Блокчейн что это такое? Ответ

Блокчейн-это список связанных блоков . Блоки могут быть добавлены в список с помощью итерационного процесса . Однако , а
блок и ссылка не могут быть отредактированы или удалены . Блокчейн защищен от несанкционированных изменений хранением
полного блокчейна на нескольких узлах сети . Предлагаемые дополнения к блокчейну транслируются и утверждаются узлами до того, как они будут добавлены в блокчейн- цепочку . Конфликты могут быть разрешены с помощью блокчейна, на
который согласны большинство узлов . Таким образом , блокчейн
может обеспечить высокозащищенное решение, которое обеспечивает
полную общедоступную историю для ряда связанных событий
или транзакций .
Раннее применение блокчейна-это криптовалюта . Подробнее... На сегодняшний день архитектуры машинного обучения допускают распределенные данные или распределенные модели , но не то и другое .


Централизованный набор данных может быть разделен на распределенные узлы , но поскольку все модели машинного обучения должны минимизировать
“ потери ” на полном наборе обучающих данных , все данные должны быть
доступны для одной модели . Такое решение используется для обеспечения обнаружения
ошибок . [ 0005 ] Например , на рис . 1 показана иллюстративная
архитектура машинного обучения в соответствии с предшествующим уровнем техники . Как иллюзии
таким образом , архитектура включает в себя глобальные знания ( например , устойчивые распределенные наборы данных ) . Например , весь набор данных
может быть загружен в облако распределенных узлов . Набор данных
используется различными алгоритмами для функционирования . В результате
две основные функции машинного обучения-извлечение , преобразование , загрузка ( ETL ) / исследование и настройка параметров обучения модели
-выполняются в одной большой библиотеке функций . Spark , Watson , Azure являются примерами подходов к машинному обучению, использующих этот подход на основе платформы .
Технология блокчейн может быть использована для определения изменений в
нейронной сети , которые могут быть распространены с помощью
технологии блокчейн . [ 0007 ] Первый аспект изобретения обеспечивает вычислительную среду машинного обучения , содержащую : множество узлов
блокчейна , каждый узел блокчейна включает
в себя : компьютерную систему и блокчейн , хранящийся в компьютерной системе, причем блокчейн включает в себя : множество
блоков ; и данные, относящиеся к множеству соединений.
между блоками , где при выполнении компьютерной системой блокчейн реализует приложение машинного обучения . [ 0008 ] второй аспект изобретения обеспечивает ком
система компьютерного входят : набор вычислительных устройств ; и
блокчейн хранится на множестве вычислительных устройств , в которых
блокчейн включает в себя : множество блоков, и информацию относительно множества соединений между блоками , при этом , при выполнении по меньшей мере одним набора
вычислительные устройства , блокчейн реализует приложение машинного обучения . Третий аспект изобретения обеспечивает способ
управления приложением машинного обучения , включающий : реализацию нейронной сети для приложения машинного
обучения в блочной программе машинного языка , причем блочная программа машинного языка содержит
программный код, реализующий множество нейронных узлов
нейронной сети, и данные, касающиеся
множества связей между множеством нейронных узлов нейронной сети.
сети ; хранение машинного языка заблокировать программу как
блок блокчейна в компьютерной системе ; выполнение по
компьютерная система , машина языке заблокировать программу для обработки входных данных и генерировать прогнозных данных ; настройка , в компьютерной системе совокупность признаков нервных
сети на основе разницы между прогнозной сведения
и нужные сведения ; порождающее , с одной из множества
компьютерные системы , новый блок в блокчейн и
данные для подключения новый блок , в котором нового блока
блокчейн включает в себя машинный язык заблокировать про
грамм и данные соединения для нового блока определяют
скорректированный набор атрибутов ; а также добавление нового блока и данных
соединения для нового блока в блокчейн . Другие аспекты изобретения предусматривают способы , системы , программные продукты и способы использования и генерации каждого из них , которые включают и / или реализуют некоторые или все
действия , описанные в настоящем документе . Иллюстративные аспекты
изобретения предназначены для решения одной или нескольких из описанных здесь проблем и / или одной или нескольких других проблем, не
обсуждаемых . КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ
[ 0006 ] Аспекты изобретения обеспечивают децентрализованную , распределенную среду машинного обучения . В конкретном варианте реализации решение машинного обучения реализовано с использованием блокчейна . Вариант реализации распределяет как данные,
так и модели машинного обучения по нескольким компьютерным системам в окружающей среде . Каждая компьютерная система вычисляет
lates веса обратного распространения . Технология блокчейн
может быть использована для обеспечения последовательной , безопасной связи между компьютерными системами ( например , вычисления nonce ,
используемого для шифрования сообщений), распространения изменений в
другие компьютерные системы и / или тому подобное . Приложение машинного обучения
может быть реализовано с помощью нейронной сети . В этом случае блоки блокчейна могут определять нейронные
узлы нейронной сети , а данные соединения для
блоков могут определять связи между нейронными узлами .
КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ
[ 0011 ] Эти и другие особенности раскрытия будут
более легко понять из приведенного ниже подробного описания различных аспектов изобретения, взятого в сочетании с прилагаемыми чертежами, которые изображают различные аспекты изобретения . [ 0012 ] На РИС . 1 показана иллюстративная архитектура машинного обучения в соответствии с предшествующим уровнем техники . [ 0013 ] На РИС . 2 показана иллюстративная децентрализованная , распределенная среда
машинного обучения в соответствии с вариантом осуществления
.
[ 0014 ] На РИС . 3 показана иллюстративная нейронная сеть.
инг к воплощению . [ 0015 ] РИС . 4 показана иллюстративная блочная программа машинного обучения ( ML ) в соответствии с вариантом осуществления .
US 2020/0027010 A1 23 января 2020 г.
2
[ 0016 ] На РИС . 5 показана иллюстративная узловая программа машинного обучения ( ML ) в соответствии с вариантом осуществления . [ 0017 ] На РИС . 6 показана иллюстративная блочная программа ML, включающая нейронную сеть в соответствии с вариантом осуществления . [ 0018 ] На РИС . 7 показан иллюстративный трехслойный нейронный узел
сеть в соответствии с вариантом осуществления . [ 0019 ] На РИС . 8 показана иллюстративная программа ML, реализованная в виде блокчейна в соответствии с вариантом осуществления . [ 0020 ] На рис.9 показан иллюстративный формат данных, который может быть
использован блокчейном нейронной сети в соответствии с
вариантом осуществления . [ 0021 ] На РИС . 10 показан иллюстративный поток данных для обработки данных блокчейна нейронной сети в соответствии с
вариантом осуществления . [ 0022 ] На рис . 11 показана иллюстративная схема потока данных для связи
отправителя с потенциальными клиентами в соответствии с
воплощение. [ 0023 ] Отмечается, что чертежи могут быть не в масштабе . Чертежи предназначены для изображения только типичных аспектов
изобретения и поэтому не должны рассматриваться как ограничивающие сферу применения изобретения . В чертежах подобная нумерация представляет собой подобные элементы между чертежами .
ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ
ИЗОБРЕТЕНИЕ
Как описано здесь , аспекты изобретения обеспечивают децентрализованную , распределенную среду машинного обучения
. В конкретном варианте реализации решение машинного обучения реализуется с использованием блокчейна . Воплощение
распределяет как данные , так и модели машинного обучения по нескольким компьютерным системам ( например, узлам блокчейна ) в окружающей
среде . Каждая компьютерная система вычисляет веса обратного распространения . Технология блокчейн может быть использована для
обеспечения последовательной , безопасной связи между
компьютерными системами ( например , вычисления nonce , используемого для шифрования сообщений), распространения изменений в другие компьютерные системы и / или тому подобного . Таким образом , воплощение
изобретения может обеспечить решение машинного обучения
, распределенное во времени .
[ 0025 ] В варианте
осуществления сама модель машинного обучения распределяется вместе с данными по различным
узлам блокчейна прикладного решения блокчейна . Например , на рис . 2 показана иллюстративная децентрализованная распределенная среда
машинного обучения 10 в соответствии с вариантом осуществления
. В этой степени среда 10 включает в себя набор
компьютерных систем 20А , 20B , каждая из которых может выполнять
описанный здесь процесс для того , чтобы предоставить пользователю 12 решение
машинного обучения ( ML), реализованное с использованием
blockchain ML platform 21. В частности , показана каждая компьютерная система 20А , 20В , включающая набор блочных
программ 30 МЛ и цепных данных 32 МЛ, которые делают
компьютерную систему 20 работоспособной для предоставления
прикладного решения блокчейна МЛ для использования пользователем 12 путем выполнения
описанного здесь процесса . [ 0026 ] Каждая компьютерная система 20A , 20B может включать в себя одно
или несколько вычислительных устройств . В этой степени показана компьютерная система 20А , включающая обрабатывающий компонент 22
( например , один или несколько процессоров ) , запоминающий компонент 24 ( например, ,
иерархия хранения ) , компонент 26 ввода-вывода ( 1/0)
(например , один или несколько интерфейсов ввода-вывода и / или устройств) и канал связи 28. В общем случае обрабатывающий компонент 22 выполняет программный код , такой как блок ML
программы 30 , который по меньшей мере частично фиксируется в запоминающем компоненте 24. При выполнении программного кода процесс