Yaliyomo
80%
Uwezo wa Kihisabati Uliookolewa
90%
Kazi ya AI Kutoka kwa MMC
6G
Mfumo Lengwa
1. Utangulizi
Unganishaji wa teknolojia za Akili Bandia (AI) na blockchain katika mifumo ya kizazi cha sita (6G) huleta fursa na changamoto. Wakati AI inawezesha mitandao yenye akili na uchambuzi wa data, blockchain inahakikisha usalama na uwazi. Hata hivyo, mafunzo ya AI yanahitaji rasilimali kubwa za kihisabati, ambazo ni ndogo katika vifaa vya 6G, na blockchain za kawaida za Uthibitisho wa Kazi (PoW) hutumia nguvu kubwa ya kihisabati kwa shughuli za kuchimba, ambazo mara nyingi hukosolewa kuwa za upotevu.
2. Msingi na Kazi Zinazohusiana
2.1 Mfumo wa 6G na Mahitaji ya AI
Mifumo ya 6G inatarajiwa kuunga mkono programu za AI zilizojaa kila mahiri zinazohitaji hesabu kubwa za matriki. Kulingana na utafiti wa Google kuhusu Vitengo vya Usindikaji vya Tensor, karibu 90% ya kazi ya AI inatoka kwa perceptrons za tabaka nyingi na mitandao ya mara kwa mara, zote zinategemea sana hesabu za kuzidisha matriki (MMC).
2.2 Mifumo ya Makubaliano ya Blockchain
Makubaliano ya kawaida ya PoW yanahusisha wachimbaji wakifanya utafutaji wa nguvu kwa thamani za lengo za hash, wakitumia nishati muhimu. Makubaliano mbadala kama vile Uthibitisho wa Hisa (PoS) na Uthibitisho wa Shughuli (PoA) hupunguza matumizi ya nishati lakini yanaweza kukiuka utawala wa kijamii na usalama.
3. E-PoW: Uthibitisho wa Kazi Ulioibuka
3.1 Usanifu wa Kiufundi
E-PoW inaunganisha hesabu za matriki kutoka kwa mafunzo ya AI katika mchakato wa kuchimba blockchain. Utaratibu huu wa makubaliano huruhusu wachimbaji kufanya hesabu za AI zenye thamani wakati huohuo wakitafuta vitalu halali, kwa ufanisi kuunganisha kujifunza kwa AI na kuchimba kwa blockchain kupitia rasilimali za kihisabati zilizoshirikiwa.
3.2 Msingi wa Kihisabati
Uvumbuzi mkuu uko katika kuunganishwa kwa shughuli za matriki katika mchakato wa kuchimba. Tatizo la kuchimba limebadilishwa ili kujumuisha uthibitisho wa kuzidisha matriki:
$H(block\_header || nonce || MMC\_result) < target$
Ambapo $MMC\_result = A \times B$ inawakilisha hesabu ya kuzidisha matriki kutoka kwa kazi za mafunzo ya AI.
Algorithm ya Kuchimba ya E-PoW
function ePowMine(block_header, AI_tasks):
while True:
nonce = generate_random_nonce()
# Fanya hesabu ya matriki ya AI
matrix_result = compute_MMC(AI_tasks)
# Hesabu ya pamoja ya hash
hash_input = block_header + nonce + matrix_result
hash_value = sha256(hash_input)
if hash_value < target_difficulty:
return (nonce, matrix_result, hash_value)
update_AI_tasks()4. Utekelezaji na Matokeo
4.1 Usanidi wa Majaribio
Makubaliano ya E-PoW yalijaribiwa katika mazingira ya kuigwa ya 6G yenye nodi nyingi za kuchimba zikifanya kazi sambamba za mafunzo ya AI zikiwemo uainishaji wa picha na miundo ya usindikaji wa lugha asilia.
4.2 Uchambuzi wa Utendaji
Matokeo ya majaribio yanaonyesha kuwa E-PoW inaweza kuokoa hadi 80% ya uwezo wa kihisabati kutoka kwa kuchimba kwa vitalu safi kwa mafunzo ya AI sambamba. Mfumo ulidumisha usalama wa blockchain huku ukiharakisha kwa kiasi kikubwa muunganiko wa mfano wa AI.
Ulinganisho wa Utendaji: E-PoW dhidi ya PoW ya Kawaida
Maelezo ya Chati: Chati ya baa inayoonyesha ulinganisho wa mgawo wa rasilimali za kihisabati kati ya E-PoW na PoW ya kawaida. E-PoW inaonyesha 80% ya rasilimali zimegawiwa kwa mafunzo ya AI na 20% kwa kuchimba, wakati PoW ya kawaida inaonyesha 100% imegawiwa kwa kuchimwa bila matumizi ya AI.
5. Matumizi ya Baadaye
E-PoW ina uwezo mkubwa katika mazingira ya kompyuta makali, mifumo ya kujifunza kwa shirikisho, na mitandao ya IoT ambapo ufanisi wa kihisabati ni muhimu. Maendeleo ya baadaye yanaweza kuunganishwa na teknolojia zinazoibuka kama vile kompyuta za neumorofiki na mifumo ya blockchain isiyoathiriwa na kompyuta za quantum.
Uchambuzi wa Asili
Makubaliano ya E-PoW yanawakilisha mabadiliko makubwa ya dhana katika jinsi tunavyokaribia mgawo wa rasilimali za kihisabati katika mifumo iliyosambazwa. Kwa kutambua msingi wa kihisabati unaoshirikika kati ya mafunzo ya AI na kuchimba blockchain, waandishi wameunda uhusiano wa ushirikiano kati ya teknolojia mbili zisizoonekana kuwa sawa. Mbinu hii inafanana na kanuni zilizoonekana katika mifumo mingine ya kihisabati ya uvumbuzi, kama vile usanifu wa CycleGAN (Zhu et al., 2017) uliopata miunganisho isiyotarajiwa kati ya nyanja tofauti kupitia miundo ya kihisabati iliyoshirikiwa.
Kinachofanya E-PoW kuwa ya kuvutia sana ni mbinu yake ya vitendo kwa tatizo linalojulikana. Tofauti na mapendekezo mengi ya kinadharia ambayo hutoa usalama kwa ajili ya ufanisi, E-PoW inadumisha sifa za usalama zilizothibitishwa za PoW ya kawaida huku ikiboresha kwa kiasi kikubwa ufanisi wa kihisabati. Hii inafanana na matokeo kutoka kwa Mwanzilisho wa IEEE 6G, unaosisitiza hitaji la mifumo ya makubaliano yenye ufanisi wa nishati katika mitandao ya kizazi kijacho.
Kiwango cha kuokoa nguvu za kihisabati cha 80% kilichoonyeshwa kwenye majaribio ni cha kushangaza, hasa kwa kuzingatia kuwa hii haikiuki sifa za msingi za blockchain. Faida hii ya ufanisi inaweza kuwa na athari kubwa kwa shughuli endelevu za blockchain, ikishughulikia moja ya makoso makuu ya kuchimwa sarafu za kidijitali. Mbinu hii inafanana na jinsi usanifu wa TPU wa Google ulioboresha shughuli za matriki zinazotawala AI na aina fulani za hesabu za usimbu fiche.
Kwa kuangalia mbele, E-PoW inaweza kuwezesha madarasa mapya ya programu katika mitandao ya 6G ambapo AI na blockchain lazima zishi pamoja kwa ufanisi. Kama ilivyobainishwa katika vipimo vya 3GPP kwa mitandao ya baadaye, kuunganishwa kwa AI na teknolojia za daftari zilizosambazwa kutakuwa muhimu kwa shughuli za mitandao huru. E-PoW inatoa njia maalum ya utekelezaji kuelekea dhamira hii.
Hata hivyo, changamoto zinasalia katika kuweka viwango vya kazi za hesabu za matriki na kuhakikisha ushindani wa haki miongoni mwa wachimbaji wenye uwezo tofauti wa kihisabati. Kazi ya baadaye inapaswa kuchunguza utaratibu wa kurekebisha ugumu unaobadilika unaozingatia ugumu wa kuchimba na hesabu za AI, sawa na jinsi algoriti za kisasa za utafutaji wa usanifu wa neva zinavyoweka mizani malengo mbalimbali.
6. Marejeo
- Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. IEEE International Conference on Computer Vision.
- Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System.
- King, S., & Nadal, S. (2012). PPCoin: Peer-to-Peer Crypto-Currency with Proof-of-Stake.
- IEEE 6G Initiative. (2023). Roadmap to 6G: Connecting Everything by 2030.
- 3GPP Technical Specification Group. (2024). Study on Scenarios and Requirements for Next Generation Access Technologies.
- Jouppi, N. P., et al. (2017). In-Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing Unit. ACM/IEEE 44th Annual International Symposium on Computer Architecture.