미나 프로토콜, 머신러닝과 블록체인의 결합으로 혁신 추구

미나 프로토콜(Mina Protocol, MINA)이 머신러닝(ML) 분야로의 확장에 나섰다. 이 시도는 급속도로 발전하는 인공지능(AI) 기술을 블록체인에 통합하려는 목적을 가진다. 29일 미나 프로토콜은 '미나 프로토콜 상 머신러닝(ZKML)' 프로젝트와 관련해 ZKML 라이브러리를 개발 중이라고 밝혔다. 이 라이브러리는 딥러닝 모델 개발을 쉽게 하는 오픈 소스인 ONNX를 기반으로 한다.

AI 개발자들은 미나 생태계 내에서 인공지능 분석 모델을 접목해 개인 정보 보호를 강화한 영지식(ZK) 애플리케이션을 개발할 수 있게 됐다. 이 기술은 연산을 검증하는 과정에서도 입력 데이터와 모델의 개인 정보는 노출되지 않는 것이 특징이다. 미나는 곧 이 ZKML 라이브러리를 공개할 예정이다.

AI와 블록체인의 융합 문제, ZKML이 해결책 제시

AI는 데이터 기반 의사 결정 도구로 크게 발전했으나, 블록체인의 분산화 특성과 결합할 때 △프라이버시 보장 △확장성 제약 등의 한계를 보였다. 미나 프로토콜은 ZKML을 통해 이러한 문제를 해결할 가능성을 제시했다. 영지식 증명 기반 머신러닝은 연산이 올바르게 수행됐음을 정보 공개 없이 증명할 수 있어 프라이버시와 성능을 동시에 보장한다.

예를 들어, WEth/USDC 거래 데이터를 기반으로 학습된 '로키(Rocky)' 봇은 오프체인에서 작동하면서 각 결정에 대한 영지식 증명을 생성한다. 이 증명은 블록체인에 기록되어 봇의 정확성을 확인할 수 있다. 과거에는 모든 노드에서 중복 연산을 해야 했지만, 미나의 ZK 기술은 최소한의 데이터 공유로 합의에 도달할 수 있게 한다.

다양한 분야로의 적용 가능성

미나 프로토콜의 재귀적 ZK 증명 기술은 AI 모델들을 조합해 복잡한 온체인 워크플로우를 구축할 수 있는 가능성을 보여준다. 각 모델의 연산이 올바르게 수행됐는지 단일 증명으로 검증할 수 있으며, 프라이버시도 유지된다. 예를 들어, 법률 업무에서는 OCR(광학 문자 인식) 모델이 계약서를 읽고, LLM이 주요 조항을 분석하고, 결과에 따라 자동 보고서를 생성하는 일련의 작업이 자동화될 수 있다.

미나 프로토콜은 약 22KB 크기의 블록체인을 구현하는 고도의 암호화 기술을 통해 주목받고 있다. 프라이버시와 확장성을 기반으로, 미나가 실제 세계와 암호화폐 생태계를 잇는 온체인 구조를 구축할 수 있을지 주목된다.

[본 콘텐츠는 토큰포스트 기사와 관련이 없는 업체 보도자료입니다.]

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