區(qū)塊鏈是一種分布式賬本技術，它通過將數(shù)據(jù)以區(qū)塊的形式鏈接在一起，形成一個不可篡改的、透明的、公開的數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)。每個區(qū)塊包含了一定數(shù)量的交易記錄，并且通過密碼學的方式與前一個區(qū)塊鏈接在一起，形成一個鏈式結構。區(qū)塊鏈的基本特征包括去中心化、不可篡改、透明可信、高安全性等。區(qū)塊鏈的數(shù)據(jù)存儲模型是一種以分布式方式存儲數(shù)據(jù)的模型，即數(shù)據(jù)存儲在網(wǎng)絡中的多個節(jié)點上。區(qū)塊鏈技術的出現(xiàn)在很大程度上解決了傳統(tǒng)中心化數(shù)據(jù)存儲的安全性和可信度問題。然而，隨著區(qū)塊鏈規(guī)模的不斷擴大和數(shù)據(jù)量的增加，傳統(tǒng)的區(qū)塊鏈技術面臨著一些挑戰(zhàn)，比如存儲容量的限制、交易速度的下降等。為了解決這些問題，微美全息(NASDAQ:WIMI)正在探索研究基于極限學習機(ELM)的分片的區(qū)塊鏈優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲模型。
極限學習機(Extreme Learning Machine，ELM)是一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的機器學習算法。ELM的核心思想是通過隨機初始化輸入層到隱藏層之間的連接權重，然后通過解析解的方式，快速計算輸出層到隱藏層之間的連接權重，通過隨機生成輸入權重和隱藏層神經(jīng)元的偏置來構建一個簡單而高效的神經(jīng)網(wǎng)絡模型。相比于傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡算法，ELM具有訓練速度快、泛化能力強的特點。而分片技術是一種在區(qū)塊鏈系統(tǒng)中將數(shù)據(jù)分割為多個片段的方法，每個片段都可以獨立處理和存儲，分片技術可提高區(qū)塊鏈系統(tǒng)的可擴展性和性能。
WIMI微美全息研究的基于極限學習機(ELM)的分片區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)存儲模型將區(qū)塊鏈網(wǎng)絡劃分為多個分片，每個分片只需要存儲和處理部分區(qū)塊鏈的數(shù)據(jù)。具體而言，每個分片只需要存儲和驗證與其相關的區(qū)塊和交易數(shù)據(jù)，而不需要存儲整個區(qū)塊鏈的完整副本。這樣可以大大減少存儲需求，降低存儲成本，并提高數(shù)據(jù)同步的效率和性能。在基于極限學習機的分片區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)存儲模型中，每個分片都可以使用極限學習機作為其本地存儲和計算單元。極限學習機是一種高效的機器學習算法，具有快速訓練和預測的能力。每個分片可以使用極限學習機來存儲和處理自己的區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)，而不需要依賴其他分片或全節(jié)點。這樣可以提高數(shù)據(jù)存儲和處理的效率，并減少對全節(jié)點的依賴。
具體而言，首先需要將區(qū)塊鏈原始數(shù)據(jù)分割為多個片段，并將這些片段存儲在不同的節(jié)點上，從而實現(xiàn)了數(shù)據(jù)存儲的分布式管理以及實現(xiàn)數(shù)據(jù)的并行處理。每個節(jié)點只需要存儲自己負責的片段數(shù)據(jù)，大大減輕了節(jié)點的存儲壓力。每個片段可以由一個或多個ELM節(jié)點來管理。ELM節(jié)點使用極限學習機算法來對數(shù)據(jù)進行訓練和處理。極限學習機是一種快速、高效的機器學習算法，可以在短時間內對大量數(shù)據(jù)進行處理和分析。每個ELM節(jié)點都可以獨立地處理和存儲自己負責的數(shù)據(jù)片段。這種分片技術可以提高數(shù)據(jù)的并行處理能力，從而提高整個區(qū)塊鏈系統(tǒng)的性能。同時，由于每個節(jié)點只需要管理部分數(shù)據(jù)，可以降低數(shù)據(jù)存儲和處理的成本。
另外，基于極限學習機的分片技術還可以提供更高的數(shù)據(jù)隱私和安全性。由于數(shù)據(jù)被分割為多個片段，并由不同的ELM節(jié)點管理，即使某個節(jié)點被攻擊或數(shù)據(jù)泄露，也不會對整個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)完整性產生影響。
WIMI微美全息研究的基于極限學習機的分片區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)存儲模型可以解決傳統(tǒng)區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)存儲模型的挑戰(zhàn)，可以解決傳統(tǒng)區(qū)塊鏈技術面臨的存儲容量和交易速度等問題，降低存儲成本，提高數(shù)據(jù)同步的效率和性能，并提供更高效的數(shù)據(jù)管理和訪問方式，進一步提高區(qū)塊鏈系統(tǒng)的性能和可擴展性，這種模型在區(qū)塊鏈技術與數(shù)據(jù)存儲模型的應用中具有重要的意義。
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