9 февраля 2021

Технологии Velas: AIDPoS

Команда Velas провела фундаментальные исследования, чтобы понять, как искусственный интеллект может быть реализован в архитектуре блокчейна для оптимизации производительности всей сети. На основе этого исследования мы разрабатываем два инновационных компонента экосистемы — алгоритм консенсуса AIDPoS и распределенное обучение.

Алгоритм консенсуса AIDPoS

Основным принципом AIDPoS (Artificial-Intuition Delegated Proof of Stake) является использование искусственного интеллекта для адаптации блокчейна к текущим условиям сети, в первую очередь сохраняя уровень производительности и устойчивости в оптимальных диапазонах. Это достигается путем встраивания обученных моделей в каждую полную ноду, что создает оптимальные значения ключевых параметров для блокчейна на основе данных, собранных за последнюю эпоху.

Одной из наиболее перспективных областей интеграции технологий искусственного интеллекта и блокчейна вместе является разработка и обучение «рекомендательного алгоритма» на основе технологий машинного обучения, который бы обеспечивал динамическое изменение параметров сети и консенсус смарт-контрактов от эпохи к эпохе. Такой алгоритм должен гарантировать, что блокчейн-сеть Velas остается безопасной, устойчивой и функциональной для всех ее участников. Velas предлагает использовать данные состояния глобальной сети и данные состояния локальных нод предыдущей эпохи для прогнозирования. Рекомендательный алгоритм будет выступать в качестве объективного «стража» сети.

Также присутствуют две основные концепции, которые важны для надлежащего функционирования сети — производительность и устойчивость.

Производительность может быть измерена двумя простыми метриками — пропускной способностью, которая измеряется транзакциями в секунду, и временем подтверждения транзакций.

Устойчивость — это способность блокчейна выдерживать любые типы атак и правильно функционировать во время этих событий, если они когда-либо произойдут.

Двумя основными характеристиками обеспечивающими устойчивость Velas являются:

  • безопасность — количество ресурсов, которые злоумышленник должен потратить, для взлома блокчейна
  • децентрализация, которую можно описать как отсутствие единой точки отказа.

Распределенное обучение

Мы предлагаем использовать вычислительные ресурсы участников сети Velas для распределенных вычислений и для создания инфраструктуры для разработчиков в области машинного и глубинного обучения. Это усовершенствованное решение позволит пользователям сети монетизировать свои вычислительные мощности, завоевав репутацию сервиса и вознаграждение токенами Velas. Кроме того, это позволит внешним организациям использовать распределенную вычислительную мощность сообщества Velas для выполнения личных задач.

Лучшими практиками работы с моделями нейронных сетей и наиболее популярными фреймворками являются Tensorflow и PyTorch. Предполагается, что будет реализована библиотека, похожая на библиотеку Horovod, но в то же время поддерживающая протокол gRPC и полностью децентрализованные вычисления. В целом, решение для распределенных вычислений должно быть гибким, адаптируемым и основанным на популярной, общепризнанной платформе с открытым исходным кодом. Таким образом, пользователям не придется обучаться новому инструменту, а ошибки и проблемы фреймворка будут устранены сообществом в кратчайшие сроки. Кроме того, не будет никаких препятствий для написания полностью пользовательских учебных скриптов.

Пользователь сможет самостоятельно выбрать парадигму, соответствующую его потребностям для обучения собственной модели.

Одним из примеров использования разработанной технологии распределенного обучения является обеспечение децентрализации при обучении рекомендательной модели оптимальных сетевых параметров Velas на новых данных (при условии, что модель обучения вписывается в парадигму распределенного обучения и требует больших вычислительных ресурсов). В отличие от централизованного обучения на одном сервере, при таком подходе обучение будет проводиться на вычислительной мощности сетевых нод Velas, что сделает обучение честным и открытым. Кроме того, любой участник сети сможет протестировать обученную модель, чтобы убедиться, что результаты обучения верны.

Результат

Первая версия блокчейна Velas с рекомендательной моделью, основанной на технологиях ML/DL. В течение последних 6 месяцев перед нами стояли такие задачи:

  • Формализация оптимизированной функции, характеристик и параметров блокчейна.
  • Разработка и запуск инфраструктуры моделирования.
  • Разработка сценариев моделирования набора данных для обучения.
  • Особенности формализации, анализ данных логов нод, как данные для обучения алгоритмам ML/DL.
  • Разработка и обучение рекомендательной модели v0.1 для Velas Blockchain.

Основные результаты:

  • Накопление исторического массива данных;
  • Разработан сценарий сбора данных;
  • Первая версия моделирования Velas Blockchain;
  • Данные, собранные в результате процессов моделирования;
  • Доказательство концепции AIDPOS. Обученная модель для оптимизации объектных функций.

 

Заключение

Мы работаем над созданием уникальной блокчейн-платформы с интеграцией ИИ, которая в будущем станет сложной адаптивной экосистемой, включающей в себя устойчивость, высокую производительность и экономическую справедливость для всех участников сети.

Кроме того, в ближайшем будущем, мы планируем разработать важные продукты, которые также будут дополнены передовыми технологиями искусственного интеллекта.

Velas Network AG
  • Зарегистрирован: 22 мая 2012 г.
  • Локация:London/United Kingdom
  • Сайт:penroseisparty.com