tahsis edildiğinde devrim yaratabilir. Gelecek gelişmeler şunları içerebilir:

• Tıbbi araştırma madenciliği: Hastalık tespiti ve ilaç keşfi için modeller eğitme
• İklim modelleme: Karmaşık iklim tahmin modellerinin dağıtık eğitimi
• Bilimsel keşif: Fizik ve kimyadaki açık problemleri çözmek için madencilik yarışmaları kullanma
• Merkeziyetsiz AI pazaryerleri: Eğitilmiş modellerin ticareti yapılabilir varlıklar haline geldiği

8. Referanslar

1. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: Eşler Arası Elektronik Nakit Sistemi.
2. Buterin, V. (2013). Ethereum Beyaz Belge: Yeni Nesil Akıllı Sözleşme ve Merkeziyetsiz Uygulama Platformu.
3. Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Döngü-Tutarlı Çekişmeli Ağlar Kullanılan Eşleştirilmemiş Görüntüden Görüntüye Çeviri. IEEE Uluslararası Bilgisayarlı Görü Konferansı (ICCV).
4. Baldominos, A., & Saez, Y. (2019). Coin.AI: Blokzincir Tabanlı Dağıtık Derin Öğrenme için Yararlı İş Kanıtı Şeması. Entropi, 21(8), 723.
5. Cambridge Bitcoin Elektrik Tüketimi Endeksi. (2023). Cambridge Alternatif Finans Merkezi.
6. VISA Inc. (2023). İşlem Hacmi İstatistikleri.
7. King, S., & Nadal, S. (2012). PPCoin: Hisse Kanıtı ile Eşler Arası Kripto-Para.
8. LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Derin öğrenme. Doğa, 521(7553), 436-444.