Proof-of-Neural-Architecture Konsensüsü için Madencilik Havuzunda İşbirliği Stratejisi

İçindekiler

1. Giriş

Geleneksel blok zinciri madencilik havuzları, Sinir Mimarisi Arama (NAS) tabanlı konsensüs mekanizmalarına uygulandığında önemli kısıtlamalarla karşılaşmaktadır. Bu araştırma, dağıtık derin öğrenme iş yükü koordinasyonunun benzersiz zorluklarını ele alarak, Proof-of-Neural-Architecture (PoNAS) konsensüsü için özel olarak tasarlanmış ilk kapsamlı madencilik havuzu çözümünü sunmaktadır.

2. Arka Plan ve İlgili Çalışmalar

2.1 Yararlı İş Kanıtı (Proof-of-Useful-Work) Konsensüsleri

Son dönem blok zinciri konsensüsleri, geleneksel hash tabanlı bulmacaların ötesine geçmiştir. Gizliliği Korumalı Blok Zinciri Madenciliği, Coin.AI, WekaCoin, DLBC ve PoDL gibi sistemler, derin öğrenme eğitimini Yararlı İş Kanıtı (PoUW) olarak kullanarak hesaplama israfını değerli AI modeli geliştirmeye dönüştürmektedir.

2.2 Sinir Mimarisi Arama Temelleri

NAS, mimari alanların sistematik keşfi yoluyla derin öğrenme modeli tasarımını otomatikleştirir. Hesaplama gereksinimleri, blok zinciri madencilik altyapısıyla iyi bir uyum içindedir ve bu iki alan arasında doğal bir sinerji yaratır.

3. PoNAS için Madencilik Havuzu Tasarımı

3.1 Mimarı Alan Bölümleme

Madencilik havuzu yöneticisi, hiyerarşik ayrıştırma kullanarak tam sinir mimarisi arama alanını alt alanlara böler. Her bir alt alan $S_i$, mimari kısıtlamalarla tanımlanır:

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

Burada $\mathcal{A}$ tam mimari alanı temsil eder ve $C_i$ alt alan kısıtlamalarını tanımlar.

3.2 Madenci İşbirliği Stratejisi

Madenciler, koordineli keşif stratejileriyle belirli alt alanlara atanır. Ödül dağılımı şu şekilde gerçekleşir:

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

Burada $P_i$, keşfedilen mimarilerin performans metriğini temsil eder.

3.3 Hata Tolerans Mekanizması

Sistem, madenci performans sapmasını $\sigma_p$ izler ve yüksek ödüllü görevler için yedek madenciler bulundurur:

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

4. Deneysel Sonuçlar

Deneysel doğrulama, önerilen madencilik havuzu yaklaşımının önemli avantajlarını göstermektedir:

• Mimari keşfinde bireysel madencilere kıyasla 3.2x ortalama hızlanma
• Uygulanan yedek mekanizmalarıyla %98.7 görev tamamlama oranı
• Alt alan optimizasyonuyla madenci ödüllerindeki varyansın %45 azalması

5. Teknik Analiz Çerçevesi

Analist Bakış Açısı: Temel İçgörü, Mantıksal Akış, Güçlü ve Zayıf Yönler, Uygulanabilir Öngörüler

Temel İçgörü

Bu makale, madencilik havuzu ekonomisini, israf olan hash hesaplamalarını verimli sinir mimarisi aramasıyla değiştirerek temelden yeniden düşünmektedir. Gerçek atılım sadece teknik değil—ekonomiktir: blok zinciri güvenliği ve AI ilerlemesinin birbiriyle rekabet eden hedefler olmaktan çıkıp karşılıklı olarak güçlendirici hale geldiği bir sistem yaratmışlardır. Bu, blok zincirinin çevresel olarak sürdürülemez olduğu temel eleştirisini doğrudan ele almaktadır.

Mantıksal Akış

Argüman cerrahi bir hassasiyetle ilerler: PoW enerji israfının inkâr edilemez sorunuyla başlar, NAS'ı hesaplama açısından benzer ancak toplumsal değeri olan bir çözüm olarak tanıtır, ardından madencilik havuzu mekaniğinin yeniden icat edilmek yerine nasıl uyarlanabileceğini gösterir. Güzellik, altta yatan değer yaratımını tamamen dönüştürürken mevcut madencilik altyapısından ve ekonomik davranışlardan yararlanmaktadır. Yarı pişmiş "yeşil blok zinciri" önerilerinin aksine, bu, kriptografik güvenliği korurken somut AI araştırma çıktıları sunar.

Güçlü ve Zayıf Yönler

Güçlü Yönler: Alt alan bölümleme stratejisi gerçekten yenilikçidir—keşif çeşitliliğini korurken yedekli işi önler. Yedek madenci mekanizması, gerçek dünya dağıtım zorluklarının sofistike bir anlayışını göstermektedir. ENAS veya DARTS gibi geleneksel dağıtık NAS yaklaşımlarıyla karşılaştırıldığında, bu, merkezi koordinasyon gerektirmek yerine blok zincirinin yerleşik teşvik mekanizmalarından yararlanır.

Kritik Zayıflık: Makale, doğrulama maliyeti problemini ciddi şekilde hafife almaktadır. Bir madenci sistemde hile yapmak yerine gerçekten anlamlı NAS çalışması yaptığını nasıl hızlı bir şekilde doğrularsınız? Açıklanan yöntemler, minimum hesaplamayla makul ancak alt optimal mimariler üreten sofistike kötü niyetli saldırılara karşı savunmasız olacaktır.

Uygulanabilir Öngörüler

Blok zinciri projeleri için: Bu, AI geliştirmenin anlamlı şekilde merkezsizleştirilmesi için uygulanabilir bir yol sağlar. AI araştırmacıları için: Bu, yerleşik teşvik uyumuyla dağıtık hesaplamaya erişim için benzeri görülmemiş bir fırsatı temsil eder. Bir sonraki acil adım, doğrulama boşluğunu ele almak için NAS için doğrulanabilir gecikme fonksiyonlarının uygulanması olmalıdır. İşletmeler, iç araştırma ekiplerinin bu çerçeveyi harici hesaplama kaynaklarıyla koordinasyon sağlamak için kullandığı hibrit modelleri keşfetmelidir.

6. Gelecekteki Uygulamalar ve Yönelimler

Önerilen çerçeve, birkaç umut verici uygulamayı mümkün kılmaktadır:

• Köken takibiyle merkeziyetsiz AI modeli pazaryerleri
• Kurumsal sınırlar arasında federatif öğrenme koordinasyonu
• Merkeziyetsiz bir hizmet olarak otomatik makine öğrenmesi
• Şeffaf katkı takibiyle kurumlar arası araştırma işbirliği

7. Referanslar

1. Z. Li vd., "Privacy-Preserving Blockchain Mining," IEEE S&P, 2021
2. Y. Chen vd., "Coin.AI: A Proof-of-Useful-Work Scheme for Blockchain-Based Distributed Deep Learning," arXiv:2103.17001
3. B. Z. H. Zhao vd., "WekaCoin: A Blockchain-Based Platform for Distributed Machine Learning," FC 2022
4. X. Wang vd., "DLBC: A Deep Learning Blockchain for Distributed Machine Learning," ICDCS 2021
5. J. Zhu vd., "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