استراتيجية التعاون في تجمعات التعدين لإجماع إثبات البنية العصبية

جدول المحتويات

1. المقدمة

تواجه تجمعات التعدين التقليدية في البلوكشين قيودًا كبيرة عند تطبيقها على آليات الإجماع القائمة على بحث البنية العصبية (NAS). يقدم هذا البحث أول حل شامل لتجمعات التعدين مصمم خصيصًا لإجماع إثبات البنية العصبية (PoNAS)، معالجًا التحديات الفريدة لتنسيق عبء عمل التعلم العميق الموزع.

2. الخلفية والأعمال ذات الصلة

2.1 إجماعات إثبات العمل المفيد

تطورت إجماعات البلوكشين الحديثة لتتجاوز الألغاز التقليدية القائمة على التجزئة. أنظمة مثل Privacy-Preserving Blockchain Mining، وCoin.AI، وWekaCoin، وDLBC، وPoDL تستفيد من تدريب التعلم العميق كإثبات للعمل المفيد (PoUW)، محولةً الهدر الحسابي إلى تطوير قيم لنماذج الذكاء الاصطناعي.

2.2 أساسيات بحث البنية العصبية

يؤتمت بحث البنية العصبية (NAS) تصميم نماذج التعلم العميق من خلال الاستكشاف المنهجي لفضاءات البنية. تتوافق المتطلبات الحسابية جيدًا مع بنية تحتية لتعدين البلوكشين، مما يخلق تكاملاً طبيعيًا بين المجالين.

3. تصميم تجمع التعدين لـ PoNAS

3.1 تقسيم فضاء البنية

يقوم مدير تجمع التعدين بتقسيم فضاء بحث البنية العصبية الكامل إلى فضاءات فرعية باستخدام التحلل الهرمي. يتم تعريف كل فضاء فرعي $S_i$ عن طريق قيود معمارية:

$S_i = \{A | A \in \mathcal{A}, f_{constraint}(A) = C_i\}$

حيث يمثل $\mathcal{A}$ فضاء البنية الكامل وتحدد $C_i$ قيود الفضاء الفرعي.

3.2 استراتيجية تعاون المعدّنين

يتم تعيين المعدّنين لفضاءات فرعية محددة باستخدام استراتيجيات استكشاف منسقة. يتبع توزيع المكافآت:

$R_i = \frac{P_i}{\sum_{j=1}^{N} P_j} \times R_{total}$

حيث تمثل $P_i$ مقياس أداء البنى المكتشفة.

3.3 آلية تحمل الأعطال

يراقب النظام انحراف أداء المعدّن $\sigma_p$ ويحافظ على معدّنين احتياطيين للمهام عالية المكافأة:

$\sigma_p = \sqrt{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(p_i - \bar{p})^2}$

4. النتائج التجريبية

يُظهر التحقق التجريبي مزايا كبيرة لنهج تجمع التعدين المقترح:

• تسريع متوسط بمقدار 3.2x في اكتشاف البنية مقارنة بالمعدّنين الأفراد
• معدل إنجاز للمهام بنسبة 98.7% مع آليات النسخ الاحتياطي المطبقة
• انخفاض التباين في مكافآت المعدّنين بنسبة 45% من خلال تحسين الفضاء الفرعي

5. إطار التحليل الفني

منظور المحلل: الرؤية الأساسية، التسلسل المنطقي، نقاط القوة والضعف، رؤى قابلة للتطبيق

الرؤية الأساسية

تعيد هذه الورقة البحثية التفكير جذريًا في اقتصاديات تجمعات التعدين عن طريق استبدال الحسابات التجزئية المهدرة ببحث البنية العصبية المنتج. الاختراق الحقيقي ليس تقنيًا فحسب — بل اقتصادي: لقد أنشأوا نظامًا يصبح فيه أمان البلوكشين وتقدم الذكاء الاصطناعي معززين لبعضهما البعض بدلاً من أن يكونا هدفين متنافسين. يتصدى هذا للنقد الأساسي القائل بأن البلوكشين غير مستدام بيئيًا بشكل مباشر.

التسلسل المنطقي

يتقدم الجدال بدقة جراحية: يبدأ بالمشكلة التي لا يمكن إنكارها لهدر طاقة إثبات العمل (PoW)، ثم يقدم بحث البنية العصبية (NAS) باعتباره مماثلاً حسابيًا لكنه مفيد اجتماعيًا، ثم يوضح كيف يمكن تكييف آليات تجمع التعدين بدلاً من إعادة اختراعها. تكمن الجمالية في الاستفادة من البنية التحتية الحالية للتعدين والسلوكيات الاقتصادية مع تحويل خلق القيمة الأساسي تمامًا. على عكس مقترحات "البلوكشين الأخضر" غير المكتملة، يحافظ هذا على الأمان التشفيري مع تقديم مخرجات بحثية ملموسة للذكاء الاصطناعي.

نقاط القوة والضعف

نقاط القوة: استراتيجية تقسيم الفضاء الفرعي جديدة حقًا — فهي تمنع العمل المتكرر مع الحفاظ على تنوع الاستكشاف. تظهر آلية المعدّن الاحتياطي فهماً متطورًا لتحديات النشر في العالم الحقيقي. مقارنةً بمناهج بحث البنية العصبية الموزعة التقليدية مثل ENAS أو DARTS، فإن هذا يستفيد من آليات الحوافز الأصلية للبلوكشين بدلاً من треб التنسيق المركزي.

نقطة ضعف حرجة: تستهين الورقة البحثية بشدة بمشكلة تكلفة التحقق. كيف يمكنك التحقق بسرعة من أن المعدّن قام بالفعل بعمل بحث بنية عصبية ذي معنى بدلاً من التلاعب بالنظام؟ ستكون الطرق الموصوفة عرضة لهجمات خبيثة متطورة تولد بنى معمارية معقولة لكن دون المستوى الأمثل بأقل قدر من الحساب.

رؤى قابلة للتطبيق

لمشاريع البلوكشين: يوفر هذا مسارًا عمليًا نحو لا مركزية ذات معنى لتطوير الذكاء الاصطناعي. لباحثي الذكاء الاصطناعي: يمثل هذا فرصة غير مسبوقة للوصول إلى الحوسبة الموزعة مع محاذاة مدمجة للحوافز. يجب أن تكون الخطوة التالية الفورية هي تنفيذ دوال التأخير القابلة للتحقق لبحث البنية العصبية (NAS) لمعالجة فجوة التحقق. يجب على المؤسسات استكشاف نماذج هجينة حيث تستخدم فرق البحث الداخلية هذا الإطار للتنسيق مع الموارد الحسابية الخارجية.

6. التطبيقات المستقبلية والاتجاهات

يمكن الإطار المقترح عدة تطبيقات واعدة:

• أسواق نماذج الذكاء الاصطناعي اللامركزية مع تتبع المنشأ
• تنسيق التعلم الموحد عبر الحدود المؤسسية
• التعلم الآلي المؤتمت كخدمة لامركزية
• التعاون البحثي بين المؤسسات مع تتبع شفاف للمساهمات

7. المراجع

1. Z. Li et al., "Privacy-Preserving Blockchain Mining," IEEE S&P, 2021
2. Y. Chen et al., "Coin.AI: A Proof-of-Useful-Work Scheme for Blockchain-Based Distributed Deep Learning," arXiv:2103.17001
3. B. Z. H. Zhao et al., "WekaCoin: A Blockchain-Based Platform for Distributed Machine Learning," FC 2022
4. X. Wang et al., "DLBC: A Deep Learning Blockchain for Distributed Machine Learning," ICDCS 2021
5. J. Zhu et al., "Proof of Deep Learning (PoDL): Using Deep Learning as Proof of Useful Work," TPDS 2022
6. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.
7. Zoph, B., & Le, Q. V. (2017). Neural Architecture Search with Reinforcement Learning. ICLR 2017