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一种去中心化AI训练与交易平台及方法
摘要文本
本发明属于人工智能技术领域，公开了一种基于区块链与联邦学习的去中心化AI训练与交易平台及方法，包括：AI训练层，用于边缘设备/终端从区块链侧或许最新的全局模型参数，并利用本地数据独立地执行联邦学习的训练任务，将训练好的本地模型参数提交至区块链层，训练节点需经过证书授权机构进行身份验证后方可加入联邦学习训练；区块链层，联邦学习训练节点从区块链上获取新的综合全局模型利用本地数据开始训练；训练结束后，联邦学习训练节点提交本地模型至区块链，智能合约实时监测上传至区块链中本地模型的数量，若到达第一阈值，触发新一轮聚合操作；交易层，用于将最终生成的全局模型将被加入到AI模型池中供任意用户进行交易。 马 克 数 据 网
申请人信息
- 申请人:华中科技大学
- 申请人地址:430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号
- 发明人: 华中科技大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种去中心化AI训练与交易平台及方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311359009.7 |
| 申请日 | 2023/10/19 |
| 公告号 | CN117408332A |
| 公开日 | 2024/1/16 |
| IPC主分类号 | G06N3/098 |
| 权利人 | 华中科技大学 |
| 发明人 | 高雅玙; 胡澳宇; 刘泊; 卢昊骋; 肖泳; 张成伟 |
| 地址 | 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号 |
专利主权项内容
1.一种基于区块链与联邦学习的去中心化AI训练与交易方法，其特征在于，利用区块链技术与联邦学习算法，构建了一个去中心化的AI训练与交易平台；此平台通过智能合约自动化AI模型的训练与交易过程，实现了训练节点的身份验证、AI模型的全局聚合与更新，以及AI模型的购买与所有权转让等功能。同时，该平台进行持续的维护和迭代，以适应变化的用户需求和技术发展。