Coin.AI: Mfumo wa Kujifunza Kina Kwenye Mtandao Uliojengwa kwa Mnyororo wa Blochi na Uthibitisho wa Kazi Yenye Manufaa

Yaliyomo

• 1. Utangulizi
• 2. Msingi
  • 2.1 Tekinolojia ya Mnyororo wa Blochi
  • 2.2 Mipaka ya Uthibitisho wa Kazi
• 3. Usanifu wa Mfumo wa Coin.AI
  • 3.1 Utaratibu wa Uthibitisho wa Kazi Yenye Manufaa
  • 3.2 Mpango wa Uthibitisho wa Hifadhi
  • 3.3 Itifaki ya Uthibitishaji
• 4. Utekelezaji wa Kiufundi
  • 4.1 Mfumo wa Kihisabati
  • 4.2 Vipimo vya Utendaji
  • 4.3 Utekelezaji wa Msimbo
• 5. Matokeo ya Majaribio
• 6. Matumizi ya Baadaye
• 7. Marejeo
• 8. Uchambuzi Mkali

1. Utangulizi

Utabiri wa Bitcoin mwaka 2008 ulianzisha mnyororo wa blochi kama teknolojia ya daftari iliyosambazwa, lakini utaratibu wake wa uthibitisho wa kazi hutumia nishati nyingi bila kutoa matokeo mazuri. Coin.AI inapendekeza njia mbadala ya kimapinduzi: kutumia uundaji wa miundo ya kujifunza kina kama uthibitisho wa kazi, na hivyo kuunda thamani ya sarafu ya kidijitali na miundo ya AKI ya vitendo.

2. Msingi

2.1 Tekinolojia ya Mnyororo wa Blochi

Mnyororo wa blochi huhifadhi shughuli katika vitalu vilivyopangwa kwa mlolongo na ulinzi wa kisiri dhidi ya udanganyifu. Tekinolojia hii imebadilika kutoka kwa utekelezaji wa kwanza wa Bitcoin hadi aina mbalimbali za sarafu za kidijitali kama Ethereum, lakini nyingi huhifadhi michakato ya uchimbaji inayotumia nishati nyingi.

2.2 Mipaka ya Uthibitisho wa Kazi

Uthibitisho wa kazi wa kawaida unahitaji kutatua fumbo za kisiri kwa kutumia nguvu tu, na hutumia takriban TWh 73.12 kwa mwaka - sawa na matumizi ya nishati nchini Austria yote. Hii inawakilisha upotevu wa hesabu bila faida yoyote kwa jamii.

3. Usanifu wa Mfumo wa Coin.AI

3.1 Utaratibu wa Uthibitisho wa Kazi Yenye Manufaa

Wachimbaji hufundisha miundo ya kujifunza kina badala ya kutatua fumbo za hash. Kizuizi hutengenezwa wakati utendaji wa kielelezo unazidi kizingiti kilichowekwa awali $P_{threshold}$, na kuthibitishwa na mtandao. Zawadi ya uchimbaji $R$ inahesabiwa kama $R = B_{base} imes (1 + rac{A_{model} - A_{baseline}}{A_{max} - A_{baseline}})$ ambapo $A_{model}$ ni usahihi wa kielelezo.

3.2 Mpango wa Uthibitisho wa Hifadhi

Watumiaji wanaotoa hifadhi kwa miundo iliyofunzwa hupata fidia sawia na muda wa hifadhi na manufaa ya kielelezo: $S_{reward} = S_{size} imes T_{storage} imes U_{model}$ ambapo $U_{model}$ inawakilisha thamani ya vitendo ya kielelezo.

3.3 Itifaki ya Uthibitishaji

Nodes za mtandao huthibitisha utendaji wa kielelezo kwa ufanisi kwa kutumia seti za data za majaribio, na zinahitaji hesabu ndogo sana kuliko ufundishaji. Hii inahakikisha uadilifu wa mfumo huku ukidumisha utawala wa kijamii.

4. Utekelezaji wa Kiufundi

4.1 Mfumo wa Kihisabati

Mfumo hutumia ukuzaji wa mteremko wa kupungua: $\theta_{t+1} = \theta_t - \eta \nabla_\theta J(\theta)$ ambapo $\theta$ inawakilisha vigezo vya kielelezo, $\eta$ ni kiwango cha kujifunza, na $J(\theta)$ ni kitendakazi cha hasara. Ugumu wa uchimbaji hubadilika kulingana na utata wa kielelezo na mahitaji ya utendaji.

4.2 Vipimo vya Utendaji

Miundo hupimwa kwa kutumia vipimo vya kawaida: Usahihi $A = \frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}$, Usahihi $P = \frac{TP}{TP+FP}$, na Alama-F1 $F1 = 2 \times \frac{P \times R}{P + R}$ ambapo $R$ ni kukumbuka.

4.3 Utekelezaji wa Msimbo

Ingawa karatasi hiyo inawasilisha mfumo wa kinadharia, mchakato rahisi wa uchimbaji ungehusisha:

class CoinAIMiner:
    def mine_block(self, dataset, model_architecture):
        model = build_model(model_architecture)
        while performance < threshold:
            model.train(dataset)
            performance = evaluate_model(model, validation_set)
        return model, performance_metrics

5. Matokeo ya Majaribio

Uchambuzi wa kinadharia unaonyesha Coin.AI inaweza kupunguza upotevu wa nishati kwa kutumia tena rasilimali za kompyuta kwa ajili ya maendeleo ya vitendo ya AKI. Ikilinganishwa na makadirio ya Bitcoin ya kWh 707 kwa kila shughuli, mbinu ya kazi yenye manufaa ya Coin.AI inaweza kufikia usalama sawia na maendeleo halisi ya AKI.

6. Matumizi ya Baadaye

Matumizi yanayowezekana ni pamoja na masoko ya miundo ya AKI iliyosambazwa, majukwaa ya utafiti wa shirikishi, na upatikanaji wa urahisi wa uwezo wa hali ya juu ya AKI. Mfumo unaweza kubadilika ili kuunga mikoa maalum kama uchambuzi wa picha za matibabu au uundaji wa hali ya hewa.

7. Marejeo

1. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System
2. Buterin, V. (2013). Ethereum White Paper
3. Goodfellow, I., et al. (2016). Deep Learning
4. Zhu, J.Y., et al. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks
5. Cambridge Bitcoin Electricity Consumption Index (2019)

8. Uchambuzi Mkali

Kwa Uhakika: Coin.AI inawakilisha moja wapo ya majaribio ya kielimu yanayovutia zaidi ya kutatua tatizo la msingi la upotevu wa nishati wa mnyororo wa blochi, lakini inakabiliwa na changamoto kubwa za utekelezaji ambazo zinaweza kuifanya isiweze kufaa kiuchumi katika mazoezi.

Mnyororo wa Mantiki: Pendekezo hili linaendelea kwa msingi rahisi lakini wenye nguvu: ikiwa ni lazima tutumie rasilimali kubwa za kompyuta kwa usalama wa mnyororo wa blochi, kwa nini tusitoe rasilimali hizo kuelekea maendeleo ya AKI yenye manufaa kwa jamii? Hii inaunda mzunguko mzuri ambapo uchimbaji wa sarafu ya kidijitali huendeleza moja kwa moja uwezo wa akili bandia. Hata hivyo, utekelezaji wa kiufundi unahitaji kutatua matatizo ya uratibu ambayo yameshindwa watafiti wa kompyuta waliosambazwa kwa miongo kadhaa - haswa, jinsi ya kuunda mafunzo yaliyosambazwa yanayofaa, yanayoweza kuthibitishwa, na yenye ufanisi ambayo inazuia mchezo wa mfumo.

Vipaji na Mapungufu: Ufahamu mzuri hapa ni kutambua kwamba ufundishaji wa miundo ya AKI inashiriki sifa za kihisabati na uthibitisho wa kazi wa kisiri - zote zinahitaji hesabu kubwa lakini uthibitisho mdogo. Hii inafanana na mafanikio ya msingi katika CycleGAN na utafiti sawa wa AKI unaoonyesha uwezo wa mafunzo yaliyosambazwa. Hata hivyo, pendekezo hili linapunguza sana mienendo ya soko: vifaa maalum vya AKI huunda hatari za umoja, uthibitisho wa ubora wa kielelezo huleta mambo ya kibinafsi yasiyo ya kawaida kwa uhakika wa kisiri wa mnyororo wa blochi, na motisha za kiuchumi zinaweza zisilingane na kutoa miundo yenye manufaa ya kweli badala ya yale yanayotosha kwa kiwango cha chini.

Msukumo wa Hatua: Kwa watengenezaji wa mnyororo wa blochi, utafiti huu unapendekeza mbinu mchanganyiko - labda kuchanganya uthibitisho wa kazi wa kawaida na vipengele vya kazi yenye manufaa badala ya ubadilishaji kamili. Kwa watafiti wa AKI, inaonyesha uwezo ambao haujatumiwa katika mbinu za mafunzo yaliyosambazwa. Kwa wawekezaji, inaonyesha kwamba uvumbuzi unaoahidi zaidi wa mnyororo wa blochi unaweza kutoka kwa matumizi ya nidhamu mbalimbali badala ya maboresho ya nyongeza ya sarafu ya kidijitali. Fursa halisi iko sio katika kutekeleza Coin.AI hasa kama ilivyopendekezwa, bali katika kutoa ufahamu wake wa msingi kuhusu hesabu yenye manufaa kuelimisha usanifu wa mnyororo wa blochi wa kizazi kijacho.