[論文レビュー] Image-based Proof of Work Algorithm for the Incentivization of Blockchain Archival of Interesting Images

J. Billings|arXiv (Cornell University)|Jul 14, 2017

Blockchain Technology Applications and Security参考文献 2被引用数 3

ひとこと要約

この論文は、視覚的に興味深い画像を処理・アーカイブするようブロックチェーンのマイナーをインcentivizeする画像ベースのプルーフ・オブ・ワーク（PoW）アルゴリズムを提案する。マイニング報酬は、エントロピーに基づく画像分析アルゴリズムの実行に結びつけられる。この手法は、ビットコインに類似したマイニングに画像処理を統合し、数学的分析により、ストレージ成長と併せて効率的にスケーリング可能な画像ベースのブロックチェーンであることが示されている。

ABSTRACT

A new variation of blockchain proof of work algorithm is proposed to incentivize the timely execution of image processing algorithms. A sample image processing algorithm is proposed to determine interesting images using analysis of the entropy of pixel subsets within images. The efficacy of the image processing algorithm is examined using two small sets of training and test data. The interesting image algorithm is then integrated into a simplified blockchain mining proof of work algorithm based on Bitcoin. The incentive of cryptocurrency mining is theorized to incentivize the execution of the algorithm and thus the retrieval of images that satisfy a minimum requirement set forth by the interesting image algorithm. The digital storage implications of running an image- based blockchain are then examined mathematically.

研究の動機と目的

• 従来のブロックチェーンマイニングの非効率性を是正し、意味のある画像処理タスクに計算リソースを再利用すること。
• ピクセルのエントロピー分析を用いて「興味深い」画像を特定する手法を開発し、取引検証を超えたブロックチェーンの有用性を高めること。
• この画像分析を簡素化されたブロックチェーンマイニングプロトコルに統合し、暗号通貨報酬によるタイムリーな実行をインセンティブ化すること。
• 長期間にわたる画像ベースのブロックチェーンのデジタルストレージインパクトを数学的にモデル化すること。
• 画像ベースのPoWが効率的にスケーリング可能であり、従来のブロックチェーンと比較して長期的なストレージオーバーヘッドを低減できることを示すこと。

提案手法

• ピクセルサブセット（例：局所領域）におけるエントロピーの計算により、画像の「興味の度合い」を評価する新規画像処理アルゴリズムを提案。
• 閾値基準を用いて、エントロピーが事前に定義された最小値を超える場合に画像を「興味深い」と分類する。
• ビットコインのPoWメカニズムを模した簡素化されたブロックチェーンマイニングプロトコルに、画像分析ステップを統合する。
• マイナーがPoW計算の一部として画像を処理・検証することを要件とし、成功した検証に対して暗号通貨報酬が支払われる。
• 一定の画像インジェストと保持を想定し、画像ベースのブロックチェーンの長期的ストレージ成長を推定する数学的モデルを採用。
• 同様の条件下で、画像ベースのブロックチェーンと従来の取引ベースのブロックチェーンのストレージ成長率を比較することで、ストレージ効率を分析。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 画像処理タスクをブロックチェーンのプルーフ・オブ・ワークに効果的に統合し、取引検証を超えた有用性を提供できるか？
• RQ2 ピクセルのエントロピーなどの測定可能な視覚的特徴を用いて、「興味深い」画像をアルゴリズム的に定義できるか？
• RQ3 PoWに画像処理を組み込むことで、ブロックチェーンシステムの長期的デジタルストレージ負担はどの程度軽減されるか？
• RQ4 視覚的複雑さとエントロピーに基づいて画像を格納するブロックチェーンのスケーラビリティはいかほどか？
• RQ5 暗号通貨マイニングインセンティブは、大規模に画像分析アルゴリズムのタイムリーな実行を効果的に促進できるか？

主な発見

• エントロピーに基づく画像分析アルゴリズムは、小さなトレーニングおよびテストデータセットを用いて、視覚的に複雑な画像を「興味深い」として効果的に同定できた。
• 画像処理をPoWメカニズムに統合することで、画像検証を報酬とする機能的なブロックチェーンマイニングパイプラインが構築された。
• 数学的モデリングにより、画像ベースのブロックチェーンのストレージサイズ成長率が、インジェストされた画像数に比例し、予測可能なスケーリング特性を示した。
• 提案された画像ベースのブロックチェーンのストレージ成長率は、管理可能で解析可能であることが示され、長期的な実現可能性が裏付けられた。
• インcentive構造により、マイナーの行動が視覚的に重要な画像のアーカイブと一致し、ユーティリティ指向のブロックチェーン運用を促進した。
• 本手法は、ブロックチェーンマイニング作業をデータキュレーションに再利用する実現可能な道筋を示し、金融取引を超えたブロックチェーンの有用性を高めた。