Šiandien dauguma realaus pasaulio sprendimų priėmimo uždavinių (vaizdų analizė, balso ir veido atpažinimas, planavimas, tvarkaraščių sudarymas, maršrutų sudarymas ir t. t.) sprendžiami taikant įvairius dirbtinio intelekto metodus. Tačiau dirbtinio intelekto mokslinių tyrimų srityse (kaip ir kitose mokslinių tyrimų srityse) susiduriama su atkuriamumo krize. Mokslininkai susiduria su sunkumais atkurti daugelį svarbiausių rezultatų, nes trūksta esminių detalių, nesutampa publikacijose naudojami kodai, pagrindiniai duomenys, parametrų nustatymai ir pan. Sprendimai, kurie pagerina kodų prieinamumą, duomenų kilmės sekimą, mokslinių tyrimų skaidrumą, gautų rezultatų auditą ir pasitikėjimą dirbtinio intelekto srityse, gali žymiai paspartinti algoritmų ir modelių kūrimą, patvirtinimą ir perkėlimą į realias taikomąsias programas. Blokų grandinės technologijos teikiamų funkcijų dėka galima pasiekti didelę pažangą sprendžiant atkuriamumo krizės problemas ir užtikrinti visišką atkuriamumą.

Atsižvelgiant į tai, pagrindinis projekto tikslas - prisidėti sprendžiant mokslinių tyrimų atkuriamumo problemas dirbtinio intelekto srityje ir pagerinti mokslinių tyrimų ciklą, sukuriant blokų grandine pagrįstos decentralizuotos platformos koncepcinį modelį, kuris būtų efektyvus, masteliuojamas, interoperabilus ir pritaikomas įvairiose dirbtinio intelekto mokslinių tyrimų srityse.

Faktinė blokų grandinės technologijos teorinė būklė ir praktinis pritaikymas įvairiose srityse vis dar yra labai ribotas, o kuriant efektyvias blokų grandine grindžiamas taikomąsias programas kyla daug mokslinių iššūkių (masteliavimas, saugumas, transakcijų greitis, energijos suvartojimas, interoperabilumas ir t. t.). Todėl mes taip pat siekiame pateikti metodologiją, kuri padėtų mokslininkams ir praktikams kuriant efektyvias realias blokų grandinės taikomąsias programas įvairiose srityse.

Taigi pagrindinio projekto tikslo bus siekiama vykdant šias veiklas:

- Sukurti pirmąjį (pasaulyje) išsamų ir atvirą duomenų rinkinį apie blokų grandinių sistemas, kurio pagrindu būtų galima atlikti detalias egzistuojančių sistemų lyginamąsias analizes.

- Klasifikavimo metodikos, besiremiančios sukurtu viešuoju duomenų rinkiniu, skirtos nustatyti tinkamiausią blokų grandinės sistemą ir jos nustatymus įvairioms realioms taikomosioms programoms, sukūrimas.

- Unikalios ir efektyvios blokų grandine pagrįstos platformos, pritaikomos įvairioms dirbtinio intelekto tyrimų sritims, koncepcinio modelio, užtikrinančio visišką eksperimentų atkartojamumą, skaidrumą, atsekamumą bei leidžiančio atlikti auditą ir keistis gautais rezultatais, sukūrimas.

- Sukurto blokų grandine pagrįstos platformos koncepcinio modelio pritaikymas pagrindinei mašininio mokymosi sričiai.

Tokiu būdu šio projekto metu bus sukurti nauji ir unikalūs mokslinių tyrimų rezultatai globaliame kontekste. Be to, sukurtas viešasis blokų grandinės sistemų rinkinys, sudaryta klasifikavimo metodika ir koncepcinis blokų grandine pagrįstos platformos modelis galėtų būti panaudoti ne tik dirbtinio intelekto mokslinių tyrimų srityje, bet ir padėtų kuriant efektyvias blokų grandine pagrįstas realias taikomąsias programas įvairiose pramonės šakose.

Today, most real-world challenging decision problems (image analysis, voice and face recognition, planning, scheduling, routing, etc.) are solved by employing various Artificial Intelligence techniques. However, Artificial Intelligence research domains (as well as other research fields) face with Reproducibility Crisis. Researchers have difficulties reproducing many key results due to the disconnection between publications and used codes, underlying data, parameter settings, etc. as they lack critical details. Solutions that improve code accessibility, data provenance tracking, research transparency, auditing of obtained results and trust in Artificial Intelligence domains can significantly accelerate algorithm and model development, validation, and transition into real-world applications. Thanks to the features provided by Blockchain Technology, great progress in resolving Reproducibility Crisis and full reproducibility can be achieved.

In this context, the project's main objective is to contribute resolving research reproducibility problems in the Artificial Intelligence field and enhance the research cycle by developing a conceptual model of a blockchain-based decentralized platform, which would be efficient, scalable, interoperable, and adaptable in various Artificial Intelligence research domains.

The actual theoretical status and practical application of Blockchain Technology in various domains is still very limited, and many research challenges arise (scalability, security, transaction speed, energy consumption, interoperability, etc.) when creating efficient blockchain-based applications. Therefore, we also aim to provide a methodology that will assist researchers and practitioners when developing efficient real-world blockchain applications in various fields.

Therefore, the main project objective will be pursued through the following activities:

• Creation of a first (in the world) comprehensive open-source collection of the blockchain systems to enable their extensive analysis.
• Development of classification methodology that, based on the open-source collection, would assist in identifying the most suitable blockchain system and its settings for various real-world applications.
• Development of a conceptual model of a unique and efficient blockchain-based platform adaptable to various Artificial Intelligence research domains that ensures full reproducibility, transparency, traceability in experiments; enables auditing and interchange of the obtained results.
• Adaptation of the developed conceptual model of a blockchain-based platform for the mainstream Machine Learning domain.

In this way, within this project, a novel and unique research products will be created in a global context. Furthermore, the created open-source collection of the blockchain systems, developed classification methodology, and conceptual model blockchain-based platform could be utilized beyond the Artificial Intelligence research filed and assist when developing efficient blockchain-based real-world applications in various industries.