Decentralized Intelligence Network (DIN)

要約

分散型インテリジェンス ネットワーク (DIN) は、プロバイダーや機関にわたるデータの断片化とサイロ化によって引き起こされるデータ主権と AI 活用の重大な課題に対処します。
この包括的なフレームワークは、以下を活用することで、これまでサイロによって妨げられていたスケーラブルなデータ ソースへのアクセス障壁を克服します。1) データ主権の前提条件としての個人データ ストア。
2) 分散型 AI トレーニングのためにパブリック ブロックチェーン上に実装されたスケーラブルなフェデレーション ラーニング プロトコル。データは参加者に残り、モデル パラメーターの更新のみが共有されます。
3) 参加を奨励し、公平な報酬分配を保証する、スケーラブルでトラストレスな報酬メカニズム。
このフレームワークにより、これらのプロセスは第三者を介さず、不変の記録を持つパブリック ブロックチェーン上で動作するため、参加者が提供するデータに関するトレーニングへのアクセスを阻止または制御したり、経済的利益を決定したりする組織は存在しません。
効果的な AI トレーニングをサポートし、参加者がデータの管理を維持し、経済的に利益を得ることができ、集合的な AI を活用して有益なアルゴリズムを開発する分散型でスケーラブルなエコシステムに貢献できます。

要約(オリジナル)

Decentralized Intelligence Network (DIN) addresses the significant challenges of data sovereignty and AI utilization caused by the fragmentation and siloing of data across providers and institutions. This comprehensive framework overcomes access barriers to scalable data sources previously hindered by silos by leveraging: 1) personal data stores as a prerequisite for data sovereignty; 2) a scalable federated learning protocol implemented on a public blockchain for decentralized AI training, where data remains with participants and only model parameter updates are shared; and 3) a scalable, trustless rewards mechanism to incentivize participation and ensure fair reward distribution. This framework ensures that no entity can prevent or control access to training on data offered by participants or determine financial benefits, as these processes operate on a public blockchain with an immutable record and without a third party. It supports effective AI training, allowing participants to maintain control over their data, benefit financially, and contribute to a decentralized, scalable ecosystem that leverages collective AI to develop beneficial algorithms.

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