أعلنت شبكة Polyhedra عن تطورات رائدة في أنظمة البرهان بالمعرفة الصفرية، محققة تحسينات في الأداء بأكثر من 2000 مرة من خلال تسريع معالجة وحدات معالجة الرسوميات (GPU). تركزت التحسينات الأخيرة على بروتوكول Sumcheck، مستفيدةً من القدرة الهائلة لمعالجة وحدات GPU، مما يعد بزيادة في القابلية للتوسع والكفاءة في تطبيقات البلوكتشين.
التحسينات الرائدة في أداء البرهان بالمعرفة الصفرية
حقق فريق Polyhedra خطوات كبيرة في مجال براهين المعرفة الصفرية (ZKPs)، محققا تحسينات استثنائية في الأداء من خلال استخدام تسريع GPU. يتضح هذا الابتكار بشكل خاص في اختبار نظام البرهان Expander الخاص بهم، والذي أظهر أوقات تنفيذ لا مثيل لها مقارنة بالطرق التقليدية لوحدات المعالجة المركزية (CPU). في المقارنات مع بطاقات الرسوميات NVIDIA 4090 وH100، تبرز النتائج الأثر التحويلي لهذه التكنولوجيا:
- تحسين الكفاءة الجوهرية لأنظمة البرهان بالمعرفة الصفرية من خلال تسريع GPU.
- تمهيد الطريق لاعتماد أوسع لهذه التقنيات في الشبكات اللامركزية.
تطبيقات براهين المعرفة الصفرية في أمان الذكاء الصناعي والخصوصية
يثبت تقاطع براهين المعرفة الصفرية والذكاء الاصطناعي أنه مجال محوري للتطوير. تُعتبر “التعلم الآلي بالمعرفة الصفرية” (zkML) تطورًا لافتًا حيث يسمح للمستخدمين بالتحقق من صحة نماذج الذكاء الاصطناعي دون الكشف عن بيانات التدريب الحساسة. ومن خلال دمج براهين المعرفة الصفرية، يمكن للمطورين إنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي تحافظ على خصوصية المستخدم مع الحفاظ على الشفافية.
يعد هذا الأمر بالغ الأهمية خاصةً مع الاعتماد المتزايد على أنظمة الذكاء الاصطناعي لاتخاذ قرارات حاسمة في قطاعات مثل الرعاية الصحية والتمويل. ومع تقنية zkML، يمكن لأصحاب المصلحة التأكد من أن خوارزمياتهم ليست فقط سليمة من الناحية التشغيلية، بل خالية أيضًا من التحيزات التي غالباً ما توجد في مجموعات بيانات التعلم الآلي.
الأسئلة الشائعة
- ما هي الابتكارات الرئيسية التي حققتها شبكة Polyhedra في أنظمة البرهان بالمعرفة الصفرية؟
حسنت الشبكة من أداء الأنظمة بأكثر من 2000 مرة باستخدام تسريع وحدات GPU، مما يعزز من كفاءة وقابلية التوسع لتطبيقات البلوكتشين.
- كيف يعزز التعلم الآلي بالمعرفة الصفرية zkML أمان وخصوصية الذكاء الصناعي؟
تسمح zkML للمستخدمين بالتحقق من صحة النماذج دون الكشف عن بيانات حساسة، مما يعزز الخصوصية والشفافية في أنظمة الذكاء الاصطناعي.
- لماذا يعتبر تحسين أداء أنظمة البرهان بالمعرفة الصفرية مهماً للبلوكتشين؟
تعد هذه التحسينات ضرورية لزيادة القابلية للتوسع والكفاءة في التطبيقات اللامركزية، مما يعزز من دمج التكنولوجيا في الشبكات المختلفة.
