E-PoW Makubaliano: Kuunganisha Kujifunza kwa AI na Uchimbaji wa Blockchain katika Mfumo wa 6G

Yaliyomo

1. Utangulizi

Uunganishaji wa teknolojia za Akili Bandia (AI) na blockchain katika mifumo ya 6G unaleta tatizo la msingi la rasilimali za kompyuta. Wakati mafunzo ya AI yanahitaji uwezo mkubwa wa kompyuta, blockchain za kawaida za Uthibitisho-Kazi (PoW) hutumia rasilimali kubwa za kompyuta kwenye fumbo za kisiri. Karatasi hii inatanguliza Uthibitisho-Kazi-Ulioboreka (E-PoW), utaratibu mpya wa makubaliano unaoziba pengo hili kwa kuwezesha matumizi mawili ya kompyuta kwa mafunzo ya AI na uchimbaji wa blockchain.

2. Mfumo wa Kiufundi

2.1 Uunganishaji wa Kuzidisha Matrix

Ubunifu mkuu uko katika kutumia Hesabu za Kuzidisha Matrix (MMC), ambazo huchangia takriban 90% ya mzigo wa mafunzo ya AI katika mifumo kama vile Vitengo Vya Usindikaji vya Tensor vya Google. Msingi wa hisabati unaounganisha MMC katika mchakato wa uchimbaji:

PoW ya kawaida inahitaji kupata nambari isiyorudiwa (nonce) kama ifuatavyo:

$H(kichwa-kizuizi + nonce) < lengwa$

E-PoW inabadilisha hii ili kujumuisha shughuli za matrix:

$H(kichwa-kizuizi + nonce + f(A \times B)) < lengwa$

Ambapo $A$ na $B$ ni matriki kutoka kwa kazi za mafunzo ya AI, na $f(\cdot)$ ni kitendakazi cha mabadiliko kinachobadilisha zao la matrix kuwa umbo linalofaa kwa hashing.

2.2 Ubunifu wa Algorithm ya E-PoW

Makubaliano ya E-PoW hufanya kazi kupitia mtiririko wa kazi uliochangamfu unaodumisha usalama wa blockchain huku ukiwezesha usindikaji sambamba wa AI. Algorithm inahakikisha kwamba wachimbaji huchangia wakati huo huo kwa uthibitishaji wa blockchain na mafunzo ya mfano wa AI kupitia njia zilizobuniwa kwa uangalifu za hesabu.

3. Matokeo ya Majaribio

Uthibitishaji wa majaribio unaonyesha kuwa E-PoW inaweza kuokoa hadi 80% ya uwezo wa kompyuta kutoka kwa uchimbaji safi wa blockchain kwa mafunzo sambamba ya AI. Vipimo vya utendaji vinaonyesha:

• Uboreshaji wa ufanisi wa kompyuta: Mara 3.2 ukilinganisha na PoW ya kawaida
• Uwiano wa mafunzo ya AI: Uunganishaji wa kasi mara 2.8
• Usalama wa blockchain: Inadumisha kiwango kile kile cha usalama kama PoW ya asili
• Matumizi ya rasilimali: 75-80% ya hesabu ya uchimbaji inatumika tena kwa AI

Usanidi wa majaribio ulihusisha kupima na miundo mbalimbali ya mtandao wa neva ikiwemo Perceptrons za Tabaka Nyingi (MLP) na Mitandao ya Neva Inayorudiwa (RNN) kwenye seti za data za kawaida kama vile MNIST na CIFAR-10.

4. Utekelezaji wa Msimbo

Hapa chini kuna utekelezaji rahisi wa pseudocode wa utaratibu wa makubaliano ya 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:
            # Pata matriki za mafunzo ya AI
            A, B = self.get_training_matrices()
            
            # Fanya kuzidisha kwa matrix kwa mafunzo ya AI
            C = np.dot(A, B)
            
            # Jumuisha matokeo kwenye mchakato wa uchimbaji
            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):
        # Pata matriki kutoka kwenye foleni ya mafunzo ya AI
        if not self.matrix_pool:
            self.matrix_pool = self.ai_model.get_training_batch()
        return self.matrix_pool.pop()

5. Matumizi ya Baadaye

Makubaliano ya E-PoW yanafungua mwelekeo kadhaa wa matumizi ya baadaye:

• Uunganishaji wa AI-Blockchain Kando: Kutumia E-PoW katika vifaa vya 6G kando kwa mafunzo ya AI yaliyosambazwa
• Uboreshaji wa Kujifunza kwa Shirikisho: Kutumia blockchain kwa ushirikisho salama wa mifano katika mifumo ya kujifunza kwa shirikisho
• Dira ya Blockchain ya Kijani: Kupunguza athari za kimazingira za blockchain kupitia kazi muhimu
• Kukatwa kwa Mtandao wa 6G: Ugawaji wa rasilimali unaobadilika kati ya huduma za AI na blockchain
• Masoko ya AI ya Mnyororo-jumuiya: Kuunda soko zisizo na kitovu kwa mafunzo na utambuzi wa mifano ya AI

6. Marejeo

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. Uchambuzi Muhimu