Konsensus E-PoW: Menghubungkan Pembelajaran AI dan Perlombongan Blockchain dalam Sistem 6G

Kandungan

1. Pengenalan

Integrasi teknologi Kecerdasan Buatan (AI) dan blockchain dalam sistem 6G menimbulkan dilema sumber pengiraan asas. Walaupun latihan AI memerlukan kuasa pengiraan yang besar, blockchain Proof-of-Work (PoW) tradisional membazirkan sumber pengiraan yang besar pada teka-teki kriptografi. Kertas kerja ini memperkenalkan Evolved-Proof-of-Work (E-PoW), mekanisme konsensus novel yang merapatkan jurang ini dengan membolehkan pengiraan kegunaan berganda untuk kedua-dua latihan AI dan perlombongan blockchain.

2. Kerangka Teknikal

2.1 Integrasi Pendaraban Matriks

Inovasi teras terletak pada memanfaatkan Pengiraan Pendaraban Matriks (MMC), yang membentuk kira-kira 90% beban kerja latihan AI dalam sistem seperti Unit Pemprosesan Tensor Google. Asas matematik mengintegrasikan MMC ke dalam proses perlombongan:

PoW tradisional memerlukan pencarian nonce supaya:

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

E-PoW mengubah suai ini untuk menggabungkan operasi matriks:

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

Di mana $A$ dan $B$ adalah matriks daripada tugas latihan AI, dan $f(\cdot)$ adalah fungsi transformasi yang menukar hasil darab matriks kepada format yang sesuai untuk penghashan.

2.2 Reka Bentuk Algoritma E-PoW

Konsensus E-PoW beroperasi melalui aliran kerja yang canggih yang mengekalkan keselamatan blockchain sambil membolehkan pemprosesan AI selari. Algoritma memastikan bahawa pelombong secara serentak menyumbang kepada kedua-dua pengesahan blockchain dan latihan model AI melalui laluan pengiraan yang direka dengan teliti.

3. Keputusan Eksperimen

Pengesahan eksperimen menunjukkan bahawa E-PoW boleh menyelamatkan sehingga 80% kuasa pengiraan daripada perlombongan blockchain tulen untuk latihan AI selari. Metrik prestasi menunjukkan:

• Peningkatan kecekapan pengiraan: 3.2x berbanding PoW tradisional
• Pecutan latihan AI: Penumpuan 2.8x lebih pantas
• Keselamatan blockchain: Mengekalkan tahap keselamatan yang sama seperti PoW asal
• Penggunaan sumber: 75-80% pengiraan perlombongan digunakan semula untuk AI

Persediaan eksperimen melibatkan ujian dengan pelbagai seni bina rangkaian neural termasuk Multi-Layer Perceptrons (MLP) dan Recurrent Neural Networks (RNN) pada set data piawai seperti MNIST dan CIFAR-10.

4. Pelaksanaan Kod

Di bawah adalah pelaksanaan pseudocode yang dipermudahkan bagi mekanisme konsensus E-PoW:

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:
            # Dapatkan matriks latihan AI
            A, B = self.get_training_matrices()
            
            # Laksanakan pendaraban matriks untuk latihan AI
            C = np.dot(A, B)
            
            # Gabungkan hasil ke dalam proses perlombongan
            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):
        # Dapatkan matriks daripada barisan gilir latihan AI
        if not self.matrix_pool:
            self.matrix_pool = self.ai_model.get_training_batch()
        return self.matrix_pool.pop()

5. Aplikasi Masa Depan

Konsensus E-PoW membuka beberapa hala tuju yang berpotensi untuk pembangunan masa depan:

• Integrasi AI-Blockchain Edge: Penempatan E-PoW dalam peranti edge 6G untuk latihan AI teragih
• Peningkatan Pembelajaran Teragih: Menggunakan blockchain untuk pengagregatan model yang selamat dalam sistem pembelajaran teragih
• Inisiatif Blockchain Hijau: Mengurangkan impak alam sekitar blockchain melalui kerja yang berguna
• Pembahagian Rangkaian 6G: Peruntukan sumber dinamik antara perkhidmatan AI dan blockchain
• Pasar Silang Rantai AI: Mencipta pasaran terpencar untuk latihan dan inferens model AI

6. Rujukan

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. Analisis Kritikal