Консенсус E-PoW: Объединение AI-обучения и блокчейн-майнинга в системах 6G

Содержание

1. Введение

Интеграция технологий искусственного интеллекта (ИИ) и блокчейна в системах 6G создает фундаментальную дилемму вычислительных ресурсов. В то время как обучение ИИ требует огромной вычислительной мощности, традиционные блокчейны с доказательством выполнения работы (PoW) тратят колоссальные вычислительные ресурсы на решение криптографических головоломок. В данной статье представлен Evolved-Proof-of-Work (E-PoW) — новый механизм консенсуса, который устраняет этот разрыв, обеспечивая двойное использование вычислений как для обучения ИИ, так и для блокчейн-майнинга.

2. Техническая архитектура

2.1 Интеграция матричного умножения

Ключевое нововведение заключается в использовании вычислений матричного умножения (MMC), которые составляют приблизительно 90% рабочей нагрузки при обучении ИИ в таких системах, как Tensor Processing Units от Google. Математическая основа интегрирует MMC в процесс майнинга:

Традиционный PoW требует нахождения одноразового числа (nonce) такого, что:

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

E-PoW модифицирует это условие для включения матричных операций:

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

Где $A$ и $B$ — матрицы из задач обучения ИИ, а $f(\cdot)$ — функция преобразования, которая конвертирует произведение матриц в формат, пригодный для хеширования.

2.2 Проектирование алгоритма E-PoW

Консенсус E-PoW функционирует через сложный рабочий процесс, который сохраняет безопасность блокчейна, одновременно обеспечивая параллельную обработку данных для ИИ. Алгоритм гарантирует, что майнеры одновременно вносят вклад как в проверку блокчейна, так и в обучение моделей ИИ через тщательно спроектированные вычислительные пути.

3. Результаты экспериментов

Экспериментальная проверка демонстрирует, что E-PoW может утилизировать до 80% вычислительной мощности от чистого блокчейн-майнинга для параллельного обучения ИИ. Метрики производительности показывают:

• Улучшение вычислительной эффективности: в 3.2 раза по сравнению с традиционным PoW
• Ускорение обучения ИИ: сходимость в 2.8 раза быстрее
• Безопасность блокчейна: сохраняется тот же уровень безопасности, что и у исходного PoW
• Использование ресурсов: 75-80% вычислений майнинга повторно используется для ИИ

Экспериментальная установка включала тестирование с различными архитектурами нейронных сетей, включая многослойные перцептроны (MLP) и рекуррентные нейронные сети (RNN) на стандартных наборах данных, таких как MNIST и CIFAR-10.

4. Реализация кода

Ниже представлена упрощенная псевдокодовая реализация механизма консенсуса 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:
            # Получение матриц для обучения ИИ
            A, B = self.get_training_matrices()
            
            # Выполнение матричного умножения для обучения ИИ
            C = np.dot(A, B)
            
            # Включение результата в процесс майнинга
            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):
        # Извлечение матриц из очереди обучения ИИ
        if not self.matrix_pool:
            self.matrix_pool = self.ai_model.get_training_batch()
        return self.matrix_pool.pop()

5. Перспективные приложения

Консенсус E-PoW открывает несколько перспективных направлений для будущего развития:

• Интеграция ИИ и блокчейна на периферии: Развертывание E-PoW в периферийных устройствах 6G для распределенного обучения ИИ
• Улучшение федеративного обучения: Использование блокчейна для безопасной агрегации моделей в системах федеративного обучения
• Инициативы "зеленого" блокчейна: Снижение воздействия блокчейна на окружающую среду через полезную работу
• Сетевое сегментирование в 6G: Динамическое распределение ресурсов между сервисами ИИ и блокчейна
• Кросс-чейн маркетплейсы ИИ: Создание децентрализованных рынков для обучения и инференса моделей ИИ

6. Ссылки

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. Критический анализ