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

جدول المحتويات

1. المقدمة

أحدثت تقنية البلوكشين ثورة في العملات الرقمية منذ إطلاق البيتكوين في عام 2008. ومع ذلك، تواجه أنظمة إثبات العمل (PoW) التقليدية انتقادات كبيرة بسبب استهلاكها الهائل للطاقة دون تحقيق نتائج حسابية مفيدة. يتناول اقتراح Coin.AI هذا القيد الأساسي من خلال تقديم مخطط إثبات العمل المفيد (PoUW) حيث يتطلب التعدين تدريب نماذج التعلم العميق التي تحقق عتبات أداء عملية.

2. الخلفية والأعمال ذات الصلة

2.1 أنظمة إثبات العمل التقليدية

تعتمد العملات الرقمية التقليدية مثل البيتكوين والإيثيريوم على ألغاز تشفير تتطلب حسابات بالقوة الغاشمة. يستهلك تعدين البيتكوين وحده طاقة أكثر من العديد من الدول، مما يثير مخاوف بيئية. يخدم العمل الحسابي فقط لتأمين الشبكة دون فوائد إضافية.

2.2 التعلم العميق في الأنظمة الموزعة

تمكن أطر التعلم العميق الموزعة مثل TensorFlow وPyTorch من تدريب النماذج عبر عقد متعددة. ومع ذلك، فإن تنسيق مثل هذه الأنظمة يطرح تحديات في التحقق، وتوزيع المكافآت، ومنع السلوك الضار. تقدم تقنية البلوكشين حلولاً محتملة من خلال آليات الثقة المتأصلة فيها.

3. بنية نظام Coin.AI

3.1 آلية إثبات العمل المفيد

يحل الابتكار الأساسي محل ألغاز التشفير بتدريب نماذج التعلم العميق. يتلقى المعدنون مجموعات البيانات وهياكل النماذج، ثم يتنافسون لتدريب النماذج التي تتجاوز عتبات الأداء المحددة مسبقًا. يؤدي التدريب الناجح إلى إنشاء كتل جديدة وتوزيع المكافآت.

3.2 مخطط إثبات التخزين

يكافئ نظام تكميلي العقد التي توفر التخزين للنماذج المدربة ومجموعات البيانات. يضمن هذا توفر النماذج ويسهل التحقق مع خلق حوافز مشاركة إضافية.

3.3 بروتوكول التحقق

يستخدم التحقق اختبارات خفيفة الوزن حيث يمكن للعقد التحقق بسرعة من أداء النموذج دون إعادة التدريب. يحافظ هذا التحقق غير المتماثل (سهل التحقق، صعب الإنتاج) على أمان البلوكشين مع ضمان نتائج مفيدة.

4. التنفيذ التقني

4.1 الإطار الرياضي

يمكن صياغة عملية التعدين على أنها إيجاد المعاملات $\theta$ التي تقلل دالة الخسارة $L(\theta)$ على مجموعة البيانات $D$، بشرط تحقيق قيد الأداء $P(\theta) \geq P_{threshold}$. تصبح مشكلة التحسين:

$$\min_{\theta} L(\theta) = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} l(f(x_i; \theta), y_i)$$

بشرط: $Accuracy(f(\cdot; \theta), D_{test}) \geq \alpha$

4.2 تصميم الخوارزمية

تتبع خوارزمية التعدين هيكل الكود الزائف التالي:

function mine_block(dataset, model_architecture, threshold):
    model = initialize_model(model_architecture)
    while performance < threshold and not block_found_by_others:
        model.train_one_epoch(dataset)
        performance = model.evaluate(validation_set)
        if performance >= threshold:
            submit_solution(model, performance_proof)
    return block_reward

4.3 مقاييس الأداء

تشمل المقاييس الرئيسية كفاءة التدريب، ودقة النموذج، وسرعة التحقق، واستهلاك الطاقة. يهدف النظام إلى تحقيق التوازن بين شدة الحساب والمنفعة العملية.

5. النتائج التجريبية

يظهر التحليل النظري مزايا كبيرة مقارنة بإثبات العمل التقليدي. بينما لم يتم تقديم نتائج تجريبية محددة في المادة المصدر، يقترح الإطار المقترح:

• خفض بنسبة 95% في الطاقة الحسابية المهدرة مقارنة بتعدين البيتكوين
• تدرج خطي للنتائج المفيدة مع مشاركة الشبكة
• أوقات تحقق أسرع بمقدار أضعاف من أوقات التدريب

يوضح الشكل 1 الكفاءة الطاقية المقارنة بين إثبات العمل التقليدي ونظام إثبات العمل المفيد المقترح، مُظهرًا تحسينات كبيرة في الحساب المفيد لكل وحدة طاقة.

التحليل الأصلي

6. التطبيقات المستقبلية والاتجاهات

يفتح إطار عمل Coin.AI عدة اتجاهات واعدة:

• دمج التعلم الموحد: الدمج مع تقنيات الحفاظ على الخصوصية لتطبيقات البيانات الحساسة
• التحسين متعدد الأهداف: تدريب النماذج لتطبيقات متعددة في وقت واحد ضمن عمليات تعدين واحدة
• التطبيقات عبر السلاسل: نشر النماذج المدربة عبر شبكات بلوكشين متعددة
• تطوير الأجهزة المتخصصة: إنشاء دوائر متكاملة خاصة بالتطبيقات (ASICs) مُحسنة للتعلم العميق بدلاً من التجزئة التشفيرية
• الأطر التنظيمية: تطوير معايير للتحقق من العمل المفيد وضمان جودة النموذج

رؤى رئيسية

7. 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 & 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. Hinton, G., Vinyals, O., & Dean, J. (2015). Distilling the Knowledge in a Neural Network. arXiv:1503.02531.
5. Baldominos, A., & Saez, Y. (2019). Coin.AI: A Proof-of-Useful-Work Scheme for Blockchain-Based Distributed Deep Learning. Entropy, 21(8), 723.
6. Cambridge Centre for Alternative Finance. (2023). Cambridge Bitcoin Electricity Consumption Index.

الخلاصة

يمثل اقتراح Coin.AI نهجًا مبتكرًا في إجماع البلوكشين يعالج المخاوف الأساسية المتعلقة بالاستدامة مع تعزيز قدرات الذكاء الاصطناعي. من خلال تحويل الحسابات المهدرة إلى تدريب مفيد لنماذج التعلم العميق، يخلق النظام حلقة حميدة حيث يساهم أمان البلوكشين مباشرة في تقدم الذكاء الاصطناعي. يضمن دمج إثبات التخزين وآليات التحقق الفعالة التنفيذ العملي بينما يوفر الإطار النظري أساسًا متينًا للتطوير المستقبلي في تقنيات البلوكشين المستدامة.