یاد گیری فدرال مبتنی بر بلاکچین در اینترنت اشیا

یادگیری فدرال مبتنی بر بلاک‌چین (Blockchain-based Federated Learning) هدف: بررسی چگونگی بهره‌گیری از بلاک‌چین در زمینه یادگیری فدرال که در دستگاه‌های اینترنت اشیاء (IoT) یا تجهیزات لبه (Edge) پیاده‌سازی می‌شود. هدف، توسعه یک محیط شبیه‌سازی‌شده از یادگیری فدرال مبتنی بر بلاک‌چین است که در آن دستگاه‌ها بدون تبادل داده‌های خام خود، به صورت مشارکتی یک مدل یادگیری ماشین را آموزش می‌دهند. ماهیت پروژه: این یک پروژه کاملاً فنی است که نیازمند مهارت‌های برنامه‌نویسی بسیار قوی (و مهارت‌های فنی مرتبط) و همچنین پایه‌های علمی محکم در زمینه‌های یادگیری ماشین و بلاک‌چین است. یک ساختار اولیه (غیرجامع) در ادامه آمده است: * حالت پیاده‌سازی: شبیه‌سازی‌شده؛ توسعه و اجرا روی یک سیستم واحد. * بلاک‌چین: بلاک‌چین خصوصی و محلی اتریوم با استفاده از Geth. * توپولوژی (معماری شبکه):    * یک کنترل‌کننده (Controller) که مدل جهانی (Global Model) را مدیریت کرده و فرآیند یادگیری فدرال را هماهنگ می‌کند.    * سه دستگاه (Device) که بخش‌های متفاوتی از مجموعه داده‌های آموزشی را در اختیار دارند، آموزش مدل محلی را انجام می‌دهند و پارامترهای مدل آموزش‌دیده (وزن‌ها) را با کنترل‌کننده مبادله می‌کنند. فرآیند یادگیری فدرال یک رویکرد تکرارپذیر (Iterative) را دنبال خواهد کرد: ۱. کنترل‌کننده مدل جهانی فعلی را توزیع می‌کند. ۲. دستگاه‌ها با استفاده از داده‌های خود، مدل را به صورت محلی آموزش می‌دهند. ۳. دستگاه‌ها پارامترهای به‌روزرسانی‌شده مدل را بازمی‌گردانند. ۴. کنترل‌کننده برای بهبود مدل جهانی، این به‌روزرسانی‌ها را با هم ادغام (Aggregate) می‌کند. هدف بلاک‌چین (از طریق قراردادهای هوشمند): * احراز هویت: ثبت نام کنترل‌کننده و دستگاه‌های درگیر در پروژه. * ثبت بخشی از تاریخچه تبادل داده میان کنترل‌کننده و دستگاه‌ها، مانند هویت شرکت‌کنندگان، اطلاعات دور آموزش (Training Round)، برچسب‌های زمانی (Timestamps) و متادیتا/هش‌های به‌روزرسانی مدل. الگوریتم یادگیری ماشین مورد استفاده: رگرسیون لجستیک (Logistic Regression) برای دسته‌بندی باینری (دوگانه). می‌توان از یک مجموعه داده در دسترس عموم (مثلاً از سایت Kaggle) استفاده کرد، مشروط بر اینکه برای این کار مناسب باشد (از نظر حجم منطقی، تعداد ویژگی‌ها و سازگاری با دسته‌بندی باینری). ارزیابی: سیستم توسعه‌یافته باید با استفاده از یک سری معیارهای کمی مرتبط با سناریوهای عملیاتی مختلف مورد ارزیابی قرار گیرد. این معیارها می‌توانند شامل شاخص‌های عملکردی یادگیری ماشین (مانند دقت/Accuracy، ظرافت/Precision، بازیابی/Recall و شاخص F1-score)، رفتار همگرایی یادگیری فدرال، و هزینه‌های جانبی مرتبط با بلاک‌چین مانند تاخیر تراکنش‌ها (Transaction Latency) و هزینه ارتباطات باشند. گام‌های بعدی: ۱. تحلیل و بسط مفهوم ذکر شده در بالا. ۲. پیشنهاد یک برنامه اجرایی مشخص (به عنوان مثال، یک نقشه راه احتمالی) همراه با زمان‌بندی. ۳. هماهنگی برای چند تماس بعدی (مثلاً دو جلسه آینده). ۴. بررسی ایده انتشار یک مقاله علمی (Peer-reviewed)