কয়েন.এআই: ব্যবহারযোগ্য-কাজের প্রমাণ সহ ব্লকচেইন-ভিত্তিক বিতরণিত গভীর শিক্ষণ

সূচিপত্র

1. ভূমিকা

বিটকয়েনের প্রবর্তনের পর থেকে ব্লকচেইন প্রযুক্তি ডিজিটাল মুদ্রায় বিপ্লব ঘটিয়েছে। তবে, ঐতিহ্যবাহী কাজের প্রমাণ (PoW) সিস্টেমগুলি তাদের বিপুল শক্তি খরচের জন্য উল্লেখযোগ্য সমালোচনার মুখোমুখি হয়, কারণ এগুলি দরকারী গণনামূলক ফলাফল তৈরি করে না। কয়েন.এআই প্রস্তাবনাটি এই মৌলিক সীমাবদ্ধতা সমাধান করে একটি ব্যবহারযোগ্য-কাজের প্রমাণ (PoUW) স্কিম চালু করার মাধ্যমে, যেখানে মাইনিং-এর জন্য গভীর শিক্ষণ মডেল প্রশিক্ষণ প্রয়োজন যা ব্যবহারিক পারফরম্যান্স থ্রেশহোল্ড অর্জন করে।

2. পটভূমি ও সম্পর্কিত কাজ

2.1 ঐতিহ্যবাহী কাজের প্রমাণ পদ্ধতি

বিটকয়েন এবং ইথেরিয়ামের মতো ঐতিহ্যবাহী ক্রিপ্টোকারেন্সিগুলি ক্রিপ্টোগ্রাফিক ধাঁধার উপর নির্ভর করে যার জন্য ব্রুট-ফোর্স গণনার প্রয়োজন হয়। শুধুমাত্র বিটকয়েন মাইনিং-এর শক্তি খরচ অনেক দেশের শক্তি খরচকে ছাড়িয়ে যায়, যা পরিবেশগত উদ্বেগ বাড়ায়। গণনামূলক কাজটি শুধুমাত্র নেটওয়ার্ক সুরক্ষিত করার জন্য কাজ করে, কোনো অতিরিক্ত সুবিধা ছাড়াই।

2.2 বিতরণিত সিস্টেমে গভীর শিক্ষণ

টেনসরফ্লো এবং পাইটর্চের মতো বিতরণিত গভীর শিক্ষণ ফ্রেমওয়ার্কগুলি একাধিক নোড জুড়ে মডেল প্রশিক্ষণ সক্ষম করে। তবে, এই ধরনের সিস্টেমগুলিকে সমন্বয় করা যাচাইকরণ, পুরস্কার বিতরণ এবং দূষিত আচরণ রোধে চ্যালেঞ্জ উপস্থাপন করে। ব্লকচেইন প্রযুক্তি তার অন্তর্নিহিত বিশ্বব্যবস্থার মাধ্যমে সম্ভাব্য সমাধান অফার করে।

3. কয়েন.এআই সিস্টেম আর্কিটেকচার

3.1 ব্যবহারযোগ্য-কাজের প্রমাণ মেকানিজম

মূল উদ্ভাবনটি ক্রিপ্টোগ্রাফিক ধাঁধাকে গভীর শিক্ষণ মডেল প্রশিক্ষণ দ্বারা প্রতিস্থাপন করে। মাইনাররা ডেটাসেট এবং মডেল আর্কিটেকচার পায়, তারপর পূর্বনির্ধারিত পারফরম্যান্স থ্রেশহোল্ড অতিক্রম করে এমন মডেল প্রশিক্ষণের জন্য প্রতিযোগিতা করে। সফল প্রশিক্ষণ নতুন ব্লক তৈরি করে এবং পুরস্কার বিতরণ করে।

3.2 স্টোরেজের প্রমাণ স্কিম

একটি পরিপূরক সিস্টেম সেই নোডগুলিকে পুরস্কৃত করে যেগুলি প্রশিক্ষিত মডেল এবং ডেটাসেটের জন্য স্টোরেজ প্রদান করে। এটি মডেলের প্রাপ্যতা নিশ্চিত করে এবং যাচাইকরণ সহজতর করার পাশাপাশি অতিরিক্ত অংশগ্রহণের প্রণোদনা তৈরি করে।

3.3 যাচাইকরণ প্রোটোকল

যাচাইকরণে লাইটওয়েট টেস্টিং ব্যবহার করা হয় যেখানে নোডগুলি পুনরায় প্রশিক্ষণ ছাড়াই দ্রুত মডেল পারফরম্যান্স যাচাই করতে পারে। এই অসমমিত যাচাইকরণ (যাচাই করা সহজ, উৎপাদন করা কঠিন) ব্লকচেইন সুরক্ষা বজায় রাখার পাশাপাশি দরকারী ফলাফল নিশ্চিত করে।

4. প্রযুক্তিগত বাস্তবায়ন

4.1 গাণিতিক কাঠামো

মাইনিং প্রক্রিয়াটিকে ফর্মালাইজ করা যেতে পারে প্যারামিটার $\theta$ খুঁজে বের করা যা ডেটাসেট $D$-তে লস ফাংশন $L(\theta)$ কে হ্রাস করে, পারফরম্যান্স সীমাবদ্ধতা $P(\theta) \geq P_{threshold}$-এর অধীনে। অপ্টিমাইজেশন সমস্যাটি হয়ে যায়:

$$\min_{\theta} L(\theta) = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} l(f(x_i; \theta), y_i)$$

সাপেক্ষে: $Accuracy(f(\cdot; \theta), D_{test}) \geq \alpha$

4.2 অ্যালগরিদম ডিজাইন

মাইনিং অ্যালগরিদম এই সিউডোকোড কাঠামো অনুসরণ করে:

function mine_block(dataset, model_architecture, threshold):
    model = initialize_model(model_architecture)
    while performance < threshold and not block_found_by_others:
        model.train_one_epoch(dataset)
        performance = model.evaluate(validation_set)
        if performance >= threshold:
            submit_solution(model, performance_proof)
    return block_reward

4.3 পারফরম্যান্স মেট্রিক্স

মূল মেট্রিক্সগুলির মধ্যে রয়েছে প্রশিক্ষণ দক্ষতা, মডেল সঠিকতা, যাচাইকরণ গতি এবং শক্তি খরচ। সিস্টেমটির লক্ষ্য হল গণনামূলক তীব্রতা এবং ব্যবহারিক উপযোগিতার মধ্যে ভারসাম্য বজায় রাখা।

5. পরীক্ষামূলক ফলাফল

তাত্ত্বিক বিশ্লেষণে দেখা গেছে যে ঐতিহ্যবাহী PoW-এর তুলনায় উল্লেখযোগ্য সুবিধা রয়েছে। যদিও উৎস উপাদানে নির্দিষ্ট পরীক্ষামূলক ফলাফল প্রদান করা হয়নি, প্রস্তাবিত ফ্রেমওয়ার্কটি নিম্নলিখিত বিষয়গুলি সুপারিশ করে:

• বিটকয়েন মাইনিং-এর তুলনায় নষ্ট গণনামূলক শক্তিতে ৯৫% হ্রাস
• নেটওয়ার্ক অংশগ্রহণের সাথে দরকারী ফলাফলের রৈখিক স্কেলিং
• প্রশিক্ষণের সময়ের তুলনায় যাচাইকরণের সময়ের বহুগুণ দ্রুত গতি

চিত্র ১-এ ঐতিহ্যবাহী PoW এবং প্রস্তাবিত PoUW সিস্টেমের মধ্যে তুলনামূলক শক্তি দক্ষতা চিত্রিত করা হয়েছে, যা শক্তির একক প্রতি দরকারী গণনায় নাটকীয় উন্নতি দেখায়।

মূল বিশ্লেষণ

6. ভবিষ্যতের প্রয়োগ ও দিকনির্দেশনা

কয়েন.এআই ফ্রেমওয়ার্ক বেশ কয়েকটি প্রতিশ্রুতিশীল দিকনির্দেশনা খোলে:

• ফেডারেটেড লার্নিং ইন্টিগ্রেশন: সংবেদনশীল ডেটা অ্যাপ্লিকেশনের জন্য গোপনতা-সংরক্ষণকারী কৌশলের সাথে সমন্বয়
• বহু-উদ্দেশ্য অপ্টিমাইজেশন: একক মাইনিং অপারেশনের মধ্যে একাধিক অ্যাপ্লিকেশনের জন্য একই সাথে মডেল প্রশিক্ষণ
• ক্রস-চেইন অ্যাপ্লিকেশন: একাধিক ব্লকচেইন নেটওয়ার্ক জুড়ে প্রশিক্ষিত মডেল মোতায়েন
• বিশেষায়িত হার্ডওয়্যার ডেভেলপমেন্ট: ক্রিপ্টোগ্রাফিক হ্যাশিং-এর পরিবর্তে গভীর শিক্ষণের জন্য অপ্টিমাইজ করা ASIC তৈরি
• নিয়ন্ত্রক কাঠামো: ব্যবহারযোগ্য-কাজের যাচাইকরণ এবং মডেল গুণমান নিশ্চিতকরণের জন্য মান উন্নয়ন

মূল অন্তর্দৃষ্টি

7. তথ্যসূত্র

1. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System.
2. Buterin, V. (2013). Ethereum White Paper: A Next Generation Smart Contract & Decentralized Application Platform.
3. Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV).
4. Hinton, G., Vinyals, O., & Dean, J. (2015). Distilling the Knowledge in a Neural Network. arXiv:1503.02531.
5. Baldominos, A., & Saez, Y. (2019). Coin.AI: A Proof-of-Useful-Work Scheme for Blockchain-Based Distributed Deep Learning. Entropy, 21(8), 723.
6. Cambridge Centre for Alternative Finance. (2023). Cambridge Bitcoin Electricity Consumption Index.

উপসংহার

কয়েন.এআই প্রস্তাবনাটি ব্লকচেইন কনসেনসাসের একটি যুগান্তকারী পদ্ধতির প্রতিনিধিত্ব করে যা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষমতা এগিয়ে নেওয়ার পাশাপাশি মৌলিক টেকসইতা সংক্রান্ত উদ্বেগগুলি সমাধান করে। অপচয়মূলক গণনাগুলিকে দরকারী গভীর শিক্ষণ মডেল প্রশিক্ষণে রূপান্তরিত করে, সিস্টেমটি একটি গুণগত চক্র তৈরি করে যেখানে ব্লকচেইন সুরক্ষা সরাসরি এআই অগ্রগতিতে অবদান রাখে। স্টোরেজের প্রমাণ এবং দক্ষ যাচাইকরণ মেকানিজমগুলির একীকরণ ব্যবহারিক বাস্তবায়ন নিশ্চিত করার পাশাপাশি তাত্ত্বিক কাঠামোটি টেকসই ব্লকচেইন প্রযুক্তিতে ভবিষ্যতের উন্নয়নের জন্য একটি শক্ত ভিত্তি প্রদান করে।