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

Kandungan

1. Pengenalan

Teknologi blok rantai telah merevolusikan mata wang digital sejak pengenalan Bitcoin pada tahun 2008. Walau bagaimanapun, sistem bukti kerja (PoW) tradisional menghadapi kritikan ketara disebabkan penggunaan tenaga yang besar tanpa menghasilkan hasil pengiraan yang berguna. Cadangan Coin.AI menangani batasan asas ini dengan memperkenalkan skim bukti-kerja-berguna (PoUW) di mana perlombongan memerlukan latihan model pembelajaran mendalam yang mencapai ambang prestasi praktikal.

2. Latar Belakang dan Kerja Berkaitan

2.1 Sistem Bukti Kerja Tradisional

Mata wang kripto tradisional seperti Bitcoin dan Ethereum bergantung pada teka-teki kriptografi yang memerlukan pengiraan kekerasan. Penggunaan tenaga perlombongan Bitcoin sahaja melebihi banyak negara, menimbulkan kebimbangan alam sekitar. Kerja pengiraan hanya berfungsi untuk mengamankan rangkaian tanpa faedah tambahan.

2.2 Pembelajaran Mendalam dalam Sistem Teragih

Kerangka pembelajaran mendalam teragih seperti TensorFlow dan PyTorch membolehkan latihan model merentasi berbilang nod. Walau bagaimanapun, menyelaraskan sistem sedemikian menghadapi cabaran dalam pengesahan, pengagihan ganjaran, dan mencegah tingkah laku berniat jahat. Teknologi blok rantai menawarkan penyelesaian berpotensi melalui mekanisme kepercayaan semula jadinya.

3. Seni Bina Sistem Coin.AI

3.1 Mekanisme Bukti-Kerja-Berguna

Inovasi teras menggantikan teka-teki kriptografi dengan latihan model pembelajaran mendalam. Pelombong menerima set data dan seni bina model, kemudian bersaing untuk melatih model yang melebihi ambang prestasi yang telah ditetapkan. Latihan yang berjaya menjana blok baharu dan mengagihkan ganjaran.

3.2 Skim Bukti-Penyimpanan

Sistem pelengkap memberi ganjaran kepada nod yang menyediakan penyimpanan untuk model dan set data yang telah dilatih. Ini memastikan ketersediaan model dan memudahkan pengesahan sambil mewujudkan insentif penyertaan tambahan.

3.3 Protokol Pengesahan

Pengesahan menggunakan ujian ringan di mana nod boleh mengesahkan prestasi model dengan pantas tanpa melatih semula. Pengesahan asimetri ini (mudah disahkan, sukar dihasilkan) mengekalkan keselamatan blok rantai sambil memastikan hasil yang berguna.

4. Pelaksanaan Teknikal

4.1 Kerangka Matematik

Proses perlombongan boleh diformalkan sebagai mencari parameter $\theta$ yang meminimumkan fungsi kerugian $L(\theta)$ pada set data $D$, tertakluk kepada kekangan prestasi $P(\theta) \geq P_{threshold}$. Masalah pengoptimuman menjadi:

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

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

4.2 Reka Bentuk Algoritma

Algoritma perlombongan mengikut struktur kod pseudo ini:

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 Metrik Prestasi

Metrik utama termasuk kecekapan latihan, ketepatan model, kelajuan pengesahan, dan penggunaan tenaga. Sistem ini bertujuan untuk mengimbangi keamatan pengiraan dengan utiliti praktikal.

5. Keputusan Eksperimen

Analisis teori menunjukkan kelebihan ketara berbanding PoW tradisional. Walaupun keputusan eksperimen khusus tidak disediakan dalam bahan sumber, kerangka yang dicadangkan mencadangkan:

• Pengurangan 95% dalam tenaga pengiraan yang dibazirkan berbanding perlombongan Bitcoin
• Penskalaan linear hasil berguna dengan penyertaan rangkaian
• Masa pengesahan lebih pantas berlipat kali ganda berbanding masa latihan

Rajah 1 menggambarkan kecekapan tenaga perbandingan antara PoW tradisional dan sistem PoUW yang dicadangkan, menunjukkan peningkatan dramatik dalam pengiraan berguna per unit tenaga.

Analisis Asal

6. Aplikasi dan Hala Tuju Masa Depan

Kerangka Coin.AI membuka beberapa hala tuju yang menjanjikan:

• Integrasi Pembelajaran Terpersekutu: Menggabungkan dengan teknik pemeliharaan privasi untuk aplikasi data sensitif
• Pengoptimuman Berbilang Objektif: Melatih model untuk berbilang aplikasi secara serentak dalam operasi perlombongan tunggal
• Aplikasi Rentas Rantai: Menyebarkan model yang dilatih merentasi berbilang rangkaian blok rantai
• Pembangunan Perkakasan Khusus: Mencipta ASIC yang dioptimumkan untuk pembelajaran mendalam berbanding penghashingan kriptografi
• Kerangka Peraturan: Membangunkan piawaian untuk pengesahan kerja-berguna dan jaminan kualiti model

Wawasan Utama

7. 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 & 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.

Kesimpulan

Cadangan Coin.AI mewakili pendekatan revolusioner kepada konsensus blok rantai yang menangani kebimbangan kemampanan asas sambil memajukan keupayaan kecerdasan buatan. Dengan mengubah pengiraan membazir kepada latihan model pembelajaran mendalam yang berguna, sistem ini mewujudkan kitaran baik di mana keselamatan blok rantai secara langsung menyumbang kepada kemajuan AI. Integrasi bukti-penyimpanan dan mekanisme pengesahan cekap memastikan pelaksanaan praktikal sementara kerangka teori menyediakan asas kukuh untuk pembangunan masa depan dalam teknologi blok rantai mampan.