راهبرد همکاری در استخر استخراج برای اجماع اثبات-معماری-عصبی

فهرست مطالب

1. مقدمه

استخرهای استخراج سنتی بلاک‌چین با محدودیت‌های قابل توجهی در هنگام اعمال بر مکانیزم‌های اجماع مبتنی بر جستجوی معماری عصبی (NAS) مواجه هستند. این پژوهش اولین راه‌حل جامع استخر استخراج را ارائه می‌دهد که به‌طور خاص برای اجماع اثبات-معماری-عصبی (PoNAS) طراحی شده و چالش‌های منحصر به فرد هماهنگی بارکار یادگیری عمیق توزیع‌شده را مورد توجه قرار می‌دهد.

2. پیشینه و کارهای مرتبط

2.1 اجماع‌های اثبات-کار-مفید

اجماع‌های اخیر بلاک‌چین فراتر از معمای‌های سنتی مبتنی بر هش تکامل یافته‌اند. سیستم‌هایی مانند Privacy-Preserving Blockchain Mining، Coin.AI، WekaCoin، DLBC و PoDL از آموزش یادگیری عمیق به عنوان اثبات-کار-مفید (PoUW) بهره می‌برند و زائدات محاسباتی را به توسعه مدل‌های ارزشمند هوش مصنوعی تبدیل می‌کنند.

2.2 مبانی جستجوی معماری عصبی

NAS طراحی مدل یادگیری عمیق را از طریق کاوش سیستماتیک فضاهای معماری، خودکار می‌کند. نیازمندی‌های محاسباتی آن به خوبی با زیرساخت استخراج بلاک‌چین هم‌خوانی دارد و هم‌نوایی طبیعی بین این دو حوزه ایجاد می‌کند.

3. طراحی استخر استخراج برای PoNAS

3.1 تقسیم‌بندی فضای معماری

مدیر استخر استخراج، فضای کامل جستجوی معماری عصبی را با استفاده از تجزیه سلسله‌مراتبی به زیرفضاها تقسیم می‌کند. هر زیرفضای $S_i$ توسط محدودیت‌های معماری تعریف می‌شود:

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

که در آن $\mathcal{A}$ نشان‌دهنده فضای معماری کامل و $C_i$ محدودیت‌های زیرفضا را تعریف می‌کند.

3.2 راهبرد همکاری ماینرها

ماینرها به زیرفضاهای خاصی با راهبردهای کاوش هماهنگ، اختصاص داده می‌شوند. توزیع پاداش به این صورت دنبال می‌شود:

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

که در آن $P_i$ نشان‌دهنده متریک عملکرد معماری‌های کشف‌شده است.

3.3 مکانیزم تحمل خطا

سیستم انحراف عملکرد ماینر $\sigma_p$ را نظارت کرده و ماینرهای پشتیبان را برای وظایف با پاداش بالا حفظ می‌کند:

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

4. نتایج آزمایشی

اعتبارسنجی آزمایشی مزایای قابل توجهی از رویکرد پیشنهادی استخر استخراج را نشان می‌دهد:

• شتاب متوسط 3.2 برابری در کشف معماری در مقایسه با ماینرهای انفرادی
• نرخ تکمیل وظیفه 98.7 درصدی با مکانیزم‌های پشتیبان پیاده‌سازی شده
• کاهش 45 درصدی واریانس در پاداش ماینرها از طریق بهینه‌سازی زیرفضا

5. چارچوب تحلیل فنی

دیدگاه تحلیلگر: بینش کلیدی، جریان منطقی، نقاط قوت و ضعف، بینش‌های عملی

بینش کلیدی

این مقاله اساساً اقتصاد استخر استخراج را با جایگزینی محاسبات هش پرهزینه با جستجوی معماری عصبی مولد، بازاندیشی می‌کند. پیشرفت واقعی فقط فنی نیست—بلکه اقتصادی است: آنها سیستمی ایجاد کرده‌اند که در آن امنیت بلاک‌چین و پیشرفت هوش مصنوعی به جای اهداف رقیب، یکدیگر را تقویت می‌کنند. این موضوع نقد اساسی مبنی بر ناپایدار بودن محیط زیستی بلاک‌چین را مستقیماً مورد توجه قرار می‌دهد.

جریان منطقی

استدلال با دقتی جراحی‌گونه پیش می‌رود: با مشکل انکارناپذیر اتلاف انرژی در اثبات کار شروع می‌کند، NAS را به عنوان چیزی محاسباتاً مشابه اما از نظر اجتماعی ارزشمند معرفی می‌کند، سپس نشان می‌دهد که چگونه مکانیک استخر استخراج می‌تواند تطبیق داده شود نه اینکه از نو اختراع گردد. زیبایی کار در بهره‌گیری از زیرساخت موجود استخراج و رفتارهای اقتصادی، در حالی که اساس ایجاد ارزش را کاملاً متحول می‌کند، نهفته است. برخلاف پیشنهادهای نیم‌بند "بلاک‌چین سبز"، این روش امنیت رمزنگاری را حفظ می‌کند در حالی که خروجی‌های ملموس تحقیقات هوش مصنوعی را ارائه می‌دهد.

نقاط قوت و ضعف

نقاط قوت: راهبرد تقسیم‌بندی زیرفضا واقعاً نوآورانه است—این راهبرد از کار تکراری جلوگیری می‌کند در حالی که تنوع کاوش را حفظ می‌نماید. مکانیزم ماینر پشتیبان درک پیچیده‌ای از چالش‌های استقرار در دنیای واقعی را نشان می‌دهد. در مقایسه با رویکردهای سنتی NAS توزیع‌شده مانند ENAS یا DARTS، این روش از مکانیزم‌های انگیزشی ذاتی بلاک‌چین بهره می‌برد به جای اینکه نیاز به هماهنگی متمرکز داشته باشد.

ضعف بحرانی: این مقاله به شدت مشکل هزینه تأیید را دست کم می‌گیرد. چگونه به سرعت تأیید می‌کنید که یک ماینر واقعاً کار NAS معناداری انجام داده است به جای اینکه سیستم را دور بزند؟ روش‌های توصیف‌شده در برابر حملات مخرب پیچیده‌ای که معماری‌های قابل قبول اما زیربهینه را با حداقل محاسبات تولید می‌کنند، آسیب‌پذیر خواهند بود.

بینش‌های عملی

برای پروژه‌های بلاک‌چین: این یک مسیر عملی به سمت غیرمتمرکزسازی معنادار توسعه هوش مصنوعی ارائه می‌دهد. برای محققان هوش مصنوعی: این نمایان‌گر فرصتی بی‌سابقه برای دسترسی به محاسبات توزیع‌شده با هم‌ترازی انگیزشی داخلی است. گام فوری بعدی باید پیاده‌سازی توابع تأخیر قابل تأیید برای NAS به منظور رفع شکاف تأیید باشد. شرکت‌ها باید مدل‌های ترکیبی را کاوش کنند که در آن تیم‌های تحقیقاتی داخلی از این چارچوب برای هماهنگی با منابع محاسباتی خارجی استفاده می‌کنند.

6. کاربردها و جهت‌های آینده

چارچوب پیشنهادی چندین کاربرد امیدوارکننده را ممکن می‌سازد:

• بازارهای غیرمتمرکز مدل هوش مصنوعی با رهگیری خاستگاه
• هماهنگی یادگیری فدرال در مرزهای سازمانی
• یادگیری ماشین خودکار به عنوان یک سرویس غیرمتمرکز
• همکاری تحقیقاتی بین سازمانی با رهگیری شفاف مشارکت

7. مراجع

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