اتفاق نظر E-PoW: پیوند یادگیری هوش مصنوعی و استخراج بلاک‌چین در سیستم‌های 6G

فهرست مطالب

1. مقدمه

یکپارچه‌سازی فناوری‌های هوش مصنوعی و بلاک‌چین در سیستم‌های 6G با یک معضل اساسی منابع محاسباتی روبرو است. در حالی که آموزش هوش مصنوعی به قدرت محاسباتی عظیمی نیاز دارد، بلاک‌چین‌های سنتی مبتنی بر اثبات کار، منابع محاسباتی عظیمی را بر روی معماهای رمزنگاری هدر می‌دهند. این مقاله مکانیزم اجماع تکامل‌یافته اثبات کار (E-PoW) را معرفی می‌کند که با فعال‌سازی محاسبات دو منظوره برای آموزش هوش مصنوعی و استخراج بلاک‌چین، این شکاف را پل می‌زند.

2. چارچوب فنی

2.1 یکپارچه‌سازی ضرب ماتریس

نوآوری اصلی در بهره‌گیری از محاسبات ضرب ماتریس (MMC) نهفته است که تقریباً 90 درصد از بارهای کاری آموزش هوش مصنوعی در سیستم‌هایی مانند واحدهای پردازش تنسور گوگل را تشکیل می‌دهد. پایه ریاضیاتی، MMC را در فرآیند استخراج ادغام می‌کند:

اثبات کار سنتی مستلزم یافتن یک نانس است به طوری که:

$H(block\_header + nonce) < target$

E-PoW این را برای گنجاندن عملیات ماتریسی اصلاح می‌کند:

$H(block\_header + nonce + f(A \times B)) < target$

جایی که $A$ و $B$ ماتریس‌هایی از وظایف آموزش هوش مصنوعی هستند، و $f(\cdot)$ یک تابع تبدیل است که حاصل ضرب ماتریس را به قالبی مناسب برای هش کردن تبدیل می‌کند.

2.2 طراحی الگوریتم E-PoW

اجماع E-PoW از طریق یک گردش کار پیچیده عمل می‌کند که امنیت بلاک‌چین را حفظ می‌کند و در عین حال پردازش موازی هوش مصنوعی را فعال می‌سازد. این الگوریتم اطمینان حاصل می‌کند که استخراج‌کنندگان از طریق مسیرهای محاسباتی با دقت طراحی شده، به طور همزمان به اعتبارسنجی بلاک‌چین و آموزش مدل هوش مصنوعی کمک می‌کنند.

3. نتایج آزمایشی

اعتبارسنجی آزمایشی نشان می‌دهد که E-PoW می‌تواند تا 80 درصد از قدرت محاسباتی استخراج خالص بلاک‌چین را برای آموزش موازی هوش مصنوعی بازیابی کند. معیارهای عملکرد نشان می‌دهند:

• بهبود کارایی محاسبات: 3.2 برابر در مقایسه با اثبات کار سنتی
• شتاب آموزش هوش مصنوعی: همگرایی 2.8 برابر سریع‌تر
• امنیت بلاک‌چین: حفظ همان سطح امنیتی اثبات کار اصلی
• بهره‌وری از منابع: 75-80 درصد از محاسبات استخراج برای هوش مصنوعی مجدداً استفاده شد

راه‌اندازی آزمایشی شامل تست با معماری‌های مختلف شبکه عصبی از جمله پرسپترون چندلایه (MLP) و شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) روی مجموعه داده‌های استاندارد مانند MNIST و CIFAR-10 بود.

4. پیاده‌سازی کد

در زیر یک پیاده‌سازی شبه‌کد ساده‌شده از مکانیزم اجماع E-PoW آمده است:

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:
            # دریافت ماتریس‌های آموزش هوش مصنوعی
            A, B = self.get_training_matrices()
            
            # انجام ضرب ماتریس برای آموزش هوش مصنوعی
            C = np.dot(A, B)
            
            # گنجاندن نتیجه در فرآیند استخراج
            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):
        # بازیابی ماتریس‌ها از صف آموزش هوش مصنوعی
        if not self.matrix_pool:
            self.matrix_pool = self.ai_model.get_training_batch()
        return self.matrix_pool.pop()

5. کاربردهای آینده

اجماع E-PoW مسیرهای امیدوارکننده متعددی را برای توسعه آینده باز می‌کند:

• یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی-بلاک‌چین لبه: استقرار E-PoW در دستگاه‌های لبه 6G برای آموزش توزیع‌شده هوش مصنوعی
• تقویت یادگیری فدرال: استفاده از بلاک‌چین برای تجمع مدل امن در سیستم‌های یادگیری فدرال
• ابتکارات بلاک‌چین سبز: کاهش تأثیر زیست‌محیطی بلاک‌چین از طریق کار مفید
• برش‌بندی شبکه 6G: تخصیص پویای منابع بین خدمات هوش مصنوعی و بلاک‌چین
• بازارهای فرابلاک‌چینی هوش مصنوعی: ایجاد بازارهای غیرمتمرکز برای آموزش و استنتاج مدل هوش مصنوعی

6. مراجع

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. تحلیل انتقادی