FLock được trao tài trợ nghiên cứu từ Ethereum Foundation

FLock.io , một công ty dẫn đầu trong phong trào AI phi tập trung (dAI), là đơn vị AI duy nhất nhận được tài trợ từ Ethereum Foundation (EF) Academic Grants Round 2024 . Khoản tài trợ này sẽ tài trợ cho nghiên cứu về cơ chế khuyến khích cho các giải pháp blockchain hỗ trợ hợp đồng thông minh cho ML.

Ethereum Foundation là một tổ chức phi lợi nhuận hỗ trợ hệ sinh thái Ethereum bằng cách tài trợ phát triển giao thức, phát triển hệ sinh thái và ủng hộ Ethereum. Academic Grants Round 2024 là một đợt tài trợ trị giá 1 triệu đô la để hỗ trợ công việc học thuật liên quan đến Ethereum.

FLock đang đi đầu trong học máy liên kết trên blockchain. Gần đây đã hoàn thành vòng gọi vốn seed round trị giá 6 triệu đô la, FLock đang xây dựng một nền tảng đào tạo dAI hợp tác đầu tiên trên thế giới với quản trị trên chuỗi, đào tạo và lưu trữ mô hình AI. Startup Web3 có trụ sở tại London, được thành lập bởi một nhóm cựu sinh viên Oxford, đang thực hiện sứ mệnh chuyển hướng quyền lực từ các tập đoàn tập trung vào tay cộng đồng. 

FLock đang nghiên cứu cơ chế khuyến khích cho đào tạo AI dựa trên blockchain

Khoản tài trợ này sẽ thúc đẩy nghiên cứu tiên phong của FLock trong việc tối ưu hóa cơ chế tokenomics khuyến khích để ngăn chặn hành vi độc hại trong vòng đời phát triển AI phi tập trung. Dự án này sẽ mang lại lợi ích cho hệ sinh thái lớn hơn bằng cách tận dụng hợp đồng thông minh cho các hệ thống dAI an toàn, duy trì các nguyên tắc bảo mật, tin cậy và tính toàn vẹn tính toán trong khi bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu.

Nghiên cứu sẽ mở rộng trên bài báo đã xuất bản của FLock paper “Defending Against Poisoning Attacks in Federated Learning With Blockchain” trong IEEE Transactions on Artificial Intelligence. Bài báo này đề xuất một hệ thống bỏ phiếu ngang hàng và thưởng-phạt để bảo vệ chống lại các hoạt động độc hại của các thành viên FL.

Nó sẽ được dẫn dắt bởi Tiến sĩ Zhipeng Wang, nhà nghiên cứu blockchain hàng đầu tại FLock và Nghiên cứu viên tại Imperial College London, và Jiahao Sun, Nhà sáng lập và CEO của FLock và Nghiên cứu viên tại Imperial College London.

“Chúng tôi vô cùng biết ơn các khoản tài trợ của EF hỗ trợ nghiên cứu của chúng tôi. Mục tiêu của chúng tôi là điều tra và thiết lập một bản thiết kế thực tế để tận dụng tiềm năng của các blockchain hỗ trợ hợp đồng thông minh, đặc biệt là Ethereum, để hỗ trợ các hệ thống AI an toàn và phi tập trung,” Wang nói. 

“Nghiên cứu của chúng tôi tìm cách mở rộng ranh giới tại giao điểm của hệ sinh thái blockchain và AI. Chúng tôi mong muốn hợp tác với các cộng đồng đa dạng để cách mạng hóa bối cảnh,” Sun nói thêm.

FLock cam kết hỗ trợ phong trào phi tập trung

FLock là dự án đầu tiên mang vòng đời tinh chỉnh AI từ đầu đến cuối đến Web3, tương tự như một Web3 Hugging Face. Hệ thống ML hiệu suất cao, không cần cấp phép của nó bao gồm AI Arena, FL Alliance và Model Marketplace. AI Arena đang trong giai đoạn beta kín, nơi các nhà phát triển cạnh tranh trên các mô hình AI tốt nhất trên một tập dữ liệu xác thực trong bảng xếp hạng kiểu Kaggle, sử dụng tính toán của riêng họ hoặc phi tập trung.

Xem tài liệu White Paper mới nhất của FLock;

Các bài báo học thuật hiện có khác do FLock đồng tác giả bao gồm:

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

Để cập nhật thông tin trong tương lai, theo dõi FLock trên Twitter, và xem blog và docs của họ.

Bài viết này được ủy quyền bởi FLock  và không phục vụ như một lời chứng thực hay sự ủng hộ bởi The Block. Bài viết này chỉ nhằm mục đích cung cấp thông tin và không nên được coi là cơ sở cho các quyết định đầu tư, thuế, pháp lý hoặc các lời khuyên khác. Bạn nên tự tiến hành nghiên cứu và tham khảo ý kiến của các cố vấn và luật sư độc lập về các vấn đề được thảo luận trong bài viết này. Hiệu suất trong quá khứ của bất kỳ tài sản nào không phải là chỉ báo cho kết quả trong tương lai.