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FLock reçoit une subvention de recherche de la Fondation Ethereum

FLock reçoit une subvention de recherche de la Fondation Ethereum

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

FLock a reçu une subvention pour financer la recherche sur les mécanismes d'incitation pour les solutions d'apprentissage automatique basées sur la blockchain

FLock.io , un leader de l'industrie dans le mouvement de l'IA décentralisée (dAI), est le seul récipiendaire d'une subvention de la Fondation Ethereum (EF) Academic Grants Round 2024 . Cette subvention financera la recherche sur les mécanismes d'incitation pour les solutions blockchain activées par des contrats intelligents pour l'apprentissage automatique.

La Fondation Ethereum est une organisation à but non lucratif qui soutient l'écosystème Ethereum en finançant le développement de protocoles, en développant l'écosystème et en plaidant pour Ethereum. L'Academic Grants Round 2024 est une vague de subventions de 1 million de dollars pour soutenir le travail académique lié à Ethereum.

FLock est à l'avant-garde de l'apprentissage fédéré sur la blockchain. Ayant récemment clôturé un tour de financement de 6 millions de dollars, elle construit une plateforme de formation dAI collaborative mondiale avec gouvernance en chaîne, formation et hébergement de modèles d'IA. La startup Web3 basée à Londres, fondée par un groupe de diplômés d'Oxford, a pour mission de rediriger le pouvoir des entreprises centralisées vers les mains de la communauté. 

FLock recherche des mécanismes d'incitation pour la formation d'IA basée sur la blockchain

Cette subvention accélérera la recherche pionnière de FLock sur l'optimisation des mécanismes de tokenomics d'incitation pour dissuader les comportements malveillants dans le cycle de développement de l'IA décentralisée. Ce projet bénéficiera à l'écosystème plus large en exploitant les contrats intelligents pour des systèmes dAI sécurisés, en respectant les principes de sécurité, de confiance et d'intégrité computationnelle tout en maintenant la confidentialité des données.

La recherche s'appuiera sur le article publié par FLock “Defending Against Poisoning Attacks in Federated Learning With Blockchain” dans IEEE Transactions on Artificial Intelligence. Cela propose un système de vote pair-à-pair et de récompense-et-sanction qui protège contre les activités malveillantes des participants FL.

Elle sera dirigée par le Dr Zhipeng Wang, chercheur principal en blockchain chez FLock et associé de recherche à l'Imperial College London, et Jiahao Sun, fondateur et PDG de FLock et chercheur à l'Imperial College London.

“Nous sommes immensément reconnaissants pour les subventions de l'EF qui soutiennent notre recherche. Notre objectif est d'enquêter et d'établir un plan pratique pour exploiter le potentiel des blockchains activées par des contrats intelligents, en particulier Ethereum, pour soutenir des systèmes d'IA sécurisés et décentralisés,” a déclaré Wang. 

“Notre recherche vise à repousser les limites à l'intersection des écosystèmes blockchain et IA. Nous nous réjouissons de collaborer avec diverses communautés pour révolutionner le paysage,” a ajouté Sun.

FLock est  dédié à soutenir le mouvement de décentralisation

FLock est le premier projet à apporter un cycle de vie complet de réglage fin de l'IA à Web3, semblable à un Hugging Face pour Web3. Son système ML performant et sans permission comprend AI Arena, FL Alliance et Model Marketplace. La bêta fermée de l'AI Arena est en cours, où les développeurs rivalisent sur les meilleurs modèles d'IA sur un ensemble de validation dans un classement de style Kaggle, en utilisant leur propre calcul ou un calcul décentralisé.

Consultez le dernier Livre Blanc de FLock ;

D'autres articles académiques existants co-écrits par FLock incluent :

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

Pour les futures mises à jour, suivez FLock sur Twitter, et consultez son blog et documents .

 

Cet article est commandé par FLock  et ne sert pas de témoignage ou d'approbation par

The Block. Ce post est à titre informatif uniquement et ne doit pas être considéré comme une base pour des conseils en investissement, fiscalité, droit ou autres. Vous devriez mener vos propres recherches et consulter des conseillers et conseillers indépendants sur les sujets abordés dans ce post. Les performances passées d'un actif ne sont pas indicatives des résultats futurs.


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Avertissement : le contenu de cet article reflète uniquement le point de vue de l'auteur et ne représente en aucun cas la plateforme. Cet article n'est pas destiné à servir de référence pour prendre des décisions d'investissement.

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