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    Awesome Blockchain AI

    Blockchain AIを扱う資料や関連プロジェクトをまとめたAwesomeリストです。

    目次

    おすすめの読み物

    Wikipedia

    • Blockchain - 「ブロックチェーンとは、ブロックと呼ばれる記録を暗号技術によって連結した、増え続けるリストです。」
    • Artificial Intelligence - 「コンピューターサイエンス分野における人工知能（AI）は、機械知能とも呼ばれ、人間やその他の動物が示す自然知能とは対照的に、機械が示す知能です。」
    • Machine Learning - 「機械学習（ML）は、明示的な命令を使わず、パターンと推論に基づいて特定のタスクを効果的に実行するためにコンピューターシステムが用いるアルゴリズムと統計モデルを科学的に研究する分野です。」

    ブロックチェーン、AI、機械学習

    AI アルゴリズムのためのブロックチェーン

    • SingularityNET - Ethereum ブロックチェーン上の分散 AI プラットフォームで、各ブロックチェーンノードが AI アルゴリズムをバックアップします。
    • Intuition Fabric - 惑星間ファイルシステムに保存し、Ethereum ブロックチェーン経由でアクセスするディープラーニングモデルのネットワークを通じて、AI へのアクセスを民主化することを目指しています。
    • OpenMined - データと知能を分散所有するためのオープンソース技術の構築に取り組むコミュニティです。OpenMined を使うと、AI は直接アクセスすることのないデータで学習できます。
    • Raven Protocol - 分散型のディープラーニング学習プロトコルです。
    • Thought Network - Thought のブロックチェーン対応 Fabric は、あらゆるデータに人工知能を組み込み、俊敏で実用的かつ本質的に安全なものにすることで、アプリケーションを根本から変えます。
    • MATRIX AI - Matrix AI Network は、AI とブロックチェーンを組み合わせ、ブロックチェーン技術の開発と普及を妨げる主要課題の解決を目指すパブリックチェーンです。ブロックチェーンを活用した分散コンピューティング基盤により、人工知能分野の変革と民主化を目指しています。
    • Cortex Labs - AI プログラムをオンチェーンで実行できる仮想マシンを備えた、分散 AI プラットフォームです。
    • Fetch.ai - 分散台帳に基づく分散型機械学習プラットフォームで、世界中のあらゆるデータを基に、安全な共有、接続、取引を可能にします。
    • Oraichain - 新興 Web3、スケーラブルな Dapp、分散 AI のための、世界初のインテリジェントで安全なソリューションです。
    • Bittensor - 分散型のブロックチェーンベース機械学習ネットワークを動かすオープンソースプロトコルです。関連リソース。
    • Alethea AI - 生成 AI とブロックチェーンが交わる領域で活動する研究開発スタジオです。
    • Vanna Labs - 分散アプリケーションを支えるため、ネイティブでシームレス、トラストレスな AI/ML 推論をオンチェーンで実行できる Ethereum L2 ロールアップです。

    AI アルゴリズム向けブロックチェーンプロジェクト

    • Danku - Ethereum などの公開ブロックチェーン上で ML モデルを評価・購入するためのブロックチェーンベースのプロトコルです。ブログ記事。
    • Decentralized & Collaborative AI on Blockchain - 0xDeCA10B は、スマートコントラクト上で公開機械学習モデルをホスト・学習するためのフレームワークです。高品質な学習データを促すインセンティブ機構を備えつつ、モデルを予測に無料で利用できるようにします。ブログ記事。

    データのためのブロックチェーン

    • Ocean Protocol - 関係者全員の制御可能性、監査可能性、透明性、コンプライアンスを保証しながら、データの共有と収益化を可能にする分散型データ交換プロトコルです。ネットワークはメタデータ（何を誰が所有するか）、データ自体へのリンクなどを保存します。

    計算のためのブロックチェーン

    • TrueBit - Ethereum スマートコントラクトの計算能力を強化します。
    • DeepBrain Chain - AI 技術を開発する企業に処理能力を提供する分散型 AI コンピューティングプラットフォームです。
    • Nunet - 世界中で独立所有されている計算デバイスの余剰能力を、動的な計算資源市場へ統合するグローバル分散コンピューティングフレームワークです。
    • Phala Network - Web3 開発向けの分散型オフチェーン計算基盤です。

    金融 AI のためのブロックチェーン

    • Numerai - 暗号化データを扱う機械学習モデルを構築し、そのモデルへの確信を示すため暗号資産をステークする匿名データサイエンティストのネットワークによって運営されるヘッジファンドです。
    • Cindicator - 金融・暗号資産指標のクラウドソーシング型予測エンジンです。
    • Erasure - 金融予測のための分散型プロトコル兼データ市場です。

    医療 AI のためのブロックチェーン

    • doc.ai - AI を利用して、ブロックチェーン上で精密医療を分散化することを目指しています。
    • BurstIQ - データの所有権と同意をきめ細かく管理できる医療データ市場です。独自ブロックチェーンのオンチェーンストレージを使うことで、HIPAA、GDPR などの規制に準拠できます。

    サプライチェーン AI のためのブロックチェーン

    自律エージェントのためのブロックチェーン

    • Hashgraph Online (HOL) - Hedera Hashgraph 上に構築された汎用エージェントレジストリです。ERC-8004 標準と HCS-14 Universal Agent ID（UAID）を使い、AI エージェントにブロックチェーンベースの ID を提供します。x402 プロトコルによるエージェントの発見、検証、自律的な商取引を可能にします。
    • AgentFund - Base ブロックチェーン上の自律 AI エージェント向け分散型クラウドファンディング基盤で、AI プロジェクトや共同作業に対し、マイルストーンに基づくエスクロー資金提供を可能にします。

    学術研究

    • Coin.AI - Baldominos, A., & Saez, Y. (2019). Coin.AI: ブロックチェーンベースの分散ディープラーニング向け Proof-of-Useful-Work 方式。Entropy, 21(8), 723.
    • WekaCoin - Bravo-Marquez, F., Reeves, S., & Ugarte, M. (2019 年 4 月). Proof-of-Learning：機械学習コンペティションに基づくブロックチェーン合意メカニズム。2019 IEEE International Conference on Decentralized Applications and Infrastructures (DAPPCON) (pp. 119-124). IEEE.
    • Deep Learning-Based Consensus - Li, B., Chenli, C., Xu, X., Shi, Y., & Jung, T. (2019). DLBC：ディープラーニングサービス向けブロックチェーンの、ディープラーニングベース合意。arXiv preprint arXiv:1904.07349.
    • Proof of Deep Learning - Chenli, C., Li, B., Shi, Y., & Jung, T. (2019 年 5 月). Proof-of-Deep-Learning を用いたエネルギー再利用型ブロックチェーン。2019 IEEE International Conference on Blockchain and Cryptocurrency (ICBC) (pp. 19-23). IEEE.
    • BlockML - Merlina, A. (2019 年 12 月). BlockML：機械学習タスクに基づく有用な Proof-of-Work システム。Proceedings of the 20th International Middleware Conference Doctoral Symposium (pp. 6-8).
    • Convergence of AI and DLT - Pandl, K. D., Thiebes, S., Schmidt-Kraepelin, M., & Sunyaev, A. (2020). 人工知能と分散台帳技術の融合：スコーピングレビューと今後の研究課題。IEEE Access, 8, 57075-57095.
    • Proof of Learning - Lan, Y., Liu, Y., & Li, B. (2020). Proof of Learning (PoLe)：ブロックチェーン上の合意形成による機械学習の強化。arXiv preprint arXiv:2007.15145.
    • Decentralized and Collaborative AI on Blockchain - Harris, J. D., & Waggoner, B. (2019 年 7 月). ブロックチェーン上の分散・協調 AI。2019 IEEE International Conference on Blockchain (Blockchain) (pp. 368-375). IEEE.
    • Decentralized and Collaborative AI on Blockchain - Harris, J. D. (2020 年 9 月). 分散・協調 AI モデルの分析。International Conference on Blockchain (pp. 142-153). Springer, Cham.
    • Hyperparameter Optimization - Mittal, A., & Aggarwal, S. (2020). ブロックチェーンの持続可能な Proof of Work を利用したハイパーパラメーター最適化。Frontiers in Blockchain, 3, 23.
    • Proof of Federated Learning - Qu, X., Wang, S., Hu, Q., & Cheng, X. (2021). Proof of Federated Learning：新しいエネルギー再利用型合意アルゴリズム。IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, 32(8), 2074-2085.
    • Proof of neural architecture - Li, B., Lu, Q., Jiang, W., Jung, T., & Shi, Y. (2021 年 5 月). 新しい Proof-of-Neural-Architecture 合意のためのマイニングプールソリューション。2021 IEEE International Conference on Blockchain and Cryptocurrency (ICBC) (pp. 1-3). IEEE.

    ライセンス

    CC0

    法律で認められる範囲で、Steven Van Vaerenbergh はこの作品に関するすべての著作権および関連する権利または隣接する権利を放棄しています。