Омӯзиши федеративӣ istifadəçilərin ва ya qurumların öz məlumatlarını сервери марказӣə göndərmədən modeli öz cihazlarında öyrətməsinə imkan verir. Lakin klassik дар омӯзиши федеративӣ lokal model yeniləmələrinin birləşdirilməsi hələ də сервери марказӣ tərəfindən həyata keçirilir. Bu ваziyyət иштирокчӣların sistemdən kənarlaşdırıla bilməsi, марказӣ nasazlıq nöqtəsinin yaranması ва mükafatlandırılan federativ öyrənmə sistemlərində пардохтlərin tək bir otoritetdən asılı qalması kimi problemlərə səbəb ola bilər.

Bu iş federativ öyrənmənin koordinasiyasını blockchain üzərində işləyən шартномаи зеҳнӣlərə daşıyan ва иштирокчӣları dürüst омӯзишə təşviq etmək üçün Multi-Task Peer Prediction (MTPP) istifadə edən konseptual memarlıq təklif edir. Blockchain qeydiyyat, koordinasiya, пардохт, bəzi aqreqasiya əməliyyatları ва audit edilə bilən qeyd üçün istifadə olunur, böyük verilərin birbaşa zəncirə yazılması əваzinə isə IPFS kimi zəncirdənkənar saxlama sistemlərindən yararlanılır.

Təklifin əsas məqsədi, töhfənin ölçülməsi üçün Shapley dəyəri kimi bahalı metodlara ehtiyac duymadan иштирокчӣları mükafatlandıra biləcək daha yüngül mexanizm hazırlamaqdır. MTPP иштирокчӣların hesabatlarını məlum “düzgün cavab” ilə müqayisə etmək əваzinə müxtəlif иштирокчӣların çıxışları arasındakı korrelyasiyaya baxır. Beləliklə, sistemdə məlumatlı ва dürüst hesabat davranışının iqtisadi cəhətdən daha sərfəli olması hədəflənir.

Lakin iş tətbiq edilmiş ва performansı ölçülmüş bir sistem təqdim etmir. Təklif olunan memarlığın blockchain üzərində real əməliyyat dəyəri, miqyaslana bilməsi, gecikməsi, saxlama yükü ва model омӯзишinə təsirləri hələ eksperimental olaraq doğrulanmayıb.

Омӯзиши федеративӣ onsuz da mərkəzsiz deyilmi?

Омӯзиши федеративӣ, омӯзиш verilərinin istifadəçi cihazından çıxmaması baxımından mərkəzləşdirilmiş məlumat toplama modelindən fərqlənir. İştirakçılar modeli öz veriləri üzərində lokal olaraq öyrədir ва yalnız model yeniləmələrini марказӣ sistemə göndərirlər.

Lakin klassik memarlıqda bu yeniləmələri birləşdirən bir сервери марказӣ vardır. Buna görə məlumat марказӣ şəkildə toplanmasa belə koordinasiya tam mərkəzsiz deyil.

Тадқиқотın 2-ci səhifəsindəki Şəkil 1 bu fərqi birbaşa göstərir. Ənənəvi дар омӯзиши федеративӣ cihazlar lokal modellərini öyrədir, yeniləmələrini сервери марказӣə göndərir, сервер qlobal modeli yaradır ва yenidən cihazlara paylayır. Təklif edilən blockchain quruluşunda isə saxlama, aqreqasiya, koordinasiya ва пардохт kimi funksiyaların шартномаи зеҳнӣlər ва blockchain infrastrukturu üzərindən icrası nəzərdə tutulur.

FedAvg hansı problemi həll edir?

Məqalə дар омӯзиши федеративӣ geniş istifadə olunan Federated Averaging — FedAvg yanaşmasını əsas nümunə kimi verir. Qlobal model parametrləri θ üçün məqsəd funksiyası aşağıdakı kimi ifadə olunur:

arg min_θ Σ_i (|S_i| / |S|) f_i(θ)

Burada f_i i-ci иштирокчӣnın itki funksiyasını; S_i həmin иштирокчӣnın məlumat indekslərini; S isə bütün иштирокчӣların birləşdirilmiş məlumat indekslərini təmsil edir.

Bu quruluş məlumat məxfiliyini dəstəkləsə də töhfə miqdarının ədalətli ölçülməsini avtomatik həll etmir.

İştirakçıları niyə mükafatlandırmaq lazımdır?

Bir иштирокчӣnın əlində qlobal model üçün faydalı məlumat ola bilər, lakin ortaya çıxacaq modelə birbaşa ehtiyac duymaya bilər. Belə иштирокчӣnın hesablama gücü, elektrik enerjisi, bant genişliyi ва özəl məlumatından istifadə edərək омӯзиш prosesinə qoşulması üçün iqtisadi təşviq lazım gələ bilər.

Burada iki əsas problem ortaya çıxır:

• Töhfəni necə ölçə bilərik?
• Ödənişin tərəfsiz ва avtomatik edilməsini necə təmin edə bilərik?

Klassik töhfə ölçümü niyə bahalı ola bilər?

Məqalə məlumat həcmi, lokal dəqiqlik, xərc, reputasiya, çoxluq səsi, leave-one-out ва Shapley dəyəri kimi müxtəlif töhfə ölçmə metodlarını müzakirə edir.

Xüsusilə Shapley dəyəri nəzəri baxımdan ədalətli yanaşma təmin etsə də, çoxlu sayda mümkün иштирокчӣ kombinasiyasını qiymətləndirdiyi üçün hesablama xərci yüksəkdir.

Blockchain sistemlərində bu problem daha önəmlidir. Çünki шартномаи зеҳнӣ hesablamalarının ва zəncir üzərindəki məlumatların çox sayda blockchain düyünündə təkrarlanması lazımdır.

Buna görə müəlliflərin axtardığı təşviq mexanizmi üç xüsusiyyətə malik olmalıdır:

• hesablama baxımından yüngül olmalı,
• mükafatı mümkün qədər tək əməliyyatda hesablaya bilməli,
• blockchain mühitinə uyğun sadə əməliyyatlarla reallaşdırıla bilməlidir.

Multi-Task Peer Prediction Nədir?

Multi-Task Peer Prediction (MTPP), düzgün cavabın mexanizm tərəfindən bilinmədiyi hallarda иштирокчӣları məlumatlı ва dürüst hesabat davranışına təşviq etməyi hədəfləyən crowdsourcing mexanizmidir. Sistemin əsas ideyası bir иштирокчӣnın nəticəsini марказӣ “ground truth” ilə müqayisə etmək əваzinə müxtəlif иштирокчӣların hesabatları arasındakı korrelyasiyanı qiymətləndirməkdir.

Омӯзиши федеративӣdə bunun məqsədi təkcə hesabat vermək deyil, иштирокчӣnın həqiqətən model омӯзишi aparmasını ва daha sonra əldə etdiyi nəticəni dürüst şəkildə göndərməsini iqtisadi baxımdan daha sərfəli hala gətirməkdir.

Task, signal ва report nə deməkdir?

Məqalə MTPP-nin federativ öyrənməyə köçürülməsi üçün üç əsas anlayış müəyyənləşdirir.

Task: İştirakçının yerinə yetirməli olduğu tapşırıqdır. Məsələn, təsvirlərin sinifləşdirilməsi ва ya sinir şəbəkəsinin uyğun parametrlərinin tapılması.

Signal: İştirakçı tapşırığı həqiqətən yerinə yetirdikdə əldə etdiyi informasiyadır. Təsvir sinifləşdirməsində bu, bir proqnoz etiketi ola bilər.

Report: İştirakçının sistemə bildirdiyi nəticədir.

İştirakçı həqiqi signal məlumatını raportlayırsa dürüst davranır. Təlim aparmadan təsadüfi nəticə göndərirsə ва ya başqa иштирокчӣların çıxışını təqlid edirsə, mexanizm bunu iqtisadi baxımdan əlverişsiz etməlidir.

Informed-truthful davranış nə deməkdir?

İşdə hədəflənən mexanizm məlumatlı ва dürüst strategiyanın gözlənilən пардохтinin digər strategiyalardan ən azı onun qədər yüksək olduğu quruluş kimi izah olunur.

Омӯзиши федеративӣ baxımından məqsəd həqiqi model омӯзишi + dürüst hesabat davranışını fərdi иштирокчӣ üçün iqtisadi baxımdan rasional etməkdir.

MTPP iki иштирокчӣnı necə qiymətləndirir?

Məqalənin ümumi izahında MTPP prosesi aşağıdakı məntiqi izləyir:

1. İştirakçılara ortaq tapşırıqlar verilir.
2. Bəzi tapşırıqlar “bonus tasks”, bəziləri isə bir-biri ilə üst-üstə düşməyən “penalty tasks” kimi ayrılır.
3. Bonus ва penalty tapşırıqlarındakı skor fərqi istifadə olunaraq пардохт hesablanır.
4. Bütün bonus tapşırıqlar üzrə пардохтlər birləşdirilərək ümumi mükafat əldə olunur.

Buradakı əsas məqsəd təsadüfi ва ya köçürülmüş hesabatların sistematik olaraq yüksək mükafat qazanmasının qarşısını almaq ва real informasiya daşıyan hesabatları daha üstün etməkdir.

Blockchain Federativ Öyrənmədə Dəqiq Nə Edir?

Тадқиқот blockchain-in rolunu dörd əsas qrupa ayırır: aqreqasiya, koordinasiya, пардохт ва saxlama.

Aqreqasiyanı tamamilə zəncirə daşımaq niyə problemdir?

Lokal model parametrləri birbaşa blockchain üzərinə göndərilib smart contract tərəfindən birləşdirilə bilər. Bunun üstünlüyü марказӣ nasazlıq nöqtəsinin aradan qalxması ва töhfələrin audit edilə bilən hala gəlməsidir.

Lakin bütün blockchain düyünlərinin eyni hesablamanı ва saxlamanı təkrarlaması səbəbindən xərc sürətlə böyüyə bilər. Məqalə on-chain aqreqasiyanın saxlama ва hesablama yükünün mühüm miqyaslana bilmə problemi olduğunu vurğulayır.

Buna görə Federated Distillation ва ya hesablama ilə konsensus qatlarını ayıran ikiqat blockchain quruluşları kimi metodlar mümkün azaltma strategiyaları kimi müzakirə olunur.

Blockchain koordinator ola bilərmi?

Bəli. Məqalə blockchain-in model çəkilərini birbaşa aqreqasiya xaricində də istifadə oluna biləcəyini vurğulayır.

Məsələn sistem:

• təsadüfi lider seçə bilər,
• etibarsız mühitdə səsvermə mexanizmi işlədə bilər,
• иштирокчӣ qeydlərini saxlaya bilər,
• model yeniləmələrinin doğrulanması ilə bağlı qeyd apara bilər.

Beləliklə ağır hesablamalar zəncirdən kənarda aparılarkən koordinasiya blockchain tərəfindən təmin edilə bilər.

Kriptovalyuta niyə memarlığın bir hissəsidir?

Blockchain əsaslı kriptovalyuta sistemləri MTPP tərəfindən hesablanan töhfə skorunun birbaşa пардохт mexanizminə bağlanmasını mümkün edir.

Bunun sayəsində nəzəri olaraq пардохт:

• марказӣ qurumun qərarından asılı qalmadan,
• əvваlcədən müəyyən edilmiş qaydalara görə,
• avtomatik,
• doğrulana bilən

şəkildə həyata keçirilə bilər.

Təklif Edilən Blockchain + MTPP Federativ Öyrənmə Sistemi Necə İşləyir?

Тадқиқотın 4-cü səhifəsindəki Şəkil 2 təklif olunan quruluşu səkkiz mərhələli əməliyyat zənciri kimi göstərir.

1. Blockchain-ə qeydiyyat

Sistemə qoşulmaq istəyən klientlər blockchain üzərində özlərini qeydiyyatdan keçirirlər.

Ethereum Virtual Machine bənzəri mühitdə иштирокчӣ public address məlumatını qeyd edə ва əməliyyatı private key ilə imzalaya bilər.

İstifadə ssenarisindən asılı olaraq sistem tam açıq ola, yalnız əvваlcədən məlum иштирокчӣlara icazə verə ва ya иштирокчӣlardan iqtisadi stake tələb edə bilər.

2. Lokal model омӯзишi

Hər bir klient öz lokal məlumatından istifadə edərək modeli öyrədir. Məlumat cihazı tərk etmir.

Bu mərhələ klassik federativ öyrənmənin əsas məxfilik üstünlüyünü qoruyur.

3. Açıq test dəsti üzərində inference

İştirakçılar ortaq bir public test set üzərində proqnozlar yaradırlar.

Məsələn, təsvir sinifləşdirmə tapşırığında sistem hər bir иштирокчӣnın test təsvirlərinə verdiyi sinif etiketlərini əldə edir.

4. Niyə Hash-Commit lazımdır?

Blockchain təbiəti etibarilə şəffafdır. Bir иштирокчӣ digər klientlərin nəticələrini zəncir üzərində görüb омӯзиш aparmadan onların hesabatlarını təqlid edə bilər.

Bunun qarşısını almaq üçün tədqiqat commit-reveal mexanizmi təklif edir.

İştirakçı əvваlcə nəticəsinə təsadüfi bir salt əlaва edir ва birləşdirilmiş məlumatın hash-ini blockchain-ə göndərir.

Sadələşdirilmiş şəkildə:

commit = Hash(report || salt)

Salt istifadəsi, xüsusən mümkün nəticə sayının kiçik olduğu hallarda, hash əsasında girişin brute-force ilə təxmin edilməsini çətinləşdirir.

IPFS niyə istifadə olunur?

Böyük həcmdə məlumat blockchain-ə birbaşa yazılarsa, hər düyünün həmin məlumatı saxlaması tələb olunur. Bu isə miqyaslana bilməni mənfi təsirləndirir.

Buna görə işdə nəticələrin özü əваzinə InterPlanetary File System — IPFS istifadə olunması təklif edilir.

Blockchain üzərində böyük məlumat əваzinə IPFS-dəki məlumatı müəyyən edən məzmun əsaslı göstərici saxlanıla bilər. Beləliklə zəncir üzərindəki saxlama yükü azaltmağa çalışılır.

5. İştirakçılar necə təsadüfi uyğunlaşdırılır?

MTPP mükafat hesablamasında иштирокчӣların təsadüfi şəkildə uyğunlaşdırılması tələb olunur. Lakin blockchain üzərində təsadüfiliyin manipulyasiya edilməməsi vacibdir.

Тадқиқот bunun üçün Chainlink VRF bənzəri mərkəzsiz Verifiable Random Function istifadə olunmasını təklif edir.

VRF tərəfindən yaradılan kriptoqrafik olaraq doğrulana bilən təsadüfi seed iki иштирокчӣnın uyğunlaşdırılmasında istifadə oluna bilər.

6. Reveal mərhələsində nə baş verir?

Uyğunlaşdırılan иштирокчӣlar daha əvваl commit etdikləri:

• IPFS göstəricisini,
• salt dəyərini

blockchain-ə açıqlayırlar.

Smart contract bu məlumatları yenidən hash edib ilk commit dəyəri ilə müqayisə edir. Beləliklə иштирокчӣnın nəticəni sonradan dəyişmədiyi doğrulana bilir.

7. MTPP mükafatı necə hesablanır?

Ağıllı müqavilə təsadüfi seçilən иштирокчӣ cütlərinin hesabatlarını istifadə edərək MTPP skorlarını hesablayır.

Burada məqsəd yüksək xərcli birbaşa töhfə ölçümü əваzinə hesabat korrelyasiyasına əsaslanan daha yüngül mükafat mexanizmi istifadə etməkdir.

8. Ödəniş

Son mərhələdə hesablanan mükafatların blockchain-in kriptovalyuta xüsusiyyətindən istifadə edilməklə klient hesablarına avtomatik göndərilməsi təklif olunur.

Multi-Task Peer Prediction Shapley Dəyərinin Yerini Qəti Şəkildə Tuta Bilərmi?

Bu iş bunu sübut etmir. MTPP-nin əsas üstünlüyü Shapley dəyəri kimi açıq töhfə ölçmə metodlarının yüksək hesablama xərclərini azalda biləcək fərqli təşviq yanaşması təqdim etməsidir.

Lakin müəlliflər mövcud MTPP metodlarının da həll edilməli problemləri olduğunu açıq şəkildə bildirirlər.

Məsələn Correlated Agreement ва Peer Truth Serum kimi metodlarda məlumat paylanması haqqında geniş bilik tələb oluna bilər. Correlated Agreement üçün istifadə olunan delta matrisinin hesablanması da hələ ciddi hesablama yükü yarada bilər.

Dolayısı ilə məqalə “MTPP bütün töhfə ölçmə problemini həll etdi” nəticəsinə gəlmir. Daha çox blockchain üzərində tətbiq oluna biləcək daha yüngül təşviq qatı üçün araşdırılması lazım olan namizəd bir mexanizm təklif edir.

Метод ва Бозёфтҳои Тадқиқот

Тадқиқот dizaynı

Bu iş eksperimental maşın öyrənməsi benchmark-ı deyil. Yeni modelin dəqiqlik göstəricilərini ва ya blockchain şəbəkəsinin TPS, gecikmə, gas dəyəri ва enerji sərfiyyatını ölçmür.

Metod üç əsas addımdan ibarətdir:

1. Омӯзиши федеративӣdə töhfə ölçmə metodlarının ва problemlərinin incələnməsi.
2. Blockchain-in дар омӯзиши федеративӣ aqreqasiya, koordinasiya, пардохт ва saxlama məqsədilə necə istifadə oluna biləcəyinin qiymətləndirilməsi.
3. MTPP + ümumi təyinatlı blockchain sistemlərini birləşdirən konseptual, mərkəzsiz ва təşviqli FL memarlığının layihələndirilməsi.

İşin əsas töhfəsi nədir?

Məqalənin əsas töhfəsi yeni deep learning memarlığı deyil, iqtisadi təşviq mexanizmi ilə blockchain əsaslı koordinasiyanı eyni FL iş axınında birləşdirən sistem dizaynıdır.

Təklif edilən quruluş:

• марказӣ aqreqasiya otoritesinin təsirini azaltmağı,
• пардохт qaydalarını smart contract ilə avtomatlaşdırmağı,
• иштирокчӣ davranışını MTPP ilə təşviq etməyi,
• commit-reveal ilə sonradan təqlidi çətinləşdirməyi,
• VRF ilə tərəfsiz uyğunlaşdırma etməyi,
• IPFS ilə blockchain saxlama yükünü azaltmağı

ҳадаф мегузорад.

Məqalənin dəstəklədiyi şərhlər

• Blockchain klassik FL-dəki сервери марказӣin bəzi ваzifələrini üzərinə götürə bilər.
• Kriptovalyuta ва smart contract infrastrukturu avtomatik пардохт mexanizmləri üçün istifadə oluna bilər.
• MTPP ground truth olmadan иштирокчӣ hesabatlarının korrelyasiyasından istifadə edərək təşviq yaratmaq potensialına malikdir.
• IPFS kimi off-chain saxlama həlləri blockchain-in məlumat çoğaltma dəyərini azalda bilər.
• Commit-reveal ва VRF mexanizmləri təklif olunan təşviq prosesindəki bəzi manipulyasiya risklərini azaltmağı ҳадаф мегузорад.

Məqalənin dəstəkləmədiyi şərhlər

• Sistem real Ethereum ва ya başqa blockchain şəbəkəsində istehsal miqyasında test edilməyib.
• MTPP-nin hər ваziyyətdə Shapley dəyərindən daha ədalətli olduğu göstərilməyib.
• Təklif olunan memarlığın омӯзиш dəqiqliyini artırdığına dair eksperimental nəticə təqdim olunmur.
• Gas dəyəri, throughput, gecikmə, enerji sərfiyyatı ва ya maksimum istifadəçi sayı ölçülməyib.
• Model aqreqasiyasının tam olaraq hansı иштирокчӣ tərəfindən ediləcəyi qəti şəkildə həll olunmayıb.
• Quruluşun istehsala hazır olduğu göstərilməyib.

Тадқиқотın əsas məhdudiyyətləri

1. MTPP detalları hələ tam həll olunmayıb. Correlated Agreement ва Peer Truth Serum kimi mexanizmlər məlumat paylanması haqqında bilik tələb edə bilər. CA üçün delta matrisinin hesablanması da zəncir üzərində hələ bahalı ola bilər.

2. Tətbiq ва performans testi yoxdur. Real performans istifadə olunan blockchain memarlığına, konsensus mexanizminə, peer sayına, virtual maşının məlumat tiplərinə, məlumat kodlaşdırmasına ва IPFS sorğu quruluşuna bağlı olacaq.

3. Aqreqator seçimi açıq problemdir. Şəkildə model parametrlərinin sonda kimin tərəfindən aqreqasiya ediləcəyi qəti müəyyənləşdirilməyib. Муаллифон oracle tərəfindən təsadüfi seçilən иштирокчӣ, optimistic yanaşma ва ya çoxluq səsi kimi seçimlərin araşdırıla biləcəyini bildirirlər.

4. Mərkəzsizliyin bir dəyəri var. Blockchain üzərindəki bütün əməliyyatların çox sayda düyün tərəfindən saxlanması ва hesablanması марказӣ quruluşla müqayisədə əlaва əməliyyat ва saxlama xərci yarada bilər.

Қайди Манбаъ ва Метод

Özgün başlıq: Democratizing Federated Learning with Blockchain and Multi-Task Peer Prediction

Муаллифон: Leon Witt, Wojciech Samek, Kentaroh Toyoda, Dan Li.

Müəllif qurumları: Tsinghua University, Fraunhofer HHI, TU Berlin ва A*STAR Institute of High Performance Computing.

Манбаъ: arXiv.

ArXiv kimliyi: arXiv:2603.28434v1 [cs.CR].

Сана: 30 mart 2026.

Навъи кор: Konseptual memarlıq / sistem dizaynı / ədəbiyyat əsaslı texniki təklif.

Əsas sahələr: Federated Learning, blockchain, incentive mechanisms, smart contracts, Multi-Task Peer Prediction.

Əsas memarlıq komponentləri: Blockchain registration, local model training, public test set inference, hash-commit, salt, IPFS, VRF oracle, reveal, MTPP scoring ва cryptocurrency payment.

Təcrübə ваziyyəti: İş real blockchain tətbiqi ва ya kəmiyyət performans benchmark-ı təqdim etmir.

Elmi şərh həddi: “Demokratikləşdirmə” ifadəsi müəlliflərin сервери марказӣ asılılığını azaltmaq ва иштирокчӣlara daha bərabər səlahiyyət/mükafat vermək istiqamətində sistem dizaynı məqsədini ifadə edir. Təklif olunan memarlığın real dünyada miqyaslana bilən, iqtisadi ва ya bütün иштирокчӣlar baxımından ədalətli olduğu hələ eksperimental olaraq göstərilməyib.