Стратегия сотрудничества в майнинг-пуле для консенсуса Proof-of-Neural-Architecture

Содержание

Введение

Традиционные майнинговые пулы блокчейна сталкиваются со значительными ограничениями при применении к механизмам консенсуса на основе Neural Architecture Search (NAS). Данное исследование представляет первое комплексное решение для майнинговых пулов, специально разработанное для консенсуса Proof-of-Neural-Architecture (PoNAS), решающее уникальные задачи координации распределенных рабочих нагрузок глубокого обучения.

Предпосылки и обзор литературы

2.1 Proof-of-Useful-Work Консенсусы

Современные блокчейн-консенсусы эволюционировали за рамки традиционных хэш-головоломок. Такие системы, как Privacy-Preserving Blockchain Mining, Coin.AI, WekaCoin, DLBC и PoDL, используют обучение глубоких нейронных сетей в качестве Proof-of-Useful-Work (PoUW), преобразуя вычислительные затраты в ценное развитие моделей искусственного интеллекта.

2.2 Neural Architecture Search Основы

NAS автоматизирует проектирование моделей глубокого обучения через систематическое исследование пространств архитектур. Вычислительные требования хорошо согласуются с инфраструктурой блокчейн-майнинга, создавая естественный синергетический эффект между двумя областями.

3. Проектирование майнинг-пула для PoNAS

3.1 Разделение пространства архитектур

Менеджер майнинг-пула разделяет полное пространство поиска нейронных архитектур на подпространства с использованием иерархической декомпозиции. Каждое подпространство $S_i$ определяется архитектурными ограничениями:

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

где $\mathcal{A}$ представляет полное пространство архитектур, а $C_i$ определяет ограничения подпространства.

3.2 Стратегия взаимодействия майнеров

Майнеры распределяются по определенным подпространствам с согласованными стратегиями исследования. Распределение вознаграждения осуществляется следующим образом:

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

где $P_i$ представляет метрику производительности обнаруженных архитектур.

3.3 Механизм отказоустойчивости

Система отслеживает отклонение производительности майнеров $\sigma_p$ и поддерживает резервных майнеров для высоковознаграждаемых задач:

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

4. Результаты эксперимента

Экспериментальная проверка демонстрирует значительные преимущества предложенного подхода с объединением майнеров:

• Ускорение архитектурного поиска в среднем в 3.2 раза по сравнению с отдельными майнерами
• 98,7% уровень выполнения задач с реализованными механизмами резервного копирования
• Снижение дисперсии вознаграждений майнеров на 45% за счет оптимизации подпространства

5. Technical Analysis Framework

Analyst Perspective: Core Insight, Логическая структура, Strengths & Flaws, Практические рекомендации

Core Insight

В этой статье предлагается принципиально новый подход к экономике майнинговых пулов, где бесполезные хеш-вычисления заменяются продуктивным поиском нейронных архитектур. Настоящий прорыв заключается не только в технической стороне, но и в экономической: создана система, в которой безопасность блокчейна и развитие ИИ взаимно усиливаются, вместо того чтобы противоречить друг другу. Это напрямую отвечает на фундаментальную критику о неэкологичности блокчейна.

Логическая структура

Аргументация выстроена с хирургической точностью: начинается с неоспоримой проблемы энергозатратности PoW, вводится NAS как вычислительно аналогичная, но социально полезная альтернатива, затем демонстрируется адаптация механизмов майнинговых пулов без их полного перепроектирования. Прелесть решения заключается в использовании существующей майнинговой инфраструктуры и экономических моделей при полном преобразовании базового процесса создания ценности. В отличие от сырых предложений по "зеленому блокчейну", этот подход сохраняет криптографическую безопасность, предоставляя ощутимые результаты в области исследований ИИ.

Strengths & Flaws

Сильные стороны: Стратегия разделения подпространств действительно новаторская — она предотвращает избыточную работу, сохраняя разнообразие исследований. Механизм резервного майнера демонстрирует глубокое понимание реальных проблем внедрения. По сравнению с традиционными распределенными подходами NAS, такими как ENAS или DARTS, данная система использует встроенные механизмы стимулирования блокчейна вместо централизованной координации.

Критический недостаток: В статье серьезно недооценена проблема стоимости верификации. Как быстро проверить, что майнер действительно выполнил содержательную работу по NAS, а не манипулировал системой? Описанные методы уязвимы для сложных атак, генерирующих правдоподобные, но неоптимальные архитектуры с минимальными вычислениями.

Практические рекомендации

Для блокчейн-проектов: Это обеспечивает жизнеспособный путь к содержательной децентрализации разработки ИИ. Для исследователей ИИ: Это представляет беспрецедентную возможность доступа к распределённым вычислениям со встроенной согласованностью стимулов. Следующим немедленным шагом должна стать реализация верифицируемых функций задержки для NAS с целью устранения пробела в верификации. Предприятиям следует изучить гибридные модели, где внутренние исследовательские команды используют данную структуру для координации с внешними вычислительными ресурсами.

6. Future Applications and Directions

Предлагаемая система открывает возможности для ряда перспективных приложений:

• Децентрализованные рынки моделей искусственного интеллекта с отслеживанием происхождения
• Координация федеративного обучения через институциональные границы
• Автоматизированное машинное обучение как децентрализованный сервис
• Межинституциональное научное сотрудничество с прозрачным отслеживанием вклада

7. References

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