Presentamos Proof-of-Federated-Learning-Subchain: Un nuevo enfoque para la eficiencia en blockchain

En los últimos años, la tecnología blockchain ha llamado mucho la atención. Esta popularidad ha llevado a varios métodos e ideas nuevas en el campo. Aunque blockchain tiene muchos beneficios, como la descentralización, también tiene algunas desventajas, sobre todo en lo que respecta al uso de Energía. La mayoría de los sistemas blockchain dependen de un método llamado hashing, que requiere mucha energía sin ofrecer mucho valor adicional.

Para lidiar con este problema energético, han surgido nuevos métodos como Proof-of-Deep-Learning (PoDL). PoDL cambia el enfoque del hashing a usar tareas de deep learning como el trabajo que hacen los Mineros. Este cambio busca usar la energía de manera más efectiva mientras se mantiene la blockchain.

Sin embargo, usar modelos de deep learning no es sencillo. Estos modelos son a menudo complicados y están diseñados para tareas específicas. También, la Calidad de los datos que usan afecta mucho su rendimiento. Por lo tanto, se necesita más investigación para hacer que PoDL sea práctico en situaciones del mundo real.

#Un Nuevo Método de Consenso

En respuesta a los desafíos de PoDL, se ha propuesto un nuevo método llamado Proof-of-Federated-Learning-Subchain (PoFLSC). Este método introduce una nueva forma de seleccionar socios y se enfoca en la importancia de la calidad de los datos. PoFLSC utiliza algo llamado una subcadena, que ayuda a registrar actividades relacionadas con tareas de deep learning.

En este nuevo sistema, los mineros-que son los participantes en la blockchain-pueden elegir socios basándose en la calidad de sus conjuntos de datos. Esto significa que tener datos valiosos puede dar a los mineros una ventaja al formar asociaciones. La idea es que al priorizar buenos datos, se puede mejorar el rendimiento general de la blockchain.

#La Importancia de la Calidad de los Datos

El papel de la calidad de los datos no se puede exagerar. En PoFLSC, cuando los mineros seleccionan socios para tareas de deep learning, consideran tanto la complejidad del modelo que están entrenando como el valor de los conjuntos de datos que tienen. Este enfoque anima a los mineros a encontrar y usar datos de alta calidad, lo que lleva a mejores resultados para los modelos de deep learning.

Por ejemplo, en los métodos tradicionales de deep learning, los riesgos de tener datos malos pueden afectar el rendimiento del modelo. Sin embargo, PoFLSC busca mitigar este problema al hacer de la calidad de los datos un factor clave en la selección de socios.

#Cómo Funciona PoFLSC

PoFLSC opera de manera estructurada, involucrando varias fases.

1. Fase Inicial: Al principio, los mineros trabajan para seleccionar socios basándose en los tiempos de respuesta. Cada minero lleva un registro de cuánto tiempo tardan otros en responder a las solicitudes. Esto les ayuda a formar una lista de posibles socios que pueden realizar tareas de manera eficiente.

2. Fase de Entrenamiento: Una vez elegidos los socios, los mineros comienzan a entrenar modelos utilizando sus datos. Evalúan el rendimiento de sus socios en función de la calidad de los conjuntos de datos que proporcionan. Esta fase es crítica para evaluar qué tan bien está funcionando el sistema en general.

3. Fase de Colaboración: Después de establecer asociaciones, los mineros pueden dividir y combinar diferentes tareas. Esto fomenta el trabajo en equipo y permite a los mineros aprovechar las fortalezas de los demás, reduciendo la carga de trabajo sobre un solo participante.

4. Fase Final: La última fase implica auditar el trabajo que se ha hecho. Los mineros confirman que las tareas se completaron correctamente y evalúan el rendimiento de sus modelos en función de los comentarios de otros mineros.

Al desglosar el proceso en estas fases, PoFLSC busca crear un entorno eficiente para las tareas de deep learning mientras asegura que los datos de alta calidad se valoren.

#Beneficios de PoFLSC

Usar PoFLSC ofrece varios beneficios, especialmente en comparación con métodos anteriores como PoDL.

• Incentivos para la Recopilación de Datos: Los mineros están motivados a reunir conjuntos de datos de alta calidad porque el valor de sus datos puede mejorar sus posibilidades de éxito. Esto puede llevar a formas innovadoras de recopilación de datos, como usar datos sintéticos de simulaciones o compartir conjuntos de datos entre participantes.

• Uso Más Eficiente de la Energía: Al priorizar las tareas de deep learning en lugar de un simple hashing, PoFLSC permite un uso más efectivo de los recursos energéticos. Este cambio es importante para reducir el impacto ambiental de la tecnología blockchain.

• Mejora en el Rendimiento de los Modelos: Con un enfoque en la calidad de los datos, los modelos entrenados bajo PoFLSC tienen más probabilidades de rendir mejor. Tener acceso a datos de alta calidad significa que las tareas de deep learning son más efectivas en producir resultados utilizables.

• Mejoras en la Seguridad: El método también aumenta la seguridad al asegurar que los conjuntos de datos que se están utilizando sean confiables. Cuando los mineros pueden evaluar la calidad de los datos, se reducen las posibilidades de usar datos comprometidos o de mala calidad.

#El Papel de los Mineros

En el marco de PoFLSC, los mineros desempeñan múltiples roles. No son solo participantes; también son responsables de recopilar datos, entrenar modelos y verificar el trabajo de los demás. Aquí hay algunas responsabilidades clave:

• Contribuidores de Datos: Los mineros recopilan conjuntos de datos privados que pueden mejorar el entrenamiento de modelos. Aquellos con datos de alta calidad tienen una ventaja al formar asociaciones, ya que son colaboradores más atractivos.

• Gestores de Grupos: Algunos mineros asumen el papel de gestionar grupos de contribuyentes de datos. Estos gestores supervisan la colaboración, asegurándose de que las tareas se dividan de manera justa y que se utilicen los mejores datos.

• Creadores de Desafíos: Los mineros pueden generar desafíos para poner a prueba el rendimiento de los modelos. Este proceso de revisión por pares ayuda a verificar que el trabajo realizado esté a la altura.

Al fomentar la participación activa y la colaboración, PoFLSC ayuda a crear una comunidad donde los mineros trabajan juntos para beneficio mutuo.

#Evaluación Experimental

Para evaluar la efectividad de PoFLSC, se realizaron simulaciones con múltiples mineros. Durante estas pruebas, se recopiló información sobre cómo se desempeñaron los mineros bajo diferentes condiciones.

Los resultados indicaron que cuando se priorizaban los mineros con altos valores de Shapley (una medida de su contribución), el rendimiento general mejoraba. Esto significa que el sistema funciona mejor cuando recompensa a quienes contribuyen con datos valiosos de manera efectiva.

Además, a medida que se reducía el tamaño del grupo de mineros, el rendimiento comenzaba a bajar, pero la disminución era más suave cuando se priorizaban a los mineros de alto valor. Esto indica que mantener un grupo central de contribuyentes de alta calidad es vital para el éxito continuo del sistema.

#Conclusión

La introducción de PoFLSC aborda algunos de los desafíos importantes que enfrentaban métodos anteriores como PoDL. Al enfocarse en la calidad de los datos y proporcionar una forma estructurada para que los mineros colaboren, este nuevo método de consenso busca mejorar la eficiencia y efectividad general de la tecnología blockchain.

A medida que blockchain sigue evolucionando, métodos como PoFLSC jugarán roles cruciales en dar forma al futuro de los sistemas descentralizados. El énfasis en la calidad de los datos y los esfuerzos colaborativos entre los mineros no solo mejora el rendimiento, sino que también fomenta la construcción de comunidades y la innovación en el campo.