La prueba de trabajo (PoW) ha sido la piedra angular de la tecnología blockchain desde los inicios de Bitcoin. Su papel para garantizar la seguridad e integridad de la red a través del esfuerzo computacional ha demostrado ser invaluable. Sin embargo, a medida que las aplicaciones blockchain se expanden, especialmente en el ámbito de la inteligencia artificial (IA), PoW avanza para enfrentar nuevos desafíos y oportunidades. A medida que las aplicaciones blockchain evolucionan, particularmente en plataformas de inteligencia artificial descentralizadas como NeurochainAI, PoW se adapta a nuevos desafíos. Al integrar PoW con Prueba de participación (PoS) a través del modelo Prueba de trabajo mediante participación (PoWtS), NeurochainAI está redefiniendo cómo se validan los cálculos de IA.
Comprender la prueba de trabajo
PoW es un algoritmo de consenso mediante el cual los participantes, conocidos como mineros, participan en la resolución de problemas algorítmicos. El minero que resuelve el rompecabezas agrega el bloque de transacciones a la cadena y gana criptomonedas como recompensa por sus esfuerzos. Este es un proceso que requiere mucho tiempo, lo que garantiza que la adición de nuevos bloques también será un proceso seguro y que requerirá mucho tiempo.
El papel de PoW en la IA descentralizada
La aparición de plataformas de IA descentralizadas como NeurochainAI indica cómo está cambiando el papel de PoW. En dichos sistemas, PoW no sólo se utiliza para proteger las transacciones sino también para validar los cálculos de la IA. NeurochainAI combina PoW con un grupo de GPU descentralizado donde los participantes utilizan su hardware de consumo para cálculos de IA. Cambia el PoW original para convertirlo en una forma de proteger y verificar los cálculos realizados por una IA.
La integración de PoW y prueba de participación
NeurochainAI utiliza PoW junto con Prueba de participación (PoS) en un sistema combinado llamado Prueba de trabajo mediante participación (PoWtS). En este sistema, los nodos de minería de IA realizan tareas informáticas para obtener una recompensa como PoW. Por otro lado, los nodos validadores de neuronas utilizan PoS para la validación. Esta integración garantiza cálculos de IA rápidos y seguros y se beneficia de las propiedades de ahorro de energía de PoS.
La evolución y el futuro de PoW
Sin embargo, una de las mayores preocupaciones respecto a PoW ha sido su consumo energético a lo largo de la historia. La integración con AI y PoS proporciona mayor seguridad y eficiencia, en comparación con el modelo anterior. Esta evolución es importante porque las aplicaciones de IA necesitan grandes cantidades de potencia de procesamiento informático, así como una validación estricta de las tareas que realizan.
El futuro de PoW en IA probablemente pasará por mejorar su eficiencia en el uso de los recursos y su compatibilidad con otros tipos de mecanismos de consenso. De esta manera, PoW puede seguir siendo una parte vital del paradigma de la IA descentralizada al abordar la alta demanda de energía y la escalabilidad.
NeurochainAI revolucionará la IA con una innovadora integración de prueba de trabajo y prueba de participación
Actualmente, NeurochainAI está transformando el enfoque para la creación de IA, incluida la integración de Prueba de trabajo (PoW) y Prueba de participación (PoS) en la estructura de blockchain para garantizar una profunda descentralización del sistema de IA. Además de sus distintas soluciones L1 y L3, la plataforma integra estas capas a la perfección para garantizar la escalabilidad.
La prueba de trabajo (PoW) es un mecanismo de consenso básico en el que los participantes de la red, conocidos como mineros, verifican las transacciones y las agregan a la cadena de bloques resolviendo problemas matemáticos complejos. Este proceso también ayuda a defender la red y mantener su estabilidad, ya que exige una cantidad significativa de capacidad computacional. Se anima a los miembros a explotar, ya que les proporciona beneficios financieros y, por lo tanto, mejora la confiabilidad de la red.
La Prueba de participación (PoS) es otro algoritmo que consume menos energía en comparación con el algoritmo de Prueba de trabajo. En PoS, la validación del bloque se realiza en función de la cantidad de tokens que posee cada participante. Significa que cuantos más tokens apueste un nodo, mayor será la probabilidad de que resuelva un nuevo bloque. Este método es más eficiente que PoW en términos de consumo de energía pero tiene un modelo de recompensa diferente.
Computación y validación eficiente de IA con PoWtS en NeurochainAI
NeurochainAI hace uso de estos mecanismos de una manera bastante diferente al emplear la Prueba de trabajo mediante apuesta (PoWtS). Aquí, PoW se utiliza en cálculos de IA en la capa L3. Mientras tanto, PoS verifica esos cálculos en la cadena NCN L1. Este enfoque ha demostrado ser eficaz para garantizar resultados seguros y verificables y, al mismo tiempo, escalar la red adecuadamente.
NCN Chain (L1) es parte de la arquitectura de la plataforma y se basa en EVM y Optimistic Rollups para proporcionar las mejoras necesarias de seguridad y rendimiento. Esta capa es fundamental para las operaciones de validación y conectividad de redes y sistemas. NCN AI o Layer 3 aborda tareas y funciones relacionadas con la IA donde los datos se calculan utilizando GPU y NPU de la comunidad.
Conclusión
La prueba de trabajo (PoW) ha sido vital en la tecnología blockchain al brindar seguridad e integridad. Con el auge de las plataformas de IA descentralizadas como NeurochainAI, PoW está evolucionando para afrontar nuevos desafíos integrándose con la Prueba de participación (PoS) en un modelo llamado Prueba de trabajo mediante participación (PoWtS).
Este enfoque híbrido combina los puntos fuertes de PoW y PoS. También mejora tanto la seguridad como la eficiencia. A medida que avancen la IA y la tecnología blockchain, PoW seguirá adaptándose. De esta manera, seguirá centrándose en la eficiencia de los recursos y la escalabilidad. Al mismo tiempo, también mantendrá su papel crucial en la validación de sistemas descentralizados.