إجماع إثبات العمل المتطور: ربط تعلم الذكاء الاصطناعي وتعدين البلوكشين في أنظمة الجيل السادس

جدول المحتويات

1. المقدمة

يطرح دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي والبلوكشين في أنظمة الجيل السادس معضلة أساسية في موارد الحوسبة. بينما يتطلب تدريب الذكاء الاصطناعي طاقة حاسوبية هائلة، تهدر أنظمة البلوكشين التقليدية القائمة على إثبات العمل موارد حاسوبية ضخمة في حل الألغاز التشفيرية. تقدم هذه الورقة آلية إثبات العمل المتطور، وهي آلية إجماع جديدة تربط هذه الفجوة من خلال تمكين الاستخدام المزدوج للحوسبة لكل من تدريب الذكاء الاصطناعي وتعدين البلوكشين.

2. الإطار التقني

2.1 دمج ضرب المصفوفات

يكمن الابتكار الأساسي في الاستفادة من حسابات ضرب المصفوفات، التي تشكل حوالي 90% من أعباء عمل تدريب الذكاء الاصطناعي في أنظمة مثل وحدات معالجة Tensor من جوجل. الأساس الرياضي يدمج ضرب المصفوفات في عملية التعدين:

يتطلب إثبات العمل التقليدي إيجاد رقم عشوائي بحيث:

$H(رأس\_الكتلة + الرقم\_العشوائي) < الهدف$

يعدل إثبات العمل المتطور هذا لدمج عمليات المصفوفات:

$H(رأس\_الكتلة + الرقم\_العشوائي + د(أ × ب)) < الهدف$

حيث $أ$ و $ب$ مصفوفتان من مهام تدريب الذكاء الاصطناعي، و $د(\cdot)$ هي دالة تحويل تحول ناتج ضرب المصفوفات إلى تنسيق مناسب للتجزئة.

2.2 تصميم خوارزمية إثبات العمل المتطور

يعمل إجماع إثبات العمل المتطور من خلال سير عمل متطور يحافظ على أمان البلوكشين مع تمكين المعالجة المتوازية للذكاء الاصطناعي. تضمن الخوارزمية أن يساهم المعدنون في وقت واحد في كل من التحقق من صحة البلوكشين وتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي من خلال مسارات حاسوبية مصممة بعناية.

3. النتائج التجريبية

يُظهر التحقق التجريبي أن إثبات العمل المتطور يمكنه استعادة ما يصل إلى 80% من الطاقة الحاسوبية من التعدين الخالص للبلوكشين لتدريب الذكاء الاصطناعي المتوازي. تظهر المقاييس الأدائية:

• تحسن كفاءة الحوسبة: 3.2 ضعف مقارنة بإثبات العمل التقليدي
• تسريع تدريب الذكاء الاصطناعي: تقارب أسرع بمقدار 2.8 مرة
• أمان البلوكشين: يحافظ على نفس مستوى الأمان الأصلي لإثبات العمل
• استغلال الموارد: إعادة استخدام 75-80% من حسابات التعدين للذكاء الاصطناعي

اشتمل الإعداد التجريبي على الاختبار باستخدام هياكل شبكات عصبية متنوعة بما في ذلك المدركات متعددة الطبقات والشبكات العصبية المتكررة على مجموعات البيانات القياسية مثل MNIST و CIFAR-10.

4. التنفيذ البرمجي

فيما يلي تنفيذ شبه برمجي مبسط لآلية إجماع إثبات العمل المتطور:

class EPoWConsensus:
    def __init__(self, ai_model, blockchain):
        self.ai_model = ai_model
        self.blockchain = blockchain
        self.matrix_pool = []
    
    def mine_block(self, transactions):
        while True:
            # الحصول على مصفوفات تدريب الذكاء الاصطناعي
            A, B = self.get_training_matrices()
            
            # إجراء ضرب المصفوفات لتدريب الذكاء الاصطناعي
            C = np.dot(A, B)
            
            # دمج النتيجة في عملية التعدين
            block_header = self.create_block_header(transactions)
            nonce = self.find_nonce(block_header, C)
            
            if self.verify_block(block_header, nonce, C):
                return self.create_block(block_header, nonce, C)
    
    def get_training_matrices(self):
        # استرجاع المصفوفات من قائمة انتظار تدريب الذكاء الاصطناعي
        if not self.matrix_pool:
            self.matrix_pool = self.ai_model.get_training_batch()
        return self.matrix_pool.pop()

5. التطبيقات المستقبلية

يفتح إجماع إثبات العمل المتطور عدة اتجاهات واعدة للتطوير المستقبلي:

• دمج الذكاء الاصطناعي والبلوكشين في الحافة: نشر إثبات العمل المتطور في أجهزة حافة الجيل السادس لتدريب الذكاء الاصطناعي الموزع
• تعزيز التعلم الموحد: استخدام البلوكشين للتجميع الآمن للنماذج في أنظمة التعلم الموحد
• مبادرات البلوكشين الخضراء: تقليل الأثر البيئي للبلوكشين من خلال العمل المفيد
• تقسيم شبكات الجيل السادس: تخصيص الموارد الديناميكي بين خدمات الذكاء الاصطناعي والبلوكشين
• أسواق الذكاء الاصطناعي متعددة السلاسل: إنشاء أسواق لامركزية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي والاستدلال

6. المراجع

1. Wei, Y., An, Z., Leng, S., & Yang, K. (2023). Connecting AI Learning and Blockchain Mining in 6G Systems.
2. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A peer-to-peer electronic cash system.
3. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.
4. Zhu, J.-Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. ICCV.
5. Google AI Blog. (2021). Tensor Processing Unit Performance Analysis.
6. 6G Research Vision Papers. (2022). IEEE Communications Society.

7. التحليل النقدي