隨著智能交通系統(tǒng)的快速發(fā)展，車輛技術(shù)正經(jīng)歷著一場(chǎng)革命性的變化。在這場(chǎng)變革中，協(xié)作式邊緣學(xué)習(xí)（Federated Learning, FL）以其在邊緣環(huán)境中提高機(jī)器學(xué)習(xí)效率和保護(hù)隱私的潛力，成為了研究的熱點(diǎn)。然而，現(xiàn)有的基于區(qū)塊鏈的協(xié)作學(xué)習(xí)方法面臨著通信延遲和網(wǎng)絡(luò)擁塞的挑戰(zhàn)。
在傳統(tǒng)的車載網(wǎng)絡(luò)中，車輛通過持續(xù)交換本地模型來實(shí)現(xiàn)協(xié)作學(xué)習(xí)。這種方法雖然能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式處理，但隨著車輛數(shù)量的增加，通信延遲和網(wǎng)絡(luò)擁塞問題日益嚴(yán)重。區(qū)塊鏈技術(shù)以其去中心化、不可篡改的特性，為解決這些問題提供了新的思路。然而，將區(qū)塊鏈與協(xié)作學(xué)習(xí)結(jié)合，需要解決如何在保證數(shù)據(jù)安全和隱私的同時(shí)，減少通信開銷。為了解決這些問題，微云全息(NASDAQ: HOLO)開發(fā)了一種創(chuàng)新的互連鏈方法（Interconnected Chain Method, ICM），旨在優(yōu)化車載網(wǎng)絡(luò)中的協(xié)作學(xué)習(xí)過程。
微云全息互連鏈方法（ICM）通過構(gòu)建一個(gè)由多個(gè)子網(wǎng)絡(luò)組成的互連網(wǎng)絡(luò)，每個(gè)子網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的車輛通過內(nèi)部聚合器進(jìn)行模型的聚合和更新。這種方法的核心在于，只有全局模型在區(qū)塊鏈上進(jìn)行傳輸，而本地模型的交換則在子網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部完成。這樣，不僅優(yōu)化了通信基礎(chǔ)設(shè)施，還最大限度地減少了通信開銷。
在互連鏈方法（ICM）中，微云全息該技術(shù)實(shí)現(xiàn)。首先需要對(duì)車輛進(jìn)行分組，形成多個(gè)子網(wǎng)絡(luò)。這一步驟是優(yōu)化通信效率的關(guān)鍵。車輛的分組可以基于地理位置、通信范圍或車輛類型等因素。每個(gè)子網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的車輛數(shù)量和分布應(yīng)經(jīng)過精心設(shè)計(jì)，以確保通信效率和模型更新的均衡性。內(nèi)部聚合器的選定也是一個(gè)重要環(huán)節(jié)，通常選擇計(jì)算能力強(qiáng)、通信穩(wěn)定性高的車輛作為內(nèi)部聚合器，以保證模型聚合的質(zhì)量和效率。
在每個(gè)子網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部，車輛會(huì)定期或根據(jù)特定觸發(fā)條件（如數(shù)據(jù)量達(dá)到一定閾值）進(jìn)行本地模型的訓(xùn)練。訓(xùn)練完成后，車輛將本地模型發(fā)送給內(nèi)部聚合器。內(nèi)部聚合器的任務(wù)是收集這些模型，并運(yùn)用一定的聚合算法（如加權(quán)平均法、梯度下降法等）對(duì)它們進(jìn)行聚合，形成子網(wǎng)絡(luò)的全局模型。聚合算法的選擇應(yīng)考慮模型的多樣性和子網(wǎng)絡(luò)內(nèi)車輛的異質(zhì)性，以確保全局模型的泛化能力和準(zhǔn)確性。
子網(wǎng)絡(luò)的全局模型是ICM中唯一需要在區(qū)塊鏈上傳輸?shù)臄?shù)據(jù)。區(qū)塊鏈的引入是為了確保模型更新的透明性、安全性和不可篡改性。每個(gè)子網(wǎng)絡(luò)的全局模型通過智能合約在區(qū)塊鏈上進(jìn)行注冊(cè)和更新。智能合約能夠自動(dòng)驗(yàn)證模型的合法性，并在滿足特定條件時(shí)觸發(fā)模型的更新。這一過程減少了人為干預(yù)，提高了協(xié)作學(xué)習(xí)的自動(dòng)化程度。
微云全息(NASDAQ: HOLO)的車載網(wǎng)絡(luò)中基于區(qū)塊鏈的互連鏈方法（ICM）。全局模型在區(qū)塊鏈上更新后，需要及時(shí)反饋給各個(gè)子網(wǎng)絡(luò)。內(nèi)部聚合器負(fù)責(zé)從區(qū)塊鏈上獲取最新的全局模型，并將其分發(fā)給子網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的車輛。車輛接收到新的全局模型后，會(huì)根據(jù)本地?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的訓(xùn)練和優(yōu)化，以更新本地模型。這一過程是迭代進(jìn)行的，隨著時(shí)間的推移，車輛的本地模型和全局模型將不斷接近最優(yōu)解。
微云全息ICM的核心優(yōu)勢(shì)在于其對(duì)通信過程的優(yōu)化。由于只有全局模型在區(qū)塊鏈上傳輸，大大減少了數(shù)據(jù)傳輸量，從而降低了通信延遲和網(wǎng)絡(luò)擁塞的風(fēng)險(xiǎn)。此外，子網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的模型聚合和更新可以在本地完成，進(jìn)一步減少了通信需求。這種優(yōu)化不僅提高了通信效率，還降低了能源消耗，對(duì)于車載網(wǎng)絡(luò)這種資源受限的環(huán)境尤為重要。
微云全息互連鏈方法（ICM）通過精心設(shè)計(jì)的子網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建、模型聚合、區(qū)塊鏈交互、模型更新與反饋以及通信優(yōu)化等步驟，實(shí)現(xiàn)了車載網(wǎng)絡(luò)中基于區(qū)塊鏈的協(xié)作學(xué)習(xí)的有效實(shí)施。這種方法不僅提高了通信效率，還保證了模型更新的安全性和可靠性，為車載網(wǎng)絡(luò)的智能化和自動(dòng)化提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支持。
隨著車載網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷進(jìn)步，微云全息(NASDAQ: HOLO)互連鏈方法（ICM）的提出標(biāo)志著在協(xié)作學(xué)習(xí)領(lǐng)域邁出了重要的一步。它不僅優(yōu)化了通信效率，降低了成本，還確保了數(shù)據(jù)的安全性和隱私性，這對(duì)于構(gòu)建一個(gè)可靠和高效的智能交通系統(tǒng)至關(guān)重要。
ICM的實(shí)施為車輛提供了一個(gè)更加智能和自動(dòng)化的學(xué)習(xí)環(huán)境，使得車輛能夠更加靈活地響應(yīng)不斷變化的交通狀況和需求。這種方法的推廣應(yīng)用，預(yù)示著未來交通系統(tǒng)將更加智能化，為駕駛者和乘客帶來更加安全、便捷和舒適的體驗(yàn)。未來，期待ICM能夠在更廣泛的領(lǐng)域得到應(yīng)用，與5G、物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)相結(jié)合，推動(dòng)智能交通系統(tǒng)向更高級(jí)別的自動(dòng)化和智能化發(fā)展。
