FLock、イーサリアム財団の研究助成金を受賞

FLock.io は、分散型AI（dAI）運動の業界リーダーであり、Ethereum Foundation（EF） Academic Grants Round 2024 の唯一のAI受賞者です。この助成金は、MLのためのスマートコントラクト対応のブロックチェーンソリューションのインセンティブメカニズムの研究に資金を提供します。

Ethereum Foundationは、プロトコル開発の資金提供、エコシステムの拡大、Ethereumの推進を通じてEthereumエコシステムをサポートする非営利団体です。Academic Grants Round 2024は、Ethereum関連の学術研究を支援するための100万ドルの助成金です。

FLockは、ブロックチェーン上でのフェデレーテッドマシンラーニングの最前線に立っています。最近600万ドルの シードラウンド を終了し、オンチェーンガバナンス、AIモデルのトレーニングとホスティングを備えた世界初の協力的dAIトレーニングプラットフォームを構築しています。オックスフォード卒業生のグループによって設立されたロンドンを拠点とするWeb3スタートアップは、中央集権的な企業からコミュニティの手に力を移すことを使命としています。

FLockはブロックチェーンベースのAIトレーニングのインセンティブメカニズムを研究しています

この助成金は、分散型AI開発ライフサイクルにおける悪意のある行動を抑止するためのインセンティブトークノミクスメカニズムの最適化におけるFLockの先駆的な研究を加速させます。このプロジェクトは、スマートコントラクトを活用して安全なdAIシステムを構築し、セキュリティ、信頼、計算の整合性の原則を維持しながらデータプライバシーを保護することで、より大きなエコシステムに利益をもたらします。

この研究は、FLockの発表済みの 論文 「Defending Against Poisoning Attacks in Federated Learning With Blockchain」を基に拡張されます。これは、FL参加者による悪意のある活動を保護するためのピアツーピアの投票と報酬・スラッシュシステムを提案しています。

この研究は、FLockのリードブロックチェーン研究者であり、インペリアル・カレッジ・ロンドンの研究員であるDr. Zhipeng Wangと、FLockの創設者兼CEOであり、インペリアル・カレッジ・ロンドンの研究員であるJiahao Sunによって主導されます。

「私たちの研究を支援するEFの助成金に非常に感謝しています。私たちの目標は、特にEthereumを活用して、安全で分散型のAIシステムをサポートするためのスマートコントラクト対応のブロックチェーンの可能性を調査し、実用的な青写真を確立することです」とWangは述べました。

「私たちの研究は、ブロックチェーンとAIエコシステムの交差点での境界を拡張することを目指しています。多様なコミュニティと協力して、風景を革命化することを楽しみにしています」とSunは付け加えました。

FLockは分散化運動を支援することに専念しています

FLockは、Web3にエンドツーエンドのAIファインチューニングライフサイクルをもたらす最初のプロジェクトであり、Web3版Hugging Faceに似ています。その許可不要で高性能なMLシステムは、AI Arena、FL Alliance、Model Marketplaceで構成されています。AI Arenaのクローズドベータが進行中で、開発者はKaggleスタイルのリーダーボードで、独自または分散型のコンピュートを使用して、1つの検証データセットで最高のAIモデルを競います。

FLockの最新の ホワイトペーパー をチェックしてください;

FLockが共著した他の既存の学術論文には以下が含まれます:

• 「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

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