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FLock erhält Forschungsstipendium der Ethereum Foundation

FLock erhält Forschungsstipendium der Ethereum Foundation

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The BlockThe Block2024/09/03 13:07
Von:The Block

FLock erhält Zuschuss zur Finanzierung von Forschungsarbeiten zu Anreizmechanismen für blockchain-basierte maschinelle Lernlösungen

FLock.io , ein Branchenführer in der dezentralisierten KI-Bewegung (dAI), ist der einzige KI-Empfänger der Ethereum Foundation (EF) Academic Grants Round 2024 . Dieses Stipendium wird die Forschung zu Anreizmechanismen für Smart-Contract-fähige Blockchain-Lösungen für ML finanzieren.

Die Ethereum Foundation ist eine gemeinnützige Organisation, die das Ethereum-Ökosystem unterstützt, indem sie die Protokollentwicklung finanziert, das Ökosystem erweitert und sich für Ethereum einsetzt. Die Academic Grants Round 2024 ist eine Welle von Stipendien in Höhe von 1 Million US-Dollar zur Unterstützung von Ethereum-bezogener akademischer Arbeit.

FLock steht an der Spitze des föderierten maschinellen Lernens auf der Blockchain. Nachdem kürzlich eine Seed-Runde in Höhe von 6 Millionen US-Dollar abgeschlossen wurde, baut es eine weltweit erste kollaborative dAI-Trainingsplattform mit On-Chain-Governance, KI-Modelltraining und -Hosting auf. Das in London ansässige Web3-Startup, gegründet von einer Gruppe von Oxford-Absolventen, hat es sich zur Aufgabe gemacht, die Macht von zentralisierten Unternehmen in die Hände der Gemeinschaft zu verlagern. 

FLock erforscht Anreizmechanismen für blockchainbasiertes KI-Training

Dieses Stipendium wird die bahnbrechende Forschung von FLock zur Optimierung von Anreiz-Tokenomics-Mechanismen beschleunigen, um böswilliges Verhalten im dezentralisierten KI-Entwicklungszyklus zu verhindern. Dieses Projekt wird dem größeren Ökosystem zugutekommen, indem es Smart Contracts für sichere dAI-Systeme nutzt, die Prinzipien der Sicherheit, des Vertrauens und der rechnerischen Integrität wahren und gleichzeitig die Datensicherheit gewährleisten.

Die Forschung wird auf dem von FLock veröffentlichten Paper „Defending Against Poisoning Attacks in Federated Learning With Blockchain“ in IEEE Transactions on Artificial Intelligence aufbauen. Dieses schlägt ein Peer-to-Peer-Abstimmungs- und Belohnungs- und Bestrafungssystem vor, das vor böswilligen Aktivitäten durch FL-Teilnehmer schützt.

Geleitet wird es von Dr. Zhipeng Wang, leitender Blockchain-Forscher bei FLock und Research Associate am Imperial College London, und Jiahao Sun, FLock-Gründer und CEO sowie Research Fellow am Imperial College London.

„Wir sind der EF für die Unterstützung unserer Forschung durch die Stipendien außerordentlich dankbar. Unser Ziel ist es, einen praktischen Plan zu untersuchen und zu etablieren, um das Potenzial von Smart-Contract-fähigen Blockchains, insbesondere Ethereum, zur Unterstützung sicherer und dezentralisierter KI-Systeme zu nutzen“, sagte Wang. 

„Unsere Forschung zielt darauf ab, die Grenzen an der Schnittstelle von Blockchain- und KI-Ökosystemen zu erweitern. Wir freuen uns darauf, mit verschiedenen Gemeinschaften zusammenzuarbeiten, um die Landschaft zu revolutionieren“, fügte Sun hinzu.

FLock ist  dem Dezentralisierungsbewegung verpflichtet

FLock ist das erste Projekt, das einen End-to-End-KI-Feinabstimmungszyklus zu Web3 bringt, ähnlich einem Web3 Hugging Face. Sein erlaubnisfreies, leistungsfähiges ML-System umfasst AI Arena, FL Alliance und Model Marketplace. Die geschlossene Beta der AI Arena läuft, bei der Entwickler auf die besten KI-Modelle auf einem Validierungsdatensatz in einer Kaggle-ähnlichen Rangliste konkurrieren, wobei sie ihre eigene oder dezentralisierte Rechenleistung nutzen.

Sehen Sie sich das neueste White Paper von FLock an;

Weitere bestehende akademische Arbeiten, die von FLock mitverfasst wurden, umfassen:

  • „Defending Against Poisoning Attacks in Federated Learning With Blockchain“ in IEEE Transactions on Artificial Intelligence, 2024
  • „zkFL: Zero-Knowledge Proof-based Gradient Aggregation for Federated Learning“ in IEEE Transactions on Big Data, 2024
  • „GARNN: An Interpretable Graph Attentive Recurrent Neural Network for Predicting Blood Glucose Levels via Multivariate Time Series“ in arXiv, 2024

Für zukünftige Updates folgen Sie FLock auf Twitter und sehen Sie sich seinen Blog und Docs an.

 

Dieser Beitrag wurde von FLock in Auftrag gegeben und dient nicht als Zeugnis oder Empfehlung durch The Block. Dieser Beitrag dient nur zu Informationszwecken und sollte nicht als Grundlage für Investitions-, Steuer-, Rechts- oder andere Beratungen herangezogen werden. Sie sollten Ihre eigene Recherche durchführen und unabhängige Berater und Rechtsbeistände zu den in diesem Beitrag besprochenen Themen konsultieren. Die vergangene Wertentwicklung eines Vermögenswerts ist kein Hinweis auf zukünftige Ergebnisse.


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