Pesquisa de Arquitetura Neural Distribuída para Análise de Blockchain

Índice

1 Introdução

O rápido avanço da aprendizagem profunda permitiu que as redes neurais impactassem virtualmente todas as indústrias, desde veículos autónomos até diagnósticos médicos. No entanto, criar arquiteturas neurais eficientes continua a ser um processo desafiante e demorado que requer uma extensa otimização manual de hiperparâmetros e topologias de rede. Este gargalo humano limita significativamente a escalabilidade e acessibilidade das soluções de machine learning.

Desenvolvimentos recentes na Pesquisa de Arquitetura Neural (NAS) visam automatizar este processo de otimização. A nossa pesquisa aplica um algoritmo NAS personalizado com morfismo de rede e otimização bayesiana à previsão de preços de criptomoedas, alcançando resultados comparáveis aos nossos melhores modelos desenhados manualmente. Este artigo propõe um protocolo baseado em blockchain que incentiva nós de computação distribuídos a executar colaborativamente algoritmos NAS, criando uma fonte autónoma e autoaprimorável de modelos de machine learning.

1.1 Trabalhos Relacionados

Várias abordagens notáveis para NAS surgiram recentemente. O método baseado em Aprendizagem por Reforço da Google [2] e a Pesquisa de Arquitetura Diferenciável (DARTS) da DeepMind [7] representam avanços significativos. A framework AutoKeras [9], que implementa otimização bayesiana com morfismo de rede, fornece a base para a nossa abordagem. No blockchain, projetos como o OpenMined [14] permitem o treino distribuído em dados privados, enquanto o SingularityNet [16] facilita a partilha de modelos, mas nenhum aborda o desafio fundamental da criação automatizada de modelos.

2 Contexto

A aprendizagem profunda revolucionou a inteligência artificial, mas o processo manual de design de arquitetura continua a ser um grande gargalo. A Pesquisa de Arquitetura Neural representa a próxima fronteira na automatização de fluxos de trabalho de machine learning.

2.1 Blockchain e Ethereum

A tecnologia Blockchain, introduzida com o Bitcoin [13], fornece uma framework descentralizada e sem confiança para consenso distribuído. A Ethereum estende esta capacidade com contratos inteligentes, permitindo acordos programáveis e de execução automática. O nosso protocolo aproveita estas propriedades para criar um mecanismo de incentivo para computação NAS distribuída.

3 Problema de Previsão de Criptomoedas

Concentramo-nos na previsão de preços de criptomoedas devido à sua complexidade e relevância prática. O problema envolve analisar dados de séries temporais multivariadas, incluindo movimentos de preços, volumes de negociação, métricas de transação blockchain e indicadores de sentimento social. O nosso conjunto de dados compreende 3 anos de dados históricos de 15 criptomoedas principais com resolução de 5 minutos.

4 Metodologia

4.1 Algoritmo de Pesquisa de Arquitetura Neural

A nossa implementação NAS usa uma versão modificada da framework AutoKeras com operações de morfismo de rede melhoradas e pesquisa bayesiana otimizada. O algoritmo explora arquiteturas através de uma representação de grafo acíclico direcionado onde os nós representam operações e as arestas representam o fluxo de dados.

4.2 Morfismo de Rede e Otimização Bayesiana

O morfismo de rede permite uma pesquisa de arquitetura eficiente, preservando a funcionalidade da rede durante as transformações. A framework de otimização bayesiana modela a paisagem de desempenho usando processos gaussianos:

$f(\mathbf{x}) \sim \mathcal{GP}(m(\mathbf{x}), k(\mathbf{x}, \mathbf{x}'))$

onde $m(\mathbf{x})$ é a função média e $k(\mathbf{x}, \mathbf{x}')$ é o núcleo de covariância. A função de aquisição usa a melhoria esperada:

$EI(\mathbf{x}) = \mathbb{E}[\max(f(\mathbf{x}) - f(\mathbf{x}^+), 0)]$

onde $f(\mathbf{x}^+)$ é a melhor observação atual.

5 Resultados Experimentais

As nossas experiências compararam arquiteturas LSTM e Transformer desenhadas manualmente com modelos gerados por NAS na previsão de preços de criptomoedas. A abordagem NAS alcançou 92.3% de precisão direcional comparado com 89.7% para o melhor modelo manual, representando uma melhoria significativa enquanto reduzia o tempo de desenvolvimento em aproximadamente 60%.

6 Design do Protocolo Blockchain

O nosso protocolo blockchain proposto cria um mercado descentralizado para arquiteturas neurais. Os participantes apostam tokens para propor modificações de arquitetura, e os modelos bem-sucedidos ganham recompensas proporcionais à sua melhoria de desempenho. O protocolo usa consenso proof-of-stake com validação de modelos através de validação cruzada em conjuntos de dados padronizados.

7 Análise Original

A integração da Pesquisa de Arquitetura Neural com a tecnologia blockchain representa uma mudança de paradigma em como os modelos de machine learning são desenvolvidos e implementados. A nossa pesquisa demonstra que os algoritmos NAS podem não só igualar como superar as arquiteturas desenhadas por humanos, alcançando 92.3% de precisão na previsão de criptomoedas comparado com 89.7% para designs manuais. Isto está alinhado com as descobertas da pesquisa NAS da Google [2], que mostrou que as abordagens automatizadas superam os especialistas humanos em tarefas de classificação de imagens.

O componente blockchain aborda limitações críticas nas implementações atuais de NAS: requisitos de recursos computacionais e alinhamento de incentivos. Semelhante a como o CycleGAN [Zhu et al., 2017] revolucionou a tradução de imagem não supervisionada ao enquadrá-la como um problema de adaptação de domínio, a nossa abordagem reformula o NAS como um problema de otimização distribuída solucionável através de incentivos económicos. O design do protocolo inspira-se nas capacidades de contratos inteligentes da Ethereum, incorporando também lições de plataformas de computação descentralizadas como Golem e iExec.

De uma perspetiva técnica, a combinação de morfismo de rede com otimização bayesiana fornece garantias matemáticas de melhoria de desempenho. O modelo substituto de processo gaussiano permite uma exploração eficiente do espaço de arquitetura, enquanto as operações de morfismo de rede garantem a preservação funcional durante as transformações. Esta abordagem contrasta com os métodos baseados em aprendizagem por reforço [2] que requerem substancialmente mais recursos computacionais.

As implicações práticas são substanciais. Como notado no artigo DARTS da DeepMind [7], a pesquisa de arquitetura diferenciável reduz o tempo de computação em ordens de magnitude. A nossa implementação blockchain estende este ganho de eficiência através da computação distribuída, potencialmente tornando o NAS sofisticado acessível a organizações sem infraestrutura de computação extensiva. Este efeito de democratização poderia acelerar a adoção de IA em todas as indústrias, semelhante a como o TensorFlow e o PyTorch baixaram as barreiras à implementação de aprendizagem profunda.

Perspetivando o futuro, a convergência de machine learning automatizado e sistemas descentralizados poderia criar modelos económicos totalmente novos para o desenvolvimento de IA. Em vez de laboratórios de IA centralizados dominarem a criação de modelos, redes distribuídas de investigadores e desenvolvedores poderiam colaborar através de protocolos transparentes e com incentivos alinhados. Esta visão está alinhada com o ethos original da tecnologia blockchain, ao mesmo tempo que aborda limitações do mundo real nos fluxos de trabalho atuais de desenvolvimento de IA.

8 Implementação Técnica

Exemplo de Código: Operação de Morfismo de Rede

class NetworkMorphism:
    def insert_layer(self, model, new_layer, position):
        """Inserir uma nova camada preservando a funcionalidade"""
        layers = model.layers
        new_layers = []
        
        for i, layer in enumerate(layers):
            if i == position:
                new_layers.append(new_layer)
            new_layers.append(layer)
        
        return self.rebuild_model(new_layers, model.inputs)
    
    def widen_layer(self, layer, widening_factor):
        """Aumentar a capacidade da camada mantendo a função"""
        if isinstance(layer, Dense):
            new_units = layer.units * widening_factor
            new_weights = self.initialize_wider_weights(
                layer.get_weights(), widening_factor)
            return Dense(new_units, weights=new_weights)

Formulação Matemática

O problema de otimização NAS pode ser formalizado como:

$\max_{a \in \mathcal{A}} \mathbb{E}_{(x,y) \sim \mathcal{D}}[\mathcal{L}(f_a(x), y)]$

onde $\mathcal{A}$ é o espaço de arquitetura, $f_a$ é a rede neural com arquitetura $a$, e $\mathcal{L}$ é a função de perda.

9 Aplicações Futuras

O sistema proposto tem amplas aplicações para além da previsão de criptomoedas. Casos de uso potenciais incluem:

• Diagnósticos de Saúde: Descoberta automatizada de arquiteturas ótimas para análise de imagens médicas
• Previsão Financeira: NAS distribuído para previsão do mercado de ações e avaliação de risco
• Sistemas Autónomos: Otimização de arquitetura em tempo real para robótica e carros autónomos
• Processamento de Linguagem Natural: Design automatizado de arquitetura transformer para tarefas de linguagem

Desenvolvimentos futuros poderiam incorporar otimização multiobjetivo considerando não apenas a precisão, mas também o tamanho do modelo, a velocidade de inferência e a eficiência energética. A integração com abordagens de aprendizagem federada poderia permitir NAS distribuído com preservação de privacidade através de fronteiras institucionais.

10 Referências

1. Zoph, B., & Le, Q. V. (2017). Neural Architecture Search with Reinforcement Learning. arXiv:1611.01578
2. Liu, H., Simonyan, K., & Yang, Y. (2019). DARTS: Differentiable Architecture Search. ICLR 2019
3. Jin, H., Song, Q., & Hu, X. (2019). Auto-Keras: An Efficient Neural Architecture Search System. KDD 2019
4. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System
5. Zhu, J. Y., et al. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. ICCV 2017
6. OpenMined (2020). Privacy-preserving machine learning framework
7. SingularityNET (2020). Decentralized AI marketplace
8. Stanford Blockchain Research (2019). Cryptocurrency price prediction approaches