区块链可以通过解决去中心化机器学习工作流程中的信任、透明度和协调挑战来增强联邦学习。联邦学习允许多方协作训练共享模型而无需共享原始数据，但它通常依赖于一个中央服务器来聚合更新，这引入了单点故障和信任问题。区块链用去中心化网络取代了中心权威，从而实现参与者的安全、可审计的协调。例如，智能合约可以自动化模型聚合等任务，确保规则在没有中介的情况下得到执行。每个参与者的模型更新可以记录在链上，创建不可变的贡献记录并防止篡改。
一个实际的集成方案是使用区块链来管理激励和验证贡献。在联邦学习设置中，参与者（例如 IoT 设备或医院）在本地训练模型并提交更新。区块链可以通过加密哈希跟踪这些更新，确保其完整性。然后，智能合约可以根据参与者贡献的质量（通过预定义的指标进行验证）向其分发代币或奖励。例如，医疗保健联盟可以使用许可链来记录医院加密的模型更新，智能合约仅在更新通过验证检查后才发放付款。这确保了公平性并鼓励诚实参与，同时维护了数据隐私。
挑战包括可扩展性和计算开销。直接在链上存储大型模型更新是不切实际的，因此经常采用混合方法。例如，链下存储解决方案（如 IPFS）可以存储模型权重，而区块链记录哈希和元数据。此外，像权益证明 (Proof of Stake) 这样的共识机制可以降低能源成本，与传统挖矿相比。开发者还可以实现第二层解决方案，例如侧链，以高效处理频繁的模型更新。这些优化平衡了去中心化与性能，使得区块链辅助的联邦学习在需要透明度和信任的实际应用中变得可行，例如协作式欺诈检测或边缘设备 AI 训练。