論文の概要: A Taxonomy for Blockchain-based Decentralized Physical Infrastructure
Networks (DePIN)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16707v2
- Date: Fri, 13 Oct 2023 04:22:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-16 17:08:16.496143
- Title: A Taxonomy for Blockchain-based Decentralized Physical Infrastructure
Networks (DePIN)
- Title(参考訳): ブロックチェーンに基づく分散物理インフラネットワーク(DePIN)の分類
- Authors: Mark C. Ballandies, Hongyang Wang, Andrew Chung Chee Law, Joshua C.
Yang, Christophe G\"osken, Michael Andrew
- Abstract要約: 本稿では,概念的アーキテクチャからDePINシステムの文献レビューと解析を行う。
関連するコンポーネントや属性を識別し、定義し、明確な階層構造を確立する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.1979158763744267
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As digitalization and technological advancements continue to shape the
infrastructure landscape, the emergence of blockchain-based decentralized
physical infrastructure networks (DePINs) has gained prominence. However, a
systematic categorization of DePIN components and their interrelationships is
still missing. To address this gap, we conduct a literature review and analysis
of existing frameworks and derived a taxonomy of DePIN systems from a
conceptual architecture. Our taxonomy encompasses three key dimensions:
distributed ledger technology, cryptoeconomic design and physicial
infrastructure network. Within each dimension, we identify and define relevant
components and attributes, establishing a clear hierarchical structure.
Moreover, we illustrate the relationships and dependencies among the identified
components, highlighting the interplay between governance models, hardware
architectures, networking protocols, token mechanisms, and distributed ledger
technologies. This taxonomy provides a foundation for understanding and
classifying diverse DePIN networks, serving as a basis for future research and
facilitating knowledge exchange, fostering collaboration and standardization
within the emerging field of decentralized physical infrastructure networks.
- Abstract(参考訳): デジタル化と技術の進歩がインフラストラクチャの展望を形作るにつれ、ブロックチェーンベースの分散物理インフラストラクチャネットワーク(DePIN)の出現が注目されている。
しかし、DePINコンポーネントとその相互関係の体系的な分類はいまだに欠けている。
このギャップに対処するために,既存のフレームワークの文献レビューと分析を行い,概念的アーキテクチャからデピンシステムの分類法を導出した。
我々の分類学には、分散台帳技術、暗号経済設計、物理インフラネットワークの3つの重要な側面がある。
各次元内で関連するコンポーネントと属性を特定し、定義し、明確な階層構造を確立します。
さらに、特定されたコンポーネント間の関係と依存関係を説明し、ガバナンスモデル、ハードウェアアーキテクチャ、ネットワークプロトコル、トークン機構、分散台帳技術間の相互作用を強調する。
この分類は、多様なデピンネットワークを理解し分類するための基礎を提供し、将来の研究の基盤となり、知識交換を促進し、分散物理的インフラネットワークの新興分野におけるコラボレーションと標準化を促進する。
関連論文リスト
- Performance Analysis of Decentralized Physical Infrastructure Networks and Centralized Clouds [42.37170902465878]
DePIN(Decentralized Physical Infrastructure Networks)は、データの主権と機密性を高め、単一障害点に対するレジリエンスを高めることを目的としている。
この研究は、モノのインターネット(IoT)デバイスとブロックチェーンの組み合わせによる暗号経済設計を活用することで、DePINが従来の集中型アーキテクチャを破壊できる可能性に焦点を当てている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-12T08:00:38Z) - Decoupled Subgraph Federated Learning [57.588938805581044]
複数のクライアントに分散したグラフ構造化データに対するフェデレーション学習の課題に対処する。
我々は、このシナリオのための新しいフレームワーク、FedStructを紹介します。
半教師付きノード分類のための6つのデータセットを用いて実験結果を用いてFedStructの有効性を検証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-29T13:47:23Z) - Quantum-Inspired Analysis of Neural Network Vulnerabilities: The Role of
Conjugate Variables in System Attacks [54.565579874913816]
ニューラルネットワークは、敵の攻撃として現れる小さな非ランダムな摂動に固有の脆弱性を示す。
この機構と量子物理学の不確実性原理の間に数学的に一致し、予想外の学際性に光を当てる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-16T02:11:27Z) - Detecting Vulnerable Nodes in Urban Infrastructure Interdependent
Network [30.78792992230233]
我々は、相互依存型ネットワークを異種グラフとしてモデル化し、強化学習を用いたグラフニューラルネットワークに基づくシステムを提案する。
提案システムは,深層学習技術を活用して異種グラフを解析し,カスケード故障のリスクを把握し,都市の脆弱なインフラを発見する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-19T09:53:56Z) - A Network Science perspective of Graph Convolutional Networks: A survey [11.18312489268624]
グラフ畳み込みネットワーク(GCN)のネットワーク科学的な視点を提供する。
GCNは、近隣の集約とメッセージパッシングを通じてノード機能をグラフ構造に統合する。
我々の新しい分類法は、GCNを3つの構造情報アングル、すなわち、レイヤワイドメッセージアグリゲーションスコープ、メッセージ内容、および全体的な学習範囲から分類する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-12T06:03:57Z) - IIVA: A Simulation Based Generalized Framework for Interdependent
Infrastructure Vulnerability Assessment [0.0]
本稿では,新たなインフラストラクチャ脆弱性評価フレームワークを提案する。
コンポーネントの初期失敗率が高いほど、インフラストラクチャの脆弱性が大きくなることが観察された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-13T20:37:03Z) - Rank Diminishing in Deep Neural Networks [71.03777954670323]
ニューラルネットワークのランクは、層をまたがる情報を測定する。
これは機械学習の幅広い領域にまたがる重要な構造条件の例である。
しかし、ニューラルネットワークでは、低ランク構造を生み出す固有のメカニズムはあいまいで不明瞭である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-13T12:03:32Z) - Introduction to the Artificial Intelligence that can be applied to the
Network Automation Journey [68.8204255655161]
Intent-Based Networking - Concepts and Definitions"ドキュメントには、NetDevOpsに関わる可能性のあるエコシステムのさまざまな部分について記述されている。
認識、生成、翻訳、精巧な機能には、アルゴリズムを実装するための新しい方法が必要だ。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-02T08:12:08Z) - Learning Connectivity of Neural Networks from a Topological Perspective [80.35103711638548]
本稿では,ネットワークを解析のための完全なグラフに表現するためのトポロジ的視点を提案する。
接続の規模を反映したエッジに学習可能なパラメータを割り当てることにより、学習プロセスを異なる方法で行うことができる。
この学習プロセスは既存のネットワークと互換性があり、より大きな検索空間と異なるタスクへの適応性を持っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-19T04:53:31Z) - Internet-human infrastructures: Lessons from Havana's StreetNet [4.9241264921748]
ストリートネット(StreetNet、SNET)は、キューバのハバナで主要な「インターネット」として機能する、コミュニティが運営する分散イントラネットである。
我々は、ハバナのSNETの構造に権力が組み込まれている方法を理解するために、民族誌やソーシャルネットワークや組織の研究を橋渡しする。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-25T18:26:18Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。