Ernest — AI Model Provenance & Auditing
Trazabilidad verificable del ciclo de vida de modelos de IA.
Proyecto full-stack para trazar, auditar y anclar en blockchain el ciclo de vida de modelos de IA y sus inferencias.
Stack
Contexto
¿Cómo demostramos de forma verificable de dónde viene un modelo de IA y qué produjo cada inferencia? Ernest explora trazabilidad y auditoría end-to-end.
Objetivo
Registrar el ciclo de vida de un modelo (entrenamiento, versiones, inferencias) y anclarlo en blockchain para hacerlo auditable e inmutable.
Alcance
Incluye el registro, el anclaje y una verificación básica. Quedan fuera el endurecimiento de producción, el escalado y la gestión avanzada de claves.
Diseño
Backend en Go/NestJS, anclaje en Ethereum, componentes en Wasm y persistencia en MongoDB. El hash de cada artefacto/inferencia se ancla on-chain.
Decisiones técnicas
Pendiente de documentar.
Implementación
Pendiente de documentar.
Resultado
Pendiente de documentar.
Limitaciones
Proyecto en beta; la verificación pública y el panel de auditoría están en curso.
Conclusiones
Pendiente de documentar.
Roadmap
- Registro de versiones de modelo
- Anclaje de inferencias en blockchain
- Panel de auditoría
- Verificación pública de pruebas