Distributed Consensus Inference and Blockchain
Creators: name: Παπαϊωάννου, Δημήτριος Νικολάου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2022
Subjects: Αποκεντρωμένη Συμπερασματολογία
Αποκεντρωμένοι Μηχανισμοί Συναίνεσης
Αλυσίδα Κατανεμημένων Εγγραφών
Decentralized Inference
Distributed Consensus Protocols
Blockchain

description: With the growth of the Bitcoin network, blockchain has gained enormous popularity and acceptance in a wide range of applications and settings. Distributed Deep Neural Network (DDNN) Inference have been employed to distributed DNN computations across multiple devices. This thesis investigated how we may employ distributed consensus methods used in various blockchain networks to lessen the points of failure seen in centralized inference and to create a DDNN Inference framework under fully decentralized structure. We concentrated on Blockchain Networks and conducted in-depth research on their fundamental components, including cryptography, peer-to-peer networks, consensus algorithms, and how they worked in concert to offer superior safety and resilience under completely unreliable communication settings. We thoroughly reviewed its applications in domains such as cryptocurrencies, decentralized finance (DeFi), and identity management, as well as analyzed the problem of decentralized inference, beginning with a brief review of centralized aggregation methods and progressing in the decentralized architectures. Finally, we present the proposed method, along with the results on the experiments and evaluation on it. In order to simulate how individuals make decisions based on their own beliefs as well as taking into account the opinions of experts in a related field, we developed a society-inspired DNN inference. Specifically, each agent in the decentralized multi-agent environment has direct access to one another, allowing them to communicate openly and discern, based on the choices they make for a given task, between those that will indeed help him improve himself and those that will damage him. In addition, we propose a decentralized consensus protocol as an alternative to centralized aggregation methods to overcome the limitations and eliminate single points of failure that may be observed in such a setting. The proposed protocol is based on the SMR approach and can be used in an AI-powered blockchain network to establish consensus among individual nodes based on AI tasks
description: Με την ανάπτυξη των κρυπτονομισμάτων όπως το Bitcoin, η αλυσίδα κατανεμημένων εγγραφών (blockchain) έχει αποκτήσει τεράστια δημοτικότητα και αποδοχή σε ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών. Η συμπεράσματολογια με χρήση κατανεμημένων βαθιών νευρωνικών δικτύων (Distributed Deep Neural Networks - DDNN) έχει χρησιμοποιηθεί προκειμένου να κατανεμηθούν οι DNN υπολογισμοί σε πολλαπλές συσκευές με στόχο την ελαχιστοποίηση του υπολογιστικού κόστους. Αυτή η διατριβή εξετάζει το πώς μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε κατανεμημένες μεθόδους συναίνεσης, όπως αυτές που χρησιμοποιούνται σε διάφορα δίκτυα blockchain, για να μειώσουμε τα σημεία αποτυχίας που παρατηρούνται στην κεντρική εξαγωγή συμπερασμάτων καθώς και να προτείνει ένα πλαίσιο συμπερασμάτων DDNN υπό πλήρως αποκεντρωμένη δομή. Επικεντρωθήκαμε στα Δίκτυα Blockchain και πραγματοποιήσαμε σε βάθος έρευνα σχετικά με τα θεμελιώδη στοιχεία τους, όπως κρυπτογραφία, δίκτυα peer-to-peer, αλγόριθμους συναίνεσης και πώς λειτουργούν συντονισμένα έτσι ώστε να προσφέρουν ισχυρή ασφάλεια και ανθεκτικότητα κάτω από εντελώς αναξιόπιστες δομές επικοινωνίας. Εξετάσαμε διεξοδικά τις εφαρμογές της σε τομείς όπως τα κρυπτονομίσματα, η αποκεντρωμένη χρηματοδότηση (DeFi) και η διαχείριση ταυτότητας, καθώς και αναλύσαμε το πρόβλημα της αποκεντρωμένης εξαγωγής συμπερασμάτων, ξεκινώντας με μια σύντομη ανασκόπηση των μεθόδων κεντρικής συμπερασματολογίας και προχωρώντας σε αποκεντρωμένες αρχιτεκτονικές. Τέλος, παρουσιάζουμε την προτεινόμενη μέθοδο, μαζί με τα αποτελέσματα των πειραμάτων και την αξιολόγηση τους. Προκειμένου να προσομοιώσουμε τον τρόπο με τον οποίο τα άτομα λαμβάνουν αποφάσεις με βάση τις δικές τους πεποιθήσεις καθώς και λαμβάνοντας υπόψη τις απόψεις ειδικών σε σχετικό τομέα, αναπτύξαμε ένα αποκεντρωμένο DNN αλγόριθμο εμπνευσμένο από την κοινωνία. Συγκεκριμένα, κάθε πράκτορας σε ένα αποκεντρωμένο περιβάλλον πολλαπλών πρακτόρων έχει άμεση πρόσβαση σε όλους τους υπόλοιπους, επιτρέποντάς τον να επικοινωνεί ανοιχτά και να διακρίνει, με βάση τις επιλογές που κάνουν για μια δεδομένη εργασία, μεταξύ εκείνων που θα τον βοηθήσουν πράγματι να βελτιώσει τον εαυτό του και εκείνων που θα τον βλάψουν. Επιπλέον, προτείνουμε ένα αποκεντρωμένο πρωτόκολλο συναίνεσης ως εναλλακτική λύση στις μεθόδους κεντρικής συμπερασματολογίας, προκειμένου να ξεπεραστούν οι περιορισμοί και να εξαλειφθούν μεμονωμένα σημεία αστοχίας που μπορεί να παρατηρηθούν στα εν λόγω περιβάλλοντα. Το προτεινόμενο πρωτόκολλο βασίζεται στην προσέγγιση αντιγραφής μηχανής κατάστασης SMR και μπορεί να χρησιμοποιηθεί σε ένα δίκτυο blockchain που τροφοδοτείται από AI για την επίτευξη συναίνεσης μεταξύ μεμονωμένων κόμβων με βάση AI εργασίες