論文の概要: SoK: A Systematic Bidirectional Literature Review of AI & DLT Convergence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.10515v1
• Date: Mon, 11 May 2026 13:06:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-12 23:28:50.829547
• Title: SoK: A Systematic Bidirectional Literature Review of AI & DLT Convergence
• Title（参考訳）: SoK: AIとDLTの収束に関する双方向の体系的な文献レビュー
• Authors: Ali Irzam Kathia, Yimika Erinle, Abylay Satybaldy, Paolo Tasca, Nikhil Vadgama, Marco Alberto Javarone,
• Abstract要約: AI強化型DLTとDLT強化型AIの2つの方向に沿ってコントリビューションを分類する。 最初のケースでは、AI技術がデータ、ネットワーク、コンセンサス、実行、アプリケーションレイヤの5層にわたるDLTシステムをどのように改善するかを調べます。 2つ目のケースでは、DLTがインフラストラクチャ、データ、モデル、推論、アプリケーションレイヤという5つのレイヤにわたるAIシステムをどのようにサポートするのかを分析します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The integration of Artificial Intelligence (AI) with Distributed Ledger Technology (DLT) has become a growing research area, yet contributions tend to cluster around specific application domains or examine only one direction of the integration, leaving the broader architectural interplay between the two technologies poorly understood. This work addresses that gap through a structured, bidirectional review of peer-reviewed studies published between 2020 and 2025. We classify contributions along two directions: AI-enhanced DLT, and DLT-enhanced AI. In the first case, we examine how AI techniques improve DLT systems across five layers: data, network, consensus, execution, and application layers. In the second case, we analyse how DLT supports AI systems across five layers: infrastructure, data, model, inference, and application layers, with particular attention to federated learning, model evaluation, and multi-agent coordination. The analysis reveals that most works concentrate on a small subset of layers: execution and consensus for AI-enhanced DLT, data and model for DLT-enhanced AI. Other layers remain comparatively neglected. Despite reported improvements in controlled settings, no study demonstrates deployment at production scale, and the field has not yet offered satisfying answers to fundamental questions around scalability, interoperability, and verifiable execution. We argue that progress will require cross-layer co-design and empirical validation in real-world settings.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)とDLT(Distributed Ledger Technology)の統合は研究領域として成長しているが、コントリビューションは特定のアプリケーションドメインをクラスタリングするか、統合の1つの方向のみを調べる傾向にあり、この2つの技術間のより広範なアーキテクチャ的相互作用は理解されていないままである。 この研究は、2020年から2025年の間に発表されたピアレビュー研究の、構造化された双方向レビューを通してのギャップに対処する。 AI強化型DLTとDLT強化型AIの2つの方向に沿ってコントリビューションを分類する。 最初のケースでは、AI技術がデータ、ネットワーク、コンセンサス、実行、アプリケーションレイヤの5層にわたるDLTシステムをどのように改善するかを調べます。 第2のケースでは、DLTがインフラストラクチャ、データ、モデル、推論、アプリケーションレイヤの5層にわたるAIシステムをどのようにサポートするかを分析し、特にフェデレーション学習、モデル評価、マルチエージェント調整に注目します。 この分析によると、ほとんどの作業は、AI強化DLTの実行とコンセンサス、DLT強化AIのデータとモデルといった、少数のレイヤに集中している。 他の層は比較的無視されている。 コントロールされた設定の改善が報告されているにも拘わらず、製品規模でのデプロイメントを実証する研究は行われておらず、拡張性、相互運用性、検証可能な実行に関する基本的な質問に対して、この分野はまだ満足のいく回答を提供していない。 我々は、現実の環境でのクロスレイヤのコデザインと実証的な検証が必要であると論じている。

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