Ocean Protocol 和 Raven Protocol 合作将联邦学习添加到海洋市场

开源协议 Ocean 和去中心化分布式深度学习培训协议 Raven 正在合作。 Raven 将成为 Ocean Market 上的计算提供商，并发布由联合分析和联合学习组成的机器学习算法。

Raven 解决了使用私有数据的好处与将其暴露在 Ocean Market 的风险之间的权衡。 数据将保留在本地，同时允许第三方运行算法以获得有价值的结果，例如平均或构建 AI 模型。

私有数据民主化和 AI 模型训练

Ocean 以民主化的方式提供对数据集和 AI 的访问。 Raven 的分散式算法可以经济高效地训练神经网络。 它优先考虑对 AI 训练数据的隐私和安全的道德处理。 Raven一直在研究其协议，以使其能够将各种加密技术集成到其协议中。

Ocean Market 上的 Compute-to-Data 非常适合这里。 作为第一步，数据发布者需要批准 AI 算法来运行他们的数据。 Raven 协议或其他第三方可以发布协议。 Compute-to-Data 然后训练 AI 模型，编排远程计算和对所需数据的执行。

远程计算可以由Raven Network或Data Publisher批准的其他计算提供程序处理。 Ocean Protocol 的首席运营官 Razvan Olteanu 对合作感到兴奋，因为 AI 是该协议工作的核心。 他说，

“Ocean 的使命是使数据集和人工智能功能的访问民主化； 这完全符合 Raven 的使命，即使用分散和分布式计算节点网络提供具有成本效益且更快的深度神经网络训练。 我们一起离开启开放数据经济又近了一步。”

发扬去中心化精神

Ocean已将其计算数据基础架构设置为Kubernetes（K8s）集群，其中AWS或Azure在后台运行。 集群在远离最终用户和客户端的地方运行实际的计算作业。

数据发布者和用户可以在他们选择批准的计算提供者中有一个替代选项。 Raven 协议将提供这个选项，与去中心化的精神保持一致。 由于涉及私人数据，用户更有可能期望去中心化是一项严格的要求。

额外的安全层

由于 Raven 协议，Ocean 的 Compute-to-Data 获得了额外的隐私层。 如果 Raven 想要发布或运行联邦学习算法，则神经网络会随机初始化。 所需的权重更新是在数据孤岛中的数据本身旁边计算的。

然后将其发送到数据网络并在后续数据孤岛（数据孤岛 #1、数据孤岛 #2、数据孤岛 #3 等）中重复。 神经网络使用所有这些数据孤岛进行训练，而数据不必离开其各自孤岛的前提。 这是由 Raven 分发框架在 Compute-to-Data 中启用的。

Raven Protocol 的联合创始人 Kailash Ahirwar 表示，在 Raven，他们相信分布式计算是计算的未来。 他进一步补充说，

“我们的框架 RDF 是一个分布式和去中心化的计算引擎，由各种库组成，如 RavOp、RavML 和 RavDL。 在我们朝着目标迈进的过程中，我们与 Ocean 的合作伙伴关系将是一次强大的合作，为我们的贡献者、Ocean 的数据提供商和客户提供价值。 我们非常高兴能与 Ocean 的团队合作。”

免责声明：本文仅供参考。 它不提供或旨在用作法律、税务、投资、财务或其他建议。

—-

原文链接：https://cryptodaily.co.uk/2021/05/ocean-protocol-and-raven-protocol-partnership

原文作者：Amara Khatri

编译者/作者：wanbizu AI

玩币族申明：玩币族作为开放的资讯翻译/分享平台，所提供的所有资讯仅代表作者个人观点，与玩币族平台立场无关，且不构成任何投资理财建议。文章版权归原作者所有。