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코르텍스
코르텍스(Cortex)는 인공지능(AI) 기반의 블록체인 서비스를 위한 암호화폐이다. 코르텍스는 인공지능(AI) 서비스를 스마트 계약에 포함시켜 블록체인에서 인공지능 추론 합의 기능을 사용할 수 있게 한다. 이더리움 기반의 ERC-20 토큰으로 개발되었다. 코르텍스의 화폐 단위는 CTXC이다. 코르텍스의 창시자 겸 대표이사는 천즈치(陈子祺, Chen Ziqi)이다.
주요 투자자로 중국의 비트메인, 후오비캐피탈, 노드캐피탈, 단화캐피탈, 지비아이씨(GBIC) 등이 있다. 2018년 8월 한국의 빗썸 거래소에 상장되었고, 업비트에는 비티씨마켓(BTC market)에 상장되어 있다. 코르텍스는 후오비, 오케이엑스, 비트렉스, 비트파이넥스 등 전 세계 27개 암호화폐 거래소에 등록되어 있는 글로벌 프로젝트이다. 2019년 5월 기준 코인마켓캡에서 코르텍스의 시가 총액은 약 318억원으로 160위를 기록하고 있다.
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개요
최초의 암호화폐가 비트코인이고, 프로그래밍 가능한 최초의 암호화폐가 이더리움이라면, 코르텍스(CTXC)는 최초로 인공지능을 블록체인에 적용한 프로그래밍 암호화폐이다.[1] 코르텍스는 인공지능 모델을 스마트 계약에 포함시켜 블록체인에서 인공지능 추론 합의 기능을 사용할 수 있게 하는 독립 실행형 오픈 블록체인이다. 인공지능 모델 호환성을 지닌 블록체인 플랫폼을 구현하게 되면 사용자들은 인공지능 계약을 통해 자신의 인공지능 모델을 블록체인에 업로드하고 작업을 게재할 수 있고 추론을 통한 합의에 도달하는 것도 가능하다. 따라서 개인의 인공지능(AI) 디앱을 구현하는 것도 가능하게 된다.
이더리움은 컴퓨터 중앙처리장치(CPU)에 의해 스마트 계약이 실행되는데, 복잡한 코드로 구성된 인공지능 프로그램을 실행하기에는 컴퓨터의 중앙처리장치(CPU) 연산 능력이 턱없이 부족하다. 하지만 코르텍스 네트워크에서는 인공지능 스마트 계약을 통한 네트워크 전체 추론 합의에 도달하고자 하여 그래픽 처리 장치인 GPU와 프로그래밍이 가능한 반도체인 FPGA를 풀노드(full node)에 이용하는 새로운 형태의 블록체인을 개발했다.
코르텍스는 2018년 3월 10일 천즈치(陈子祺)에 의해서 창시되었다. 중국에서 가장 주목받고 있는 인공지능 기반 블록체인 코르텍스재단(Cortex Foundation)은 대부분의 핵심 팀원들이 컴퓨터, 전기공학, 통계학 등 이과대학 석사 이상의 고학력자들이다. 재단의 대표자인 천즈치는 중국 칭화대학 토목공학을 전공했고 미국에서 캘리포니아 대학교 샌타크루즈 캠퍼스(UCSC)에서 컴퓨터공학 석사학위를 받았다. 그는 모바일 블록체인 채굴에 초점을 두고 있는 블록체인 회사 워터홀풀(Waterhole Pool)의 공동창업자로도 활동 중이다. 그는 채굴, 컴퓨터, 디지털 지갑뿐만 아니라 블록체인 및 합의 알고리즘 생태계에서 폭넓은 경험과 지식을 보유하고 있다.[2]
등장 배경
블록체인 세계에서 튜링완전(Turing-Complete) 스마트 계약이 널리 사용되어 다수의 애플리케이션 개발자들을 끌어들이고 있다. 그러나 과도하게 이상화된 세계 컴퓨터(World Computer)의 높은 비용으로 인해 스마트 계약은 설계 단계에서 능력이 제한되고 계산 잠재력을 충분히 활용하지 못하고 있다. 결과적으로 개발자는 짧은 프로그램을 개발하거나 매우 적은 자원에만 접근할 수 있다. 일반적으로 스마트 계약의 확산은 신기술 성능 향상에 달려 있지만, 일부 유용한 프로그래밍 루틴들은 실상활에 더 빠르게 적용될 수 있으며, 최적화 및 하드웨어 지원을 통해 실제로 도입할 수 있다. 코르텍스는 명령 집합을 개선하고 확장함으로써 누구나 스마트 계약에 인공지능 기능을 추가할 수 있도록 한다. 동시에 코르텍스는 누구나 코르텍스를 통해 모델을 제출하고 집단 협업을 위한 인센티브 메커니즘을 제안할 수 있다. 코르텍스는 개방성과 공유 기능을 통해 인간의 능력을 초월하는 모델을 만들어 나가기 위해 노력하고 있다.
2009년 1월 3일, 비트코인은 일종의 자체 P2P 시스템으로 제네시스 블록을 생성했다. 또한 참여자들이 이의 작동이 유지되도록 설계하여, 제한적이지만 매우 참신한 금융 기능을 제공중이다. 2015년 6월 30일, 이더리움의 론칭으로 블록체인에 튜링 컴플리트의 스마트계약을 추가함으로써, 일부 간단한 프로세스의 실행에 대한 합의를 이끌어 냈다. 비트코인에 비해 이더리움은 더복잡한 계산 수행으로 보다 풍부한 효과 제공이 가능하지만, 이러한 계약은 학습 기능과 자체 개선 기능을 갖추지 않는 간단한 룰을 기초로한 프로그램의 집합이다. 코르택스의 라이프게임을 참고로 하면, P2P기술에 기반한 암호화폐 네트워크는 네트워크상 생명체로 정의 될수 있다. 하나의 완전한 노드가 살아있는 한, 네트워크 상태 유지가 가능하다. 이에 기초하여 코르텍스는 인공지능(AI)에 대한 합의를 네트워크에 추가했다. 모든 완전한 노드가 동시 운행되어 인공지능 스마트계약과 호환되는 독립형 퍼블릭체인으로 현존하는 스마트계약과 인공지능 추론 기능을 갖춘 스마트 계약이 모두 실행 가능하다. 제네시스 블록 발표 이후에는 더욱 스마트한 네트워크로 영원히 지속될 것이며, 코르텍스에서는 오픈소스와 자연적인 경쟁 메커니즘으로, 네트워크 지능 향상을 위해 가장 우수한 모델만이 살아남을 수 있다. 머신러닝 연구자의 시각에서보면, 코르텍스 플랫폼은 다양한 기본 스마트 어플리케이션의 오픈소스 모델을 한데 모으며, 동시에 이미 세계적인 수준을 갖추었다. 이는 연구 진행 속도를 크게 높여주며, 모든 인공지능(AI in All) 스마트 시대로 빠르게 유도한다. 또한 해당 퍼블릭체인은 모델 채택이후 자동으로 컴퓨팅 결과를 전체 네트워크에서 공증받는다.[3]
주요 인물
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- 천즈치(陈子祺, 진자기, Chen Zi Qi, chén zǐ qí) : 코르텍스의 공동창업이자 공동대표이사(CEO)이다. 그는 중국 칭화대학(Tsinghua University)에서 토목공학을 전공하고, 미국 카네기멜론 대학교(Carnegie Mellon University) 토목공학 석사 및 캘리포티아 대학교 샌타크루즈 캠퍼스(USCS) 컴퓨터공학 석사학위를 받았다. 그는 머신러닝 분야의 블록체인 이해도가 높은 인물이며, 암호화폐 초기 채굴자이기도 하다.[4] 그는 대학교 때 이론적인 머신학습 및 고(Go) 알고리즘을 포함한 다양한 응용 프로그램에 대해 지도를 받았다. 또한 SFTC 회사에서 수석 연구자로 근무하며 항공우주 및 무기 연구에 사용된 요소법의 메시 생성 알고리즘을 개발했다. 그는 2012년 미국에서 엘레그린(Elegreen) 회사를 창업했다. 이후 그는 풍부한 전자상거래 비즈니스 경험과 블록체인에서 수년간의 경험을 바탕으로 워터홀풀(Waterhole Pool) 회사를 설립했다. 그는 채굴, 컴퓨팅 및 디지털 지갑을 정확히 이해하고 직접 경험했으며 채굴기, 합의 알고리즘 및 퍼블릭 블록체인 생태계에 대한 전문가로 인정받고 있다.
- 왕웨이양(Wang Weiyang) : 천즈치와 같이 코르텍스를 공동창업했으며 현재 공동대표이사(CEO)를 맡고 있다. 그는 중국의 전국 수학 경시대회에서 우승했으며 칭화대학(Tsinghua University)을 추천 학생으로 입학한 수재이다. 그는 칭화대학에서 항공우주공학를 주전공했고 경제학을 부전공했다. 이후 미국 시카고 대학교(University of Chicago)에서 통계학 석사학위를 취득했다. 그의 주 연구 관심사는 시카고 대학교의 통계 머신 학습과 게임이론이다. 그가 속해 있던 딥인사이트(DeepInsight) 팀은 딥러닝 분야에서 많은 CNN 알고리즘 및 RNN 알고리즘을 구현함으로써 OCR, 전이학습, 얼굴인식, 분산 컴퓨팅 프로젝트를 개발하여, 어웨썸 믹스넷(Awesome MXNET) 프로젝트로 선정되기도 하였다. 또한 그는 IBM 하이퍼레저(Hyperledger)를 기반으로 자산담보부증권(ABS) 시스템 프로토타입을 만드는 팀을 이끌고 있다.
- 얀샤오(Yan Xiao) : 코르텍스의 인공지능(AI) 전문가이다. 그는 중국의 전국 정보 올림피아드(National Olympiad in Informatics)에서 우승하여 청화대학(Tsinghua University)에 추천 학생으로 입학하였다. 그는 청화대학 전자공학 학사로 졸업했고, 이후 청화대학에서 5년차 컴퓨터공학 박사 준비 중이다. 그는 박사과정 동안 ACM Siggraph를 비롯한 많은 논문을 발표했다. 그의 연구 영역은 유한 요소 분석, 텐서 분석, 난기류, 딥러닝, 암호학 분야이다. 또한 머신러닝, 블록체인, 트레이딩을 비롯한 여러 분야에서 일했다. 그는 양자컴퓨터 및 금융 매크로 분석에 관심을 두고 있으며, 채굴 소프트웨어, 분산 컴퓨팅, 합의 알고리즘 분야의 전문가이다.
- 양양(Yang Yang) : 코르텍스의 블록체인 수석 엔지니어를 맡고 있다. 그는 달리안 공과대학(Dalian University of Technology) 컴퓨터공학을 전공한 후 청화대학(Tsinghua University)에서 컴퓨터공학 석사 학위를 취득했다. 그는 브리티시 텔레콤(British Telecom)과 IBM에서 근무했으며, 다이얼 위자드(Dial Wizard)와 Lan Xin 등 여러 소셜 소프트웨어를 개발했다. 그는 자바(Java) 및 C++ 프로그래밍 언어를 사용하여 10년 이상 백엔드(back end) 소프트웨어 개발을 수행한 IT 블록체인 전문가이다. 그는 왓츠앱(WhatsApp) 및 위챗(WeChat)과 같은 규모의 상업용 소프트웨어의 백엔드 설계 및 TCP 통신 개발을 담당했다. 동시에 그는 모든 종류의 스마트 계약과 하드포크 코인에 대해 전문 지식을 가지고 있다.
- 티앤원타오(Tian Wentao) : 코르텍스의 선임 인공지능(AI) 및 블록체인 엔지니어다. 그는 샤먼대학(Xiamen University)에서 컴퓨터공학을 전공하고 홍콩중문대학(The Chinese University of Hong Kong)에서 시스템공학 및 시스템 경영학 석사학위를 취득했다. 그는 홍콩중문대학에서 연구원으로 일한 후 홍콩에 있는 부동산 거래 회사(Prop Trading Firm)에서 트레이더로 근무했었다. 그는 프로그래밍, 머신러닝, 분산 알고리즘에 관심이 많으며, C++과 파이썬(python)에 대한 프로그래밍 기술을 가지고 있다.
- 에이미 첸(Amy Chen) : 코르텍스의 최고운영책임자(COO)이다. 그녀는 캐나다 퀸즈 대학교(Queen's University)에서 경영학과 전기공학을 전공했으며, 미국 뉴욕시에 있는 콜롬비아 대학교(Columbia University)에서 전기공학 석사학위를 취득했다. 그녀는 뉴욕에 본사를 둔 태양열 프로젝트 개발 회사인 아솔라(aSolar Inc.)의 공동 설립자로 프로젝트 컨설팅, 투자자문, 시스템 설계와 엔지니어링, 자재 조달 및 설치에 대한 업무를 맡았다. 그녀는 저탄소 생태계 촉진을 위해 대만 "에코 모빌리티 세계대회 2017"에서 저탄소 블록체인 포럼을 개최하기도 했다. 이후 그녀는 코르텍스에서 운영팀을 이끌고 있다.
- 티앤지아(Tian Jia) : 코르텍스의 수석 프로그래머이다. 중국 칭화대학에서 석사학위를 받았다. 중국 바이두와 알리바바 등에서 소프트웨어 개발자로 근무했다. 미국 블록체인 데이터 파운데이션(Blockchain Data Foundation)의 연구자, 코르텍스 수석 연구자, 포니에이아이(Pony.ai) 소프트웨어 개발자, 이오스트 어드바이저, 람다 어드바이저, 블록클라우드 어드바이저, 오쓰 프로토콜 어드바이저 등 화려한 경력을 가지고 있다.
- 심진아(沈茜, 심천, Shen Xi, shěn xī) : 코르텍스의 한국 운영팀 팀장이다. 중국어 이름은 션시(沈茜, shěn xī)이다. 그녀는 조선족으로서, 중국 베이징에 있는 수도사범대학을 졸업하고, 한국 중앙대학교 대학원 석사학위를 받았다. 2018년 6월 코르텍스에 입사하여 한국 업무 관리를 맡고 있다. 한국 서울에 거주하고 있다.
특징
인공지능
블록체인
코르텍스는 다른 블록체인에 인공지능 추론(AI Inference) 호출을 제공한다. 예를 들어 코르텍스는 비트코인캐시 또는 이더리움의 스마트 인공지능 컨트랙트를 기반으로 하여 지갑 주소 분석 결과를 제공할 수 있다. 해당 지갑 주소 분석 모델은 여러 규제 기능을 도와줄 수 있을 뿐만 아니라, 모든 이용자에게 트랜잭션 수신자에 대한 위험도 평가를 제공할 수 있게 된다. 코르텍스는 완벽한 인공지능 생태계를 구축했다. 사용자는 CTXC를 사용하여 그래픽 카드, 딥러닝(deep-learning)머신, 클라우드 컴퓨팅 서비스와 같은 인공지능 관련 서비스를 구입할 수 있다.
현재 블록체인이 관심을 보이는 연구 분야는 프라이빗 보증에 있다. 동태 암호화 솔루션은 사용자 데이터를 보호하며 모델이 클라우드 컴퓨팅 진행 시 타인으로부터 보호하고, 동형 암호화란 평문에 대한 연산 등가를 암호문에 대한 연산 결과와 동등하게 만드는 일종의 암호화 하는 수단이다.
E(x) ◦ E(y) = E(x ◦ y) (암호화 연산중 연산부호 ◦ 는 변경되지 않는다.)
완전동형암호화(FHE)란 어떤 연산 부호에 대해서도 불변성을 만족하는 것을 말한다. 현재 완전동형암호화의 타당성을 입증하는 이론 논문이 있지만, 연산량이 너무 많아 산업화의 가능성은 작고, 이 밖에도 준동형암호화(SWHE) 이라고 불리는 암호화 방식이 존재하는데 이 동형암호화는 다항식, 대수 곱셈, 덧셈 등 특정한 함수만을 지원한다. 머신러닝 문제의 경우 현재 다음과 같은 3가지 상황이 발생할 수 있다.
- 데이터 암호화, 모델 변수는 암호화되지 않는다. 이 경우 사용자는 환자의 CT 데이터와 같은 데이터 기밀성에 더 관심을 가진다.
- 데이터가 암호화되지 않고 모델 변수가 암호화된다. 이 경우 사용자는 단순히 모델 훈련 또는 테스트 진행에 관심 가지며, 데이터에 신경 쓰지 않는다.
- 데이터 및 모델 변수 모두 암호화된다.
3번 가능성의 경우에는 양측의 암호화 알고리즘 혹은 프라이빗 키가 불일치 시, 데이터 훈련 진행이 불가하다. 예를 들어, A가 한 개 모델을 제공하고 B가 데이터를 제공할 시 훈련이 진행되지 않는다. 데이터 혹은 모델 변수가 암호화된 경우에 대해서는 손실 함수의 구체적인 수치를 알 수 없다. 마지막 남은 알고리즘이 진행되어도 암호화되기 때문인데, 이 시점에서는 모델 평가가 어렵다. 오버핏 방지를 위한 교차 검증 진행이 불가하며, 하이퍼 변수 조정 또한 진행이 불가하다. 모든 하이퍼 변수 조정은 게시자가 암호 해독 진행 후 확인 절차를 거쳐야 하고, 앞의 두 경우를 대비하여 현 단계 동형암호화 알고리즘 채택에 있어 FHE 는 연산량 과다로 고려하지 않고, 복잡도가 작은 SWHE 를 채택했다. 테스트를 통해 현재 최첨단 기술 연산량이 여전히 매우 높음이 확인되었으나 기존의 연산법에 비해 동형암호화를 사용해 모델 암호 훈련 후 추론 진행 시 연산량이 2~3개 증가한다. 크르텍스는 이미 인터넷 대역폭이나 동기화 변수 난이도, 훈련 진도에 대한 합의가 어려운 만큼 이 문제에 대해 세계 최고의 분산형 머신러닝 전문가를 영입해 연구를 진행하고 있다. 코르텍스의 주된 임무는 체인에 최고의 머신러닝 모델을 제공하는 것이며, 사용자는 코르텍스 체인의 스마트계약을 사용하여 추론 진행이 가능하다. 코르텍스의 목표에는 하나의 기기 학습 플랫폼 구현이 함께 포함되며, 사용자는 플랫폼에서 미션을 게시, 모델 제출, 스마트계약 모델을 이용한 추정이 가능하여 자신의 인공지능 디앱(AI DApps)을 만들 수 있다.[3]
인공지능 디앱
인공지능 디앱으로 코르텍스의 목표는 블록체인에서 최고 수준의 머신러닝 모델을 제공하고, 사용자는 코르텍스 블록체인에서 스마트 계약을 사용하여 추론할 수 있도록 하는 것이다. 코르텍스는 사용자가 플랫폼에 모델을 제출하고 스마트 계약을 이용하여 추론하고 자신의 "인공지능-디앱"(AI-DApps)을 생성할 수 있는 플랫폼의 성격을 가진다. 코르텍스는 스마트 계약에 인공지능을 도입해 다양한 분야의 응용 프로그램을 가능하게 한다. 정보 서비스의 개임 맞춤형 추천 시스템, 검색 엔진, 뉴스 작성 서비스 등이 있다. 금융은 신용정보 조회, 스마트 투자 고문이 있고, 인공지능 도우미는 자동 문답, 업계 상식 도표, 음성 합성 및 안면 속성 예측을 할 수 있다. 또한, 시뮬레이션 환경은 자율주행, 바둑 등 강화 학습 관련 애플리케이션이 있다.[3]
스마트 인공지능 계약
코르텍스는 사용자들이 직접 블록체인에 머신러닝(Machine-learning) 프로그램을 업로드하고 다른 컨트랙트에 의존하는 상호작용 기능을 개시할 수 있는 스마트 인공지능 계약(smart AI contract) 기능을 지원한다. 코르텍스를 통해 사용자는 블록체인에서 머신 학습 프로그램을 작성하고, 다른 계약에 의존하는 일부 상호 작용을 제출할 수 있다. 예를 들어, 이더리움에서 실행되는 전자 애완동물게임 암호화폐에서 애완동물 간의 상호 작용은 역동적이고 지능적이며, 진화적일 수 있다. 스마트 인공지능 계약을 고려해 볼 때, 사용자는 업로드된 학습 모델을 통해 다양한 종류의 유사 인공지능 응용 프로그램을 쉽게 얻을 수 있다. 동시에 코르텍스는 다른 블록체인에 대해 인공지능 인터페이스 호출을 제공한다. 예를 들어, 비트코인 캐시(Bitcoin Cash)와 이더리움의 블록체인에서 코르텍스는 스마트 인공지능 계약을 기반으로 하는 지갑 주소 분석 결과를 제공한다. 주소 분석에 사용되는 모델은 규제 기술에 도움이 될 뿐만 아니라 일반인에게 거래 수령자에 대한 위험 기반평가를 제공한다.[3]
시스템 구조
컨센서스 및 추론 프레임워크
추론 컨센서스 기준은 사용자가 계약에 대한 거래를 시작할때, 전체 노드는 스마트 계약의 코드를 실행할 의무를 지닌다. 코르텍스의 인공지능 계약과 기존의 일반적인 스마트계약의 차이점으로 인공지능계약은 추론 지침을 수반할 수 있으며, 이에 따라 모든 노드가 해당 추론 결과에 합의할 필요가 있다. 모델 제출 프레임워크의 코르텍스는 모델을 위한 지침 해석 가상머신을 포함하여 오프체인(off-Chain)훈련을 위한 제출 인터페이스를 제공한다. 이는 거래 및 협업을 위한 컴퓨팅 파워 제공자와 알고리즘 제공자 사이의 가교를 구축한다. 인텔리전트 추론 프레임워크는 전 세계의 머신러닝 연구자들은 잘 훈련된 해당 데이터모델의 스토리지 레이어 업로드가 가능하다. 또한 해당 인공지능 모델을 필요로 하는 기타 이용자들은 해당 모델의 이용료를 간단히 지불함으로써 모델을 이용한 추론 진행이 가능하다.
모델 기여자는 코르텍스팀에 국한되지 않는다. 전 세계 모든 머신러닝 종사자는 훈련된 데이터 모델을 스토리지 계층에 업로드 가능하며, 이 데이터 모델이 필요한 다른 사용자는 해당 모델에 대한 비용을 지불 후 추론 진행이 가능하다. 모든 추론 진행 시 전체노드는 스토리지 게층에서 모델과 데이터를 로컬로 동기화한다. 코르텍스 고유의 가상머신 코르텍스 가상머신(CVM)을 통해 추론 진행 시 그 결과를 전체 노드에 동기화한 후 다음 결과를 반환한다. 예측이 필요한 데이터를 대입하여 하나의 데이터 모델을 이미 알고 있는 결과까지 계산하는 것이 스마트 추론의 과정이다. 사용자가 거래할 때마다 데이터 모델을 가진 스마트 계약의 실행과 추정을 수행하는 데에 일정 엔돌핀(Endorphin)이 필요하며, 매번 지불되는 엔돌핀의 수는 모형 연산의 난이도와 모형 순위 등에 따라 다르다. 엔돌핀과 코르텍스 코인은 하나의 동적인 전환 관계가 있을 예정이며, 엔돌핀의 가격은 시장 상황에 따라 결정된다. 이는 코르텍스에서 모델 추론과 스마트계약을 수행하는 원가를 반영한다. 이 부분에 있어 엔돌핀에 상응하는 코르텍스 코인은 두 부분으로 나누어지며, 일부는 스마트계약 추론 모델 제출자에게, 나머지 부분은 채굴자에게 블록 패킹의 비용으로 지급된다. 모델 제출자에게 지급되는 비율에 대해 코르텍스는 하나의 상한을 설정할 예정이다. 코르텍스는 기존 스마트계약 추론 명령어를 추가하여 스마트계약에서 코르텍스 체인 상의 모델을 사용할 수 있도록 지원한다. 다음 의사(Inference)코드는 스마트계약에서 어떻게 추론을 사용하는지 기술하고 있으며, 사용자가 스마트계약을 조율, 사용할 때 이 모델에 대해 다시 한번 추론을 진행한다.[3]
의사코드
contract MyAIContract{
InferType res;
...
function myAIFunction(){
...
res=infer(model_hash, data_hash);
...
}
...
}
contract InferType{
...
}
모델
실제로 모델과 데이터를 저장하는 대신 코르텍스 블록체인은 모델과 데이터의 해시값을 저장한다. 키-값 저장 시스템은 오프체인(Offchain)이다. 전체 네트워크에 충분한 복사본이 퍼진 후에, 새로운 모델과 새로운 데이터를 코르텍스 블록체인에서 사용할 수 있다. 모델 선택 및 평가로 코르텍스 체인은 모델에 제한을 두지 않는다. 따라서 사용자는 모델 추론의 조절 횟수를 상대적 객관적인 모델 평가 기준으로 삼을 수 있다. 코르텍스 사용자가 계산 비용과 관계없이 모델 추론에 고정밀 요구 사항을 갖고 있으면 코르텍스는 부동 소수점수를 사용하여 원래 모델 매개 변수의 유지를 지원한다. 이에 따라 공식 또는 제삼자기관은 자체적으로 모델에 대한 자체 정렬 메커니즘 리콜률, 정확도, 계산 속도, 기준정렬 데이터 모음 등을 정의해 모델의 순위를 매길 수도 있으며, 제삼자 웹 사이트 또는 애플리케이션에 노출할 수 있다. 또한, 사기 예방 및 모델을 검사하는 것으로 모델은 완전히 공개 소스이기 때문에 복사하거나 표절할 수 있다. 정상적인 상황에서 그것이 아주 좋은 모델이라면 공개 후에 많이 사용할 것이며, 이러한 모델을 복사하는 것이 큰 장점이 되지는 않을 것이다. 그러나 일부 특별한 경우에 명백한 표절이나 완전 복제가 있는 경우에, 프로젝트 회사는 홍보를 위해 블록체인 오라클을 통해 개입하여 중재할 것이다.[3]
모델 제출 프라임워크
코르텍스는 오프체인에서 훈련된 제출 인터페이스를 제시하였으며, 여기에는 모델링된 명령어 해석 가상머신이 포함된다. 이는 알고리즘 제공자와 모델 제공자 간에 거래와 협력의 가교로 작용한다. 사용자는 모델을 코르텍스의 가상머신을 통해 모형 문자열 및 파라미터로 해석하여 이 패키지를 스토리지 계층에 업로드하고 스마트계약 작성자가 튜닝 진행이 가능하도록 범용 인터페이스를 배포한다. 또한 모델 제출자는 일정한 메모리 비용을 지불하여 모델이 스토리지 계층에서 지속적으로 보존될 수 있도록 조치해야 한다. 스마트계약에서 이 모델을 차용해 추론한 것에 대해 받은 보상의 일부는 모델 제출자에게 나뉘어 진다. 제출자 또한 필요에 따라 철회와 갱신 등의 조작 진행이 가능하다. 철회의 경우에는, 모델을 전달하는 스마트계약의 정상 작동을 보장하기 위해 코르텍스는 모델의 사용 여부 상황에 따라 모델 위탁 보관을 진행하며, 모델을 제공하는 데 따른 비용과 저장 유지 보수 비용을 일정하게 유지한다. 또한, 코르텍스에서는 하나의 인터페이스를 사용하여 모델을 스토리지 계층에 업로드하고 보상을 얻는다. 이후 제출자가 거래 시작, 스마트계약을 수행하여 모델 해시를 메모리에 기록한다. 이렇게 하면 모든 사용자가 이 모형의 입출력 상태를 알 수 있다.[3]
합의 추론기준
코르텍스의 합의 추론 기준은 사용자가 계약에 대한 거래를 시작하면 전체 노드가 스마트 계약의 코드를 실행해야 한다. 코르텍스와 일반적인 스마트 계약의 차이점은 지능형 계약에는 추론 지침이 포함될 수 있으며, 이후 모든 노드가 이 추론 결과의 결과에 동의해야 한다. 전체 노드 실행 프로세스로 전체 노드는 모델 인덱스를 질의함으로써 저장소 계층에서 모델을 발견하고, 모델 스트링과 그 모델의 해당 데이터 매개 변수를 다운로드한다. 모델 스트링은 코르텍스 모델 표현 도구를 사용하여 실행 가능 코드로 변환된다. 그리고 실행 가능한 코드의 구현인, 코르텍스가 제공하는 가상 머신을 통해 모든 노드의 결과가 합의를 공개적으로 알린다. 또한, 코르텍스 모델 표현 도구는 다음의 두 부분으로 나눌 수 있다.
- 모델 표현 도구를 사용하여 모델 제공자는 믹스넷(MXNet) 또는 텐서플로우(TensorFlow)와 같은 자신에게 익숙한 머신 학습 프레임워크에서 작성할 수 있는 모델 코드를 문자열 저장 계층에 제출할 수 있는 모델 문자열로 변환한다.
- 모든 전체 노드가 모델 문자열을 다운로드한 후 문자열을 코르텍스 모델 표현 도구를 통해 실행 가능 코드로 변환하여 가상머신에서 추론을 수행해야 한다.[3]
합의 메커니즘 작업증명 채굴
코르텍스는 합의 메커니즘 작업증명(POW)방식으로 채굴한다. 오랫동안 1CPU 당 1표는 디지털 암호화폐 커뮤니티의 이상적인 목표이다. 그러나 이 비전은 실현되지 않았고, 그 이유는 에이식(ASIC)의 특수 설계가 계산 속도를 크게 향상하기 때문이다. 커뮤니티 및 학계는 그래픽 및 CPU 채굴을 더욱 사용자 친화적으로 만들기 위해 수많은 메모리 하드 알고리즘을 탐구했으며, 이것의 목표는 이를 통해 특수한 광산 장비 구매에 많은 자본을 지출하는 것이 덜 유리하게 하는 것이다. 최근의 커뮤니티 관행을 보면 이더리움의 대거-하시모토(Dagger-Hashimoto)와 제트캐시(Zcash)의 에퀴하스(Equihas)는 더 성공적인 GPU 우선순위를 위한 알고리즘 관행이다.
코르텍스는 뻐꾸기 사이클 작업증명(Cuckoo Cycle PoW)을 사용하여 CPU와 GPU 속도향상률 간의 간격을 더욱 좁히기 위해 1 머신 당 1표에 더욱 우선권을 줄 것이다. 동시에 코르텍스 블록체인은 스마트 폰 GPU의 성능을 완전히 탐구하여 일반 하드웨어 플랫폼 평가 도구의 비율에 따라 휴대 전화와 데스크톱 GPU의 차이를 더 벌릴 것이다. 예를 들어, 최고의 소비자 수준 GPU는 최고의 휴대 전화 GPU보다 10~15배 더 강력하다. 모바일 컴퓨팅의 낮은 전력 소비를 고려할 때 야간에 충전하는 많은 수의 휴대 전화가 코르텍스 블록체인을 채굴하기에 더 적합하다. 블록 암호화에 대한 합의 알고리즘과 체인에 대한 지능형 추론 계산 간에 직접적인 연관성이 없다는 점은 특히 주목할 만한데, 작업증명은 광업에 관련된 광부의 하드웨어에 대한 향상된 공정성을 보장하고, 지능형 추론 계약은 자동으로 공개 검증 가능 추론(PVI)을 제공한다.
- 뻐꾸기 사이클
코르텍스는 뻐꾸기 사이클(Cuckoo Cycle) 작업증명 합의 알고리즘을 채택하였다. 뻐꾸기 사이클은 네덜란드의 컴퓨터공학자인 존 트롬프(John Tromp)가 발명한 세계 최초의 작업증명(PoW) 알고리즘이다.[5] 코르텍스는 중앙처리장치(CPU)와 그래픽처리장치(GPU)간의 성능 차이를 좁히기 위해 1머신당 1표(one-machine-one-vote)에 더욱 우선권을 준다. 코르텍스 최고운영책임자(COO)인 에이미 첸(Amy Chen)은 코르텍스가 중앙처리장치(CPU)보다는 그래픽처리장치(GPU)에 중점을 두면서 연산 능력을 끌어올렸다고 말했다. 중앙처리장치는 인공지능 알고리즘과 같이 복잡하고 정교한 프로그래밍을 처리하기에는 적합하지 않아 가상머신(CVM)부터 시작해 모든 것이 그래픽처리장치에 중점을 두도록 개발했다며, 코르텍스가 상대적으로 연산 능력이 뛰어나다고 설명했다.[6] 또한, 코르텍스는 코르텍스 가상머신(CVM, Cortex Virtual Machine)이라 불리는 자체의 가상머신 시스템을 개발했다. 코르텍스 가상머신 시스템은 이더리움 가상머신(EVM)과 완벽하게 호환되는 추론 명령어도 만들었다. 코르텍스 가상머신은 데이터 모델을 코르텍스의 저장 계층에 업로드가 하여 사용지가 필요한 모델을 사용하여 추론 알고리즘을 이용하고 그 대가로 코인을 지불한다. 누구나 인공지능 서비스를 이용할 수 있게 만들어주는 것이 코르텍스의 핵심 기술이자 목표이다.[3]
모델 표현도구
모델 표현도구(Cortex MRT)는 딥 러닝 프레임워크와 도구를 상호 운용할 수 있게 하는 개방적이고 유연한 표준을 만든다. 이것을 통해 사용자는 하나의 프레임워크에서 다른 프레임워크로 딥 러닝 모델을 이송할 수 있음으로 쉽게 생산에 들어갈 수 있다. 블록체인이 개방된 생태계에 있기 때문에 이는 인공지능을 더 편리하고 가치 있게 만든다. 즉, 개발자는 자신의 업무에 맞는 프레임워크를 선택하고 프레임워크 작성자는 혁신과 향상에 집중하고 하드웨어 공급자는 최적화를 단순화할 것이다. 예를 들어, 개발자는 파이토치(PyTorch)와 같은 프레임워크를 사용하여 복잡한 컴퓨터 비전 모델을 훈련하고 마이크로소프트 인식 도구 키트(CNTK), 아파치 믹스넷(Apache MXNet) 또는 텐서 플로우(TensorFlow)를 사용하여 추론할 수 있다. 코르텍스 모텔 표현 도구가 설계되었다. 모델 표시의 기초는 인공지능 계산에 관한 코르텍스 핵심 지령 집의 규범화이며，인공지능 분야의 연구성과, 소프트웨어 프레임워크, 지령 집, 하드웨어 구동, 하드웨어 형식이 갈수록 풍부해짐에 따라 도구 체인 조각화 문제가 부각되고 새로운 논문들이 선인들의 기초에서 작은 혁신을 진행하고 있다. 이론이 강한 과학 연구 성과에 의해 얻은 모델, 데이터, 결론은 과거의 최선의 성과 위에 진일보로 발전하여 정밀도 향상하는 데 천정 효과를 가져오는 것은 아니다. 또한, 엔지니어가 특정 문제를 해결하도록 설계된 하드코딩은 폭발적으로 증가하는 데이터에 더욱 적응하지 못한다. 코르텍스 모델 표시 도구는 구체적으로 3가지로 나뉘며, 다음과 같다.
- 표현 : 확률 모델에 의해 지원되는 가장 세밀한 명령어인 주류 신경망 모델로의 스트링매핑
- 조직 : 주 신경망 프레임워크 코드로 명령어 집합 매핑
- 전송 : 서로 다른 머신 학습/신경 네트워크 프레임워크에서 서로에게 동일한 모델을 이송할 수 있게 하는 동형 탐지 도구 제공
- 모델 인덱싱과 캐시
코르텍스는 모든 모델을 저장한다. 각각의 노드에서, 검증할 필요가 있는 각각의 거래에 대해 합의 추론이 포함될 경우 스마트 계약에서의 추론을 위해 상응하는 모델을 신속하게 검색할 필요가 있다. 전체 노드의 메모리에서 코르텍스는 로컬로 저장된 모델을 인덱싱하고 이를 스마트 계약 내의 주소를 기반으로 검색할 것이다. 또한, 코르텍스의 전체 노드 저장 용량은 제한되어 있으며, 이에 따라 전체 네트워크의 모든 모델을 저장할 수는 없어, 문제를 해결하기 위해 캐시를 도입했다. 전체 노드는 모델 캐시를 로컬로 유지한다. 대체 전략은 히트 비율을 높이기 위한 다른 솔루션뿐만 아니라 가장 많이 사용되는 최소 최근 사용(LRU), 선입 선출(FIFO) 및 일반적으로 사용할 수 있는 다른 방법 등 이행 방식에 따라 다양하다.[3]
소프트웨어 솔루션
코르텍스는 코르텍스 가상머신이라고 하는 자체 가상 시스템을 갖추고 있다. 코르텍스 가상머신 명령어 집합은 이더리움 가상머신(EVM)과 완벽하게 호환되며 코르텍스 가상머신은 또한 추론 명령어를 지원한다. 코르텍스는 0xc0 에서 새로운 인퍼(INFER) 명령어를 추가할 것이다. 명령어에 대한 입력은 유추된 코드이고 출력은 유추된 결과이다. 코르텍스 가상머신에서 사용되는 가상머신 명령어의 내용은 다음과 같다.
CVM 명령어 집합 수 치 명령어 내 용 Os Stop and Arithmethmetic Operations 정지 및 산술 연산 1Os Comparison & Bitwise Logic Operations 비교 및 비트 논리연산 2Os SHA3 SHA3 3Os Environmental Information 환경 정보 4Os Block Information 블록 정보 5Os Stack, Memory, Storage and Flow Operations 스택,메모리,저장 및 흐름연산 6Os & 7Os Push Operations 푸시 연산 8Os Duplication Operations 중복 연산 9Os Exchange Operations 교환 연산 aOs Logging Operations 로깅 연산 0xc0 INFER Inference f0s System operations 시스템연산
일반적인 인공지능 응용 프로그램은 이미지 문제, 음성/의미/텍스트 문제 및 보강 학습 문제는 예외 없이 다음과 같은 텐서가 필요하다. 코르텍스의 텐서 연산 비용은 머신 학습 및 딥 러닝(deep learning)을 위한 핵심 명령어 집합을 구문 분석하는 엔도르핀 청구에 대한 잠재적인 기준이다. 다른 컴퓨팅 프레임 워크에서 이 용어는 종종 네트워크 계층(network layer) 또는 연산자(operator)라고 한다.
코르텍스의 저장 계층으로 IPFS와 리브토렌트(libtorrent) 같은 모든 키-값 저장 시스템을 사용하여 모델을 저장할 수 있다. 코르텍스의 데이터 저장 추상화 계층은 특정 분산 저장 솔루션에 의존하지 않는다. 분산 해시 테이블 또는 IPFS를 사용하여 저장소 문제를 해결할 수 있다. 다른 장치에 대해 코르텍스는 다양한 전략을 채택하는데, 전체노드는 항상 블록체인 데이터 모델을 저장하고, 휴대전화노드는 비틐인 SPV 모드와 작은 풀 사이즈 모델만 사용한다. 코르텍스는 합의 추론에 대해서만 책임이 있으며, 훈련 세트를 저장하지 않는다. 계약작성자가 모델을 필터링하고 데이터 모델 치트의 과적합을 피하는 데 도움이 되기 위해 계약작성자는 프로젝트 회사에 모델 결과를 게시하는 테스트 세트를 제출할 수 있다. 계약 수준의 호출은 블록을 기다리면서 메모리 풀에 대기한 다음 확인된 거래로서 블록에 포장된다. 데이터는 마이닝 풀을 포함하여 캐싱 중에 전체 노드로 널리 알려졌으며, 수십의 GB가 될 수 있는 의료용 홀로그램 데이터와 같은 코르텍스의 현재 저장 용량 제한을 초과하는 모델 및 데이터의 경우에, 커뮤니티는 저장 용량 제한 및 추가 지원을 위한 코르텍스 업데이트 프로토콜을 기다려야 할 것이다. 코르텍스는 그림, 음성, 텍스트, 짧은 동영상 등과 같은 대다수의 인공지능 응용 프로그램을 처리할 수 있다. 코르텍스의 전체 노드는 캐시에 저장된 데이터 테스트 세트 및 데이터 모델을 유지하기 위해 기존 비트코인 및 이더리움보다 많은 저장 공간이 필요하다. 무어의 법칙을 고려할 때 저장 가격은 계속 하락할 것이므로 장애가 너무 크지 않을 것이며, 무어의 법칙을 고려할 때 저장 가격은 계속 하락할 것이므로 너무 크게 장애가 되지는 않을 것이다.[3]
하드웨어 솔루션
코르텍스의 하드웨어 솔루션에는 GPU 개발 프레임워크로서 엔비디아(NVidia)의 쿠다(CUDA) 드라이버와 CUDNN 라이브러리를 사용하는 것이 포함된다. 동시에 AMD OpenMI 소프트웨어 프로젝트는 RoCM 드라이버와 HIP/HCC AI 라이브러리 연구개발 프로그램을 사용한다. FPGA 제품은 낮은 고정 소수점 연산 INT8 또는 심지어 INT6 연산과 저지연성이지만 높은 컴퓨팅 전력 소비와 떨어지는 유연성이라는 특징을 갖는다. 딥 러닝 과제는 이미 FPGA를 사용하여 자율 주행 및 클라우드 서비스 분야에서 효율적으로 채택되고 있다. 코르텍스는 자이링스(Xilinx) 및 알테라(Altera) 제품에 대한 추론 지원을 제공할 계획이다.
전통적인 비트코인 및 이더리움 노드와 달리 코르텍스는 전체 노드에 대한 하드웨어 요구 조건은 높다. 이렇게 하는 데는 최고로 가능한 확인 속도를 위해 상대적으로 많은 양의 하드 디스크 저장소와 다중 GPU 데스크톱 호스트가 필요하지만, 이것이 필수사항은 아니다. 비트코인 채굴 분야에서 USB 광부는 인기 있는 플러그앤플레이(plug and play) 소형 에이식(ASIC) 채굴 장치였다. 대규모 채굴 농장이 출현하기 전에 이 분산 채굴 모드가 매우 인기 있었으며, GPU가 없을 때 코르텍스 전체 노드는 시장에서 발달된 특수 인공지능 칩 그리고 컴퓨팅 스틱이 있는 유사 신경 컴퓨터를 갖도록 구성할 수 있다. 컴퓨팅 스틱은 비트코인 USB 채굴과 달리 채굴의 특정 프로세스에 필요한 장비가 아닌 전체 노드를 확인하는 보완적인 하드웨어이다. 기존의 GPU 채굴 농장, 특히 고급 GPU 구성의 경우, 코르텍스 프로젝트 회사는 농장이 세계의 선도적인 인공지능 회사에 필적하는 동일한 수준의 인공지능 컴퓨팅 센터를 유지할 수 있도록, 보강 컨설팅 서비스와 종합적인 기술 솔루션을 제공한다. 하드웨어 비용 효율성은 기존 상용 GPU 클라우드를 훨씬 능가할 것이다. 중심 채굴 농장은 컴퓨팅 능력을 알고리즘 제공자 및 연구원에게 판매하거나 협업 방식으로 세계 수준의 인공지능 회사와 동일한 품질의 데이터 모델을 생성할 수 있는 기회가 있다. 일부 구체적인 보강 전략은 다음과 같다.[3]
- 딥 러닝을 위한 데이터 전송 대역폭을 소비하기 위해 PIC-E의 다중 레인을 충족하는 마더보드 및 CPU 맞춤 전략
- 10기가비트 스위치 및 네트워킹 카드 솔루션
- 저장 하드웨어 및 네트워크 대역폭 솔루션
- 맞춤형 소프트웨어는 자동으로 훈련, 코르텍스 주 체인 채굴 및 기타 경쟁 GPU 통화간에 컴퓨팅 작업을 전환한다.
- GPU 장치를 통한 채굴 수익, 수동 스위칭 및 기타 원격 관리를 모니터링하는 맞춤형 모바일 응용 프로그램
채굴및 컴퓨팅
모바일 장치 및 사물인터넷(IoT)에서의 채굴 및 컴퓨팅으로 채굴을 더욱 분산화하기 위해 CPU, GPU, FPGA 및 에이식 등의 이기종 컴퓨팅 칩 간의 매출 비율을 조정하는 것은 블록체인 작업증명 설계에 있어 주된 난제였다. 특히 커뮤니티는 스마트 폰 및 사물인터넷 장치 같은 비교적 약한 컴퓨팅 능력 장치가 채굴 프로세스에 참여하도록 돕고, 동시에 시장에 나와 있는 모바일 장치가 이미 인공지능 컴퓨팅 칩 또는 컴퓨팅 라이브러리를 지원하는 것으로 나타났으므로 모바일 인공지능 칩의 컴퓨팅 프레임워크도 인공지능 추론에 참여할 수 있다. 더 큰 데이터 모델을 보유한 전체 노드와 비교할 때 모바일 단말기는 사용자 정의되어 큰 데이터 모델을 차단해야 한다. 코르텍스 주 체인은 안드로이드 및 iOS 클라이언트 애플리케이션을 출시했다. 채굴에 참여하기 위한 단일 칩 체제(SoC)의 유휴와 GPU 컴퓨팅 디바이스인 ARM 아키텍처, CPU/GPU 등이 있다. 예를 들어, TV 박스의 GPU 성능은 실제로 매우 훌륭하지만, 기본적으로 시간의 90% 유휴 상태로 있다. 공정한 수익 경쟁력을 갖도록 알고리즘이 모바일 장치에서 GPU를 제공하는 한 스마트 폰은 주간에 사무실에서 충전하는 동안이나 주인이 야간에 잠자는 동안 채굴에 참여할 수 있다. 인공지능 칩이 장착된 스마트 폰 또는 기타 장치는 주 블록체인과 인공지능 추론하고, 사이를 자동으로 전환할 것이다. 칩 공급자의 소프트웨어 기술이 모바일 장치의 추론 계산 능력을 제한할 수 있어, 여러 소프트웨어 공급업체는 자신들의 방법에 계산 프로토콜을 캡슐화하고 있다. 프로젝트 회사는 추상화 계층 인터페이스를 준비하고 스마트 계약을 필터링하여 모바일 장치에 대해 가벼운 상태를 유지할 책임이 있다.[3]
적용
코르텍스는 스마트 계약에 인공지능을 도입해 다음과 같은 응용 프로그램을 가능하게 한다. 정보 서비스로는 사용자 프로필을 기반으로 거래 내역을 표시하고 사용자에 관심에 일치하는 맞춤형 추천 시스템을 제공하는 사용자 맞춤형 추천 시스템, 이미지 데이터를 기반으로 유사한 이미지를 검색하는 이미지 검색 엔진, 텍스트 말뭉치를 기반으로 유사한 형식의 텍스트를 생성하는 뉴스작성, 텍스트 말뭉치를 기반으로 자동 요약을 생성하는 자동 요약이 있다. 금융서비스로는 사용자의 온라인 데이터를 기준으로 신용 등급을 계산하는 신용점수와 재무 데이터를 기반으로 자동 거래를 결정하는 지능형 투자 자문이 있다. 또한, 인공지능 길잡이로 사용자 대화를 기반으로 답변을 생성하는 자동 질의응답이나, 의료, 컨설팅 및 기타 산업에서 사용할 수 있는 전문가 시스템인 산업 지식 그래프, 사용자의 음성 데이터를 기반으로 유사한 스타일의 또 다른 음성을 생성하는 음성 합성, 사용자가 업로드한 얼굴 사진 데이터를 기반으로 연령, 성별, 감정 및 기타 특성에 대한 예측을 하는 얼굴 속성 예측이 있고, 시뮬레이션 환경으로 강화 학습의 적용은 환경을 통한 모델의 출력을 예측하여 지능형 의사결정과 자동 운전, 게임 등을 위한 검증을 실현할 수 있다.[7]
주요 활동
코르텍스는 투자 유치로 칭화대학(Tsinghua University), 상해교통대학(Shanghai Jiaotong University), 캘리포니아 대학교(University of California) 등 공대로 유명한 대학과의 파트너십 제휴 및 비트메인(Bitmain), 에프비지캐피탈, 단화캐피탈, 지비아이씨(GBIC) 등 여러 회사의 투자를 받았다. 코르텍스의 거래소 상장은 후오비, 오케이엑스, 비트렉스, 비트파이넥스, 빗썸, 업비트 등 전 세계 27개 암호화폐 거래소에 등록되어 있는 글로벌 프로젝트이다. 하지만 아직 바이낸스 등 일부 대형 거래소에 상장이 되지 않아 상장 호재가 남아 있다.[8] 또한, 코르텍스는 탈중앙화 인공지능 협회인 DAIA와 전략적 파트너십을 체결했다.[9] DAIA는 분산형 인공지능에 주력하는 여러 단체 및 연구소를 연계해 퍼블릭 체인에서의 생태계 시스템을 구축하고 있다.[10]
밋업
블록체인 썸잇 밋업
2018년 10월 26일(금) 오후 18:30~21:30 서울특별시 강남구 잼투고에서 블록노드가 주최한 "블록체인 썸잇 밋업" 행사에서 코르텍스에 대해 소개했다.[11]
상호 호감을 나타내는 단어 썸과 회담을 뜻하는 써밋의 합성어인 블록체인 썸잇은 밋업과 파티를 결합하여 소통, 정보공유, 네트워킹 등 흥미 요소를 고루 만끽할 수 있는 블록체인 문화행사 브랜드이다. 기존 강의형식의 지루한 밋업 형식을 탈피, 프로젝트와 참가자들 간 자유롭게 소통하고 즐길 수 있도록 구성된 점이 특징이다. 행사에는 싱가포르에 기반을 둔 머신러닝 블록체인 플랫폼 코르텍스, 블록체인 기술로 오프라인 상점과 소비자를 연결하는 캐리(Carry), 탈중앙화 디지털 음악 생태계 구축 프로젝트 뮤지카(Muzika)가 참여하여 참가자들과 실시간 소통했다. 블록체인 썸잇은 참가 프로젝트 브리핑은 물론, 라이브 AMA, 비어 네트워킹 파티, 현장 응모 행사 등 다양한 프로그램으로 구성되었다. 블록체인 썸잇은 1,700여 개에 달하는 수많은 블록체인 프로젝트들이 천편일률적 밋업으로 유저와 제대로 소통하지 못하고 있지만, 블록체인 썸잇은 참가자 모두가 실시간 소통하며 진정한 정보공유와 네트워킹이 가능한 국내 대표 파티 형 밋업 시리즈로 자리매김했다.[12]
제4회 해시넷 블록체인 밋업
2019년 06월 18일(화) 오후 19:00~21:00 서울특별시 강남구 마루180에서 ㈜해시넷이 주최하는 "제4회 해시넷 블록체인 밋업" 행사에서 코르텍스에 대해 소개할 예정이다.[13][14][15]
밋업에서 코르텍스의 천즈치(子祺, Chen Ziqi)대표는 인공지능(AI)과 블록체인에 대해 발표했다. 코르텍스의 목표는 사용자가 코르텍스 블록체인에서 다양한 스마트 콘트랙트(Smart Contract)를 작성할 때 최첨단 인공지능 모델을 이용할 수 있도록 하는 것이다. 이를 위해 자체 개발한 코르텍스 가상머신(CVM)은 머신러닝 연구자라면 누구나 인공지능 데이터 모델을 코르텍스의 저장 계층에 업로드해 그 모델을 필요로 하는 사용자가 이용한 후, 그 대가로 코인을 지불하면 되는 구조이다. 즉, 누구나 스마트 계약에 인공지능 기능을 추가할 수 있고, 또 누구나 인공지능 서비스를 이용할 수 있게 만들어주는 것이 코르텍스의 핵심 기술이자 목표이다. 따라서 인공지능 디앱을 구현하는 것이 가능하다. 천즈치대표가 꼽은 대표적인 디앱 적용 분야로는 탈중앙화 연방은행, 신뢰성과 가치를 증명할 수 있는 스테이블 코인의 알고리즘화, 탈중앙화된 자율 자동차, 암호화폐 담보 대출 & 뱅킹 자동화, 탈중앙화 광고 & 추천 시스템, 인공지능 기반 의료 서비스, 기후 변화 관측을 위한 정확한 데이터 측정, 안면 인식 시스템을 탑재한 탈중앙화 고객 신원인증(KYC) 과정 등이다. 마지막으로 그는 “블록체인과 인공지능의 글로벌 오픈 소스 커뮤니티 플랫폼을 만들 것이며, 앞으로 전 세계의 개발자가 모이는 커뮤니티를 구축해, 많은 인공지능 개발자와 인공지능 스마트 계약 개발자들을 통해 다량의 인공지능 모델을 축적하는 동시에 혁신적인 인공지능 디앱이 나타나게 될 것”이라는 기대감을 내비쳤다. 한편, 밋업을 주관한 해시넷의 서창녕 대표는 “블록체인의 본질은 데이터의 위변조를 방지함으로써 신뢰를 확보하는 것이고, 인공지능은 사물인터넷 등 빅데이터를 분석하는 기술이다. 이 두 가지 기술은 서로 결합할 때 큰 시너지를 발휘할 수 있다”면서 “이런 점에서 블록체인과 인공지능 기술을 합친 코르텍스는 앞으로 큰 기대를 받을 것”이라고 전망했다.[16]
로드맵
- 2018년 1분기 : ERC20 토큰 발행하여 주요 거래소 상장
- 2018년 1분기 : 후오비프로(Huobi Pro) 암호화폐 거래소 상장 및 오케이엑스(OKEX), 비트파이넥스(Bitfinex) 등 18개의 암호화폐 거래소에 상장
- 2018년 3분기 : 채굴용 테스트넷(Testnet), 마이닝 테스트넷(Mining Testnet)인 버나드(Bernard) 출시
- 2019년 1분기 : 인공지능 계약용 테스트넷 도로레스(Dolores)의 출시
- 2019년 2분기 : 주 체인 안드로이드 제네시스 블록, 코르텍스 코인의 채굴 시작을 위해 ERC20 코인 소각, 1:1 의 비율로 전환 가능 메인넷 아놀드(Arnold) 출시 및 마이닝 개시
평가 및 전망
한국디지털화폐연구원(KDC) 관계자는 코르텍스는 올바른 블록체인 인공지능 생태계 조성을 위해 다양한 시도를 하는 유망한 프로젝트라며 극찬했다.[17]
코르텍스는 활성화된 국내외 커뮤니티를 운영하여 사용자들과 소통하고 있다. 커뮤니티 내 총가입자 수는 10만 명에 달하며 중국어뿐만 아니라 한국어, 일본어, 영어, 베트남어, 스페인어, 러시아어 등 다양한 언어를 지원한다. 코르텍스 개발팀은 국내외 업계 종사자와 투자자들의 이목을 끌기 위해 주요 블록체인, 인공지능 관련 국내외 포럼에 참여해 코르텍스의 모든 개발과정을 적극적으로 홍보하고 있다. 코르텍스의 개발이 예정보다 빠르게 이루어지고 있지만 코르텍스는 이에 만족하지 않고 로드맵에 따라 아직 미완 상태인 인공지능 스마트 계약 생태계 주변 도구 개발과 테스트 최적화에 중점을 두어 개발할 계획이다.[18]
코르텍스는 가까운 미래에 인공지능-디앱이 각각 풀노드(full-node)에서 실행되고, 이더리움과 같이 블록체인 합의를 이룸으로써 여러 향상된 기능을 제공하는 것을 목표로 삼고 있다. 예를 들어 탈중앙화된 게임에서 보다 생생한 NPCs, AIDAO(AI Decentralized Autonomous Organization), 자율 주행 자동차, 암호화폐 대출 시스템 등이 있다. 해당 인공지능-디앱은 모두 수조 달러의 시장성을 보유하고 있으며, 철저한 실행 가능성 조사를 바탕으로 이러한 기반을 마련했다는 점에서 로드맵의 높은 실현 가능성을 기대할 수 있다.
향후 작업
향후 작업으로 데이터 개인 정보 보호는 코르텍스 추론 합의의 블록체인을 구현하고 있지만, 의료 활동 보조 프로그램, 생물 정보 인식, 음성 인식 등과 같은 머신학습 응용 프로그램의 시나리오에는 개인정보를 보호하고 지적 재산을 모델링하기 위한 메커니즘이 필요하다. 이를 위해 코르텍스는 차등 사생활(Differential Privacy), 영지식 증명(Zero-Knowledge Proof), 동형암호 등과 같은 신기술을 도입해 나갈 예정이다. 코르텍스는 블록 크기 및 TPS 개선할 것이다. 작업증명(PoW)의 합의 메커니즘이 갖는 한계로 인해 코르텍스는 블록 크기 및 TPS 문제에 직면할 수 있다. 현재 가능한 해결책은 지분증명(PoS), 방향성 비순환 그래프(DAG), 교차 사슬 통신 등이 있다. 블록체인을 직접 확장하는 것은 분산 시스템 CAP 정리의 한계로 인해 시스템 일관성, 가용성, 지속성 간에 균형을 이룰 것이다. 이를 위해 코르텍스는 지속적으로 확장성 문제를 연구하고 네트워크 성능을 향상시킬 계획이다. 또한, 코르텍스는 모바일 장치용 인공지능 칩 어댑터 할 것이다. 최신 모바일 장치에는 전용 인공지능(AI) 칩이 장착되고 있기 때문에 코르텍스의 추론 프레임워크 또한 모바일 장치의 인공지능 칩 컴퓨팅 인터페이스를 호출하고 각 칩의 명령어 조합을 조정할 것이다. 이를 통해 가상머신에서 가벼운 지능형 추론을 개발할 수 있다.[3]
동영상
각주
- ↑ Storny Choi 기자, 〈코르텍스, 마이닝 테스트넷 오픈... "AI 블록체인에 적용한 프로젝트"〉, 《블록타임스TV닷컴》 , 2018-10-16
- ↑ 번개기타대, 〈코르텍스 (CORTEX) 분석〉, 《네이버 블로그》, 2018-10-25
- ↑ 3.00 3.01 3.02 3.03 3.04 3.05 3.06 3.07 3.08 3.09 3.10 3.11 3.12 3.13 코르텍스 백서 - https://www.cortexlabs.ai/Cortex_AI_on_Blockchain_Korean.pdf
- ↑ 비트맨솔저, 〈(코인리뷰)A.I.를 만들어내는 블록체인, 코르텍스(Cortex)〉, 《네이버 카페》, 2019-04-09
- ↑ Shen Xi, 〈같은 Cuckoo Cycle알고리즘을 채택하였지만, Cortex와Grin의 방향과 메커니즘은 확실히 다릅니다.〉, 《미디엄》, 2019-03-04
- ↑ 변성현 기자, 〈(코인터뷰) 코르텍스 "AI가 블록체인 가능성 확장시킨다"〉, 《한국경제》, 2018-10-29
- ↑ 코르텍스 공식 홈페이지 - https://www.cortexlabs.ai/
- ↑ 소셜세이브, 〈(코르텍스 코인 (cortex)) 유명 펀드 총 집합, AI를 블록체인에 접목시킨다.〉, 《네이버 블로그》, 2018-09-22
- ↑ 레오,〈코르텍스 Cortex코인 분석, 탈중앙화 인공지능 블록체인〉, 《네이버 블로그》, 2019-04-24
- ↑ 박스군, 〈코르텍스(CORTEX) 체인 인공지능 AI 플랫폼 CTXC 소식〉, 《네이버 블로그》, 2019-03-25
- ↑ 〈블록체인 썸잇(Cortex, Carry, Muzika)밋업〉, 《온오프믹스》, 2018-10-26
- ↑ 김명일 기자, 〈블록노드, 소통중심 밋업 브랜드 ‘블록체인 썸잇(Some it)’ 26일 론칭〉, 《일요신문》, 2018-10-10
- ↑ 머니투데이 중기협력팀, 〈해시넷, 제4회 블록체인 밋업.. 실생활 블록체인 소개〉, 《머니투데이》, 2019-06-12
- ↑ 장가람 기자, 〈해시넷, 오는 18일 ‘제4회 블록체인 밋업’ 개최〉, 《뉴스웨이》, 2019-06-12
- ↑ 이선영 기자, 〈해시넷 블록체인 밋업 18일 개최…코르텍스·보스코인 등 4개 업체 참여〉, 《코인캣미디어》, 2019-06-12
- ↑ 이상훈 기자, 〈AI 프로젝트 '코르텍스', 해시넷 밋업서 AI 블록체인 기술 발표〉, 《블록체인뉴스》, 2019-06-20
- ↑ 김은희 기자, 〈블록체인 AI 플랫폼 ‘코르텍스(Cortex)’, 블록체인 썸잇 참가 “국내 상생계획 밝힐 것”〉, 《전자신문》, 2018-10-26
- ↑ 박명기 기자, 〈인공지능+블록체인’ 코르텍스, 마이닝 테스트넷 활짝〉, 《한경닷컴》, 2018-10-18
참고자료
- 코르텍스 공식 홈페이지 - https://www.cortexlabs.ai/
- 코르텍스 백서 - https://www.cortexlabs.ai/Cortex_AI_on_Blockchain_Korean.pdf
- Storny Choi 기자, 〈코르텍스, 마이닝 테스트넷 오픈... "AI 블록체인에 적용한 프로젝트"〉, 《블록타임스TV닷컴》 , 2018-10-16
- 번개기타대, 〈코르텍스 (CORTEX) 분석〉, 《네이버 블로그》, 2018-10-25
- 이상훈 기자, 〈AI 프로젝트 '코르텍스', 해시넷 밋업서 AI 블록체인 기술 발표〉, 《블록체인뉴스》, 2019-06-20
- 박명기 기자, 〈‘인공지능+블록체인’ 코르텍스, 마이닝 테스트넷 활짝〉, 《게임톡》, 2018-10-18
- 머니투데이 중기협력팀, 〈해시넷, 제4회 블록체인 밋업.. 실생활 블록체인 소개〉, 《머니투데이》, 2019-06-12
- 장가람 기자, 〈해시넷, 오는 18일 ‘제4회 블록체인 밋업’ 개최〉, 《뉴스웨이》, 2019-06-12
- 이선영 기자, 〈해시넷 블록체인 밋업 18일 개최…코르텍스·보스코인 등 4개 업체 참여〉, 《코인캣미디어》, 2019-06-12
- 해시넷, 〈제4회 해시넷 블록체인 밋업 : 코르텍스, 휴페이엑스, 링플랫폼, 보스코인〉, 《온오프믹스》, 2019-06-06
- keith2021, 〈코인 백과사전 - 코르텍스(CTXC)편〉, 《호재박스》, 2018-08-31
- 비트웹 편집국, 〈코르텍스(Cortex) - 인공지능 서비스를 위한 블록체인 플랫폼〉, 《비트웹》, 2018-04-30
- 소셜세이브, 〈(코르텍스 코인 (cortex)) 유명 펀드 총 집합, AI를 블록체인에 접목시킨다.〉, 《네이버 블로그》, 2018-09-22
- 레오, 〈CTXC 코르텍스, AI 인공지능 블록체인〉, 《네이버 블로그》, 2018-10-16
- 비트클럽 同行(동행) 교육실장, 〈코르텍스(Cortex) 코인이란〉, 《네이버 블로그》, 2018-06-06
- Shen Xi, 〈같은 Cuckoo Cycle알고리즘을 채택하였지만, Cortex와Grin의 방향과 메커니즘은 확실히 다릅니다.〉, 《미디엄》, 2019-03-04
- 이상훈 기자, 〈AI 프로젝트 '코르텍스', 해시넷 밋업서 AI 블록체인 기술 발표〉, 《블록체인뉴스》, 2019-06-20
- 김명일 기자, 〈블록노드, 소통중심 밋업 브랜드 ‘블록체인 썸잇(Some it)’ 26일 론칭〉, 《일요신문》, 2018-10-10
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