Abstract-Ett decennium sedan, Bitcoin introducerades, blir den första kryptovalutan och etablerar begreppet "blockchain" som en distribuerad liggare. Från och med idag finns det många olika implementationer av cryptocurrencies arbetar över en blockchain, med olika tillvägagångssätt och philosofies. Många av dem har dock ett gemensamt drag: de kräver bevis på arbete för att stödja generering av block (mining) och slutligen generering av pengar. Detta proof-of-work system består ofta av att lösa ett kryptografiskt problem, oftast bryta en hash värde, som endast kan uppnås genom brute-force. Den största nackdelen med bevis på arbete är att det kräver löjligt stora mängder energi som inte har något användbart resultat utöver att stödja valutan. I detta dokument lägger vi fram ett teoretiskt förslag som inför ett proof-of-useful-work system för att stödja en cryptocurrency kör över en blockchain, som vi kallade Coin.AI. I detta system kräver gruvsystemet utbildning av modeller för djupinlärning, och ett block bryts bara när prestandan för en sådan modell överstiger en tröskel. Det distribuerade systemet gör det möjligt för noder att verifiera de modeller som levereras av gruvarbetare på ett enkelt sätt (förvisso mycket effektivare än själva gruvprocessen), bestämma när ett block ska genereras. Dessutom presenterar denna uppsats en proof-of-lagringsplan för belönande användare som tillhandahåller lagring för de djupt lärande modeller, samt en teoretisk avhandling om hur systemets mekanik skulle kunna artikuleras med det slutliga målet att demokratisera tillgången till artificiell intelligens.
Coin.AI REF är bara ett teoretiskt förslag där gruvarbetare tränar separat en DNN.
Coin.AI: A Proof-of-Useful-Work Scheme for Blockchain-based Distributed Deep Learning
{'venue': 'Entropy 2019, 21, 723', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}