[发明专利]一种基于区块链的人工智能模型保护、松耦合分布式训练方法

权利要求书

1.一种基于区块链的人工智能模型保护、松耦合分布式训练方法，其特征在于，包括：

（1）模型设计者通过模型训练智能合约在区块链上征求模型训练参与者，所述模型训练参与者提供算力对加入区块链的人工智能模型进行分布式训练，不断迭代得到最终人工智能模型；

所述步骤（1）具体包括：

（11）模型设计者通过所述模型训练智能合约发布待训练人工智能模型及训练请求，所述训练请求包括训练达到的精度、验证方法、模型放置的位置、模型所有者及本地唯一标识；

（12）所述模型设计者作为区块链的第一使用终端加入区块链，并公布模型训练参与者提供算力的报酬通证；所述模型训练参与者作为区块链的第二使用终端加入区块链，在区块链上搜索所述训练请求；

（13）所述模型训练参与者使用所述算力完成所述待训练人工智能模型的训练请求，并向区块链提交训练结果，更新所述人工智能模型；

（14）所述区块链根据所述模型训练智能合约选取完成训练的模型训练参与者，并把模型设计者提供的所述报酬通证转给被选取的模型训练参与者，并同时发布下次训练请求；

（15）重复步骤（13）和（14），每次迭代的模型训练参与者可不同，直到训练后的最终人工智能模型达到所述训练请求中的精度；

（2）人工智能模型的模型所有者通过确权智能合约在所述区块链上确认对应人工智能模型的所有权；

（3）模型使用者通过防篡改智能合约验证其使用的人工智能模型的正确性；

（4）模型所有者之间、模型所有者和模型参与者之间以及模型所有者和模型使用者之间可通过交易智能合约针对人工智能模型的所有权进行交易，所述模型参与者为欲通过付出所有权通证获得所述人工智能模型的所有权的用户。

2.根据权利要求1所述的基于区块链的人工智能模型保护、松耦合分布式训练方法，其特征在于，所述步骤（2）具体包括：

（21）模型参与者作为区块链第三使用终端加入区块链中，通过支付所述区块链发行的所有权通证获取最终人工智能模型的所有权；

（22）将所述最终人工智能模型存储于区块链中，所述模型所有者发布所述最终人工智能模型存储时的第一块哈希，

或所述最终人工智能模型存放在可被公共访问的互联网地址，将最终人工智能模型对应的本地唯一标识、所述互联网地址存储到所述区块链中，所述模型所有者发布存储时得到的第二块哈希。

3.根据权利要求2所述的基于区块链的人工智能模型保护、松耦合分布式训练方法，其特征在于，所述步骤（3）具体包括：

（31）所述模型使用者作为区块链第四使用终端加入区块链中，通过向所述模型所有者支付所述区块链发行的使用权通证获取最终人工智能模型的使用权；

（32）所述模型使用者读取所述区块链中的对应数据，若结果为所述最终人工智能模型存储于区块链中，则下载所述模型；

否则，从所述互联网地址获取最终人工智能模型，并生成区块链唯一标识，

若所述区块链唯一标识与本地唯一标识不同或人工智能模型分布的各节点没有达到共识，则所述最终人工智能模型错误，报警或重新下载所述模型；

否则，所述最终人工智能模型是正确的。

4.根据权利要求3所述的基于区块链的人工智能模型保护、松耦合分布式训练方法，其特征在于，所述模型使用者付出的使用权通证可在模型所有者之间的根据自身所有权进行分享。

5.根据权利要求1所述的基于区块链的人工智能模型保护、松耦合分布式训练方法，其特征在于，所述步骤（4）中，模型所有者作为区块链第三使用终端加入区块链中，获取一定数量的所有权通证转移模型的所有权；模型参与者通过提供一定比例的所有权通证，共享此人工智能模型的所有权。

6.根据权利要求1所述的基于区块链的人工智能模型保护、松耦合分布式训练方法，其特征在于，所述模型训练智能合约定义了模型训练参与者通过区块链完成人工智能模型训练的事务，包括人工智能模型训练请求的发布、接收人工智能训练请求、提交训练结果、付出/获取训练报酬。