Precisão de 0,76 alcançada por ArKrum e DP-SGD em teste massivo de 10 milhões de nós

CountdownToBroke · 2026-01-13T10:04:40+00:00

O algoritmo ArKrum, em combinação com DP-SGD, demonstrou eficácia numa rede de 10 milhões de nós, mostrando robustez e precisão de 0.76 apesar da adversidade e da presença de nós maliciosos, abrindo portas a melhorias futuras.

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2026-01-13 10:04:40

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O algoritmo ArKrum combinado com Descenso de Gradiente Estocástico Diferencial Privado (DP-SGD) demonstrou a sua capacidade operacional num ambiente extremamente exigente: uma rede distribuída que atingiu os 10 milhões de nós participantes. Este marco representa um avanço significativo na escalabilidade de sistemas de aprendizagem descentralizada sob restrições de privacidade.

Detalhes do teste experimental

A validação técnica foi realizada sob condições deliberadamente adversas. O multiplicador de ruído foi configurado em 0.3, um parâmetro crítico que reflete o equilíbrio entre proteção da privacidade e integridade do modelo. Durante 20 rodadas consecutivas de treino distribuído, o sistema processou dados do conjunto CIFAR-10 enquanto simulava a presença simultânea de 30% de nós maliciosos—uma proporção significativamente alta que simula cenários reais de resiliência.

As simulações foram implementadas através de infraestrutura distribuída do Torch, permitindo que dezenas de milhões de nós computacionais coordenassem gradientes de forma sincronizada.

Desempenho alcançado

O resultado final: uma precisão de 0.76. Este valor mostra uma redução moderada em comparação com a simulação anterior de 1 milhão de nós, fenômeno atribuível principalmente à complexidade emergente na coordenação de uma escala tão massiva. Apesar deste fator, o sistema demonstrou robustez operacional sem colapsos críticos, validando que o ArKrum mantém a sua capacidade defensiva mesmo sob pressão de coordenação exponencial.

Perspectivas futuras

Os investigadores identificaram duas direções prioritárias: integrar verificação via blockchain para certificar a integridade das rodadas de treino, ou replicar o experimento atual usando o conjunto MNIST, uma opção que permitiria validar a consistência do comportamento do algoritmo em domínios de dados distintos. Ambos os caminhos visam fortalecer a fiabilidade do sistema em cenários de múltiplos milhões de nós.

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