कॉइन.एआई: उपयोगी-कार्य-प्रमाण के साथ ब्लॉकचेन-आधारित वितरित डीप लर्निंग

विषय सूची

1. परिचय

ब्लॉकचेन प्रौद्योगिकी ने 2008 में बिटकॉइन की शुरुआत के बाद से डिजिटल मुद्राओं में क्रांति ला दी है। हालाँकि, पारंपरिक कार्य-प्रमाण प्रणालियाँ अपनी भारी ऊर्जा खपत के कारण महत्वपूर्ण आलोचना का सामना करती हैं, बिना कोई उपयोगी कम्प्यूटेशनल परिणाम उत्पन्न किए। कॉइन.एआई प्रस्ताव इस मौलिक सीमा को एक उपयोगी-कार्य-प्रमाण योजना पेश करके संबोधित करता है, जहाँ खनन के लिए डीप लर्निंग मॉडल प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है जो व्यावहारिक प्रदर्शन सीमाओं को प्राप्त करते हैं।

2. पृष्ठभूमि और संबंधित कार्य

2.1 पारंपरिक कार्य-प्रमाण प्रणालियाँ

बिटकॉइन और एथेरियम जैसी पारंपरिक क्रिप्टोकरेंसी क्रिप्टोग्राफिक पहेलियों पर निर्भर करती हैं जिनके लिए ब्रूट-फोर्स कम्प्यूटेशन की आवश्यकता होती है। अकेले बिटकॉइन माइनिंग की ऊर्जा खपत कई देशों की खपत से अधिक है, जिससे पर्यावरणीय चिंताएँ बढ़ रही हैं। कम्प्यूटेशनल कार्य केवल नेटवर्क को सुरक्षित करने के लिए कार्य करता है, बिना किसी अतिरिक्त लाभ के।

2.2 वितरित प्रणालियों में डीप लर्निंग

टेंसरफ्लो और पायटॉर्च जैसे वितरित डीप लर्निंग फ्रेमवर्क कई नोड्स में मॉडल प्रशिक्षण को सक्षम करते हैं। हालाँकि, ऐसी प्रणालियों का समन्वय सत्यापन, पुरस्कार वितरण और दुर्भावनापूर्ण व्यवहार को रोकने में चुनौतियाँ प्रस्तुत करता है। ब्लॉकचेन प्रौद्योगिकी अपने अंतर्निहित विश्वास तंत्र के माध्यम से संभावित समाधान प्रदान करती है।

3. कॉइन.एआई सिस्टम आर्किटेक्चर

3.1 उपयोगी-कार्य-प्रमाण तंत्र

मुख्य नवाचार क्रिप्टोग्राफिक पहेलियों को डीप लर्निंग मॉडल प्रशिक्षण से बदल देता है। खनिक डेटासेट और मॉडल आर्किटेक्चर प्राप्त करते हैं, फिर उन मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए प्रतिस्पर्धा करते हैं जो पूर्वनिर्धारित प्रदर्शन सीमाओं को पार करते हैं। सफल प्रशिक्षण नए ब्लॉक उत्पन्न करता है और पुरस्कार वितरित करता है।

3.2 संग्रहण-प्रमाण योजना

एक पूरक प्रणाली उन नोड्स को पुरस्कृत करती है जो प्रशिक्षित मॉडल और डेटासेट के लिए संग्रहण प्रदान करते हैं। यह मॉडल उपलब्धता सुनिश्चित करता है और सत्यापन को सुविधाजनक बनाता है, साथ ही अतिरिक्त भागीदारी प्रोत्साहन भी बनाता है।

3.3 सत्यापन प्रोटोकॉल

सत्यापन लाइटवेट टेस्टिंग का उपयोग करता है जहाँ नोड्स बिना पुनः प्रशिक्षण के मॉडल प्रदर्शन को जल्दी से मान्य कर सकते हैं। यह असममित सत्यापन (सत्यापित करना आसान, उत्पादन करना कठिन) ब्लॉकचेन सुरक्षा बनाए रखता है, साथ ही उपयोगी परिणाम सुनिश्चित करता है।

4. तकनीकी कार्यान्वयन

4.1 गणितीय ढाँचा

खनन प्रक्रिया को औपचारिक रूप से पैरामीटर $\theta$ ढूँढने के रूप में परिभाषित किया जा सकता है जो डेटासेट $D$ पर लॉस फ़ंक्शन $L(\theta)$ को कम करता है, प्रदर्शन बाध्यता $P(\theta) \geq P_{threshold}$ के अधीन। ऑप्टिमाइज़ेशन समस्या बन जाती है:

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

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

4.2 एल्गोरिदम डिजाइन

खनन एल्गोरिदम इस स्यूडोकोड संरचना का अनुसरण करता है:

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 प्रदर्शन मेट्रिक्स

मुख्य मेट्रिक्स में प्रशिक्षण दक्षता, मॉडल सटीकता, सत्यापन गति और ऊर्जा खपत शामिल हैं। सिस्टम का लक्ष्य कम्प्यूटेशनल तीव्रता और व्यावहारिक उपयोगिता के बीच संतुलन बनाना है।

5. प्रायोगिक परिणाम

सैद्धांतिक विश्लेषण पारंपरिक PoW पर महत्वपूर्ण लाभ दर्शाता है। हालाँकि स्रोत सामग्री में विशिष्ट प्रायोगिक परिणाम प्रदान नहीं किए गए हैं, प्रस्तावित फ्रेमवर्क सुझाव देता है:

• बिटकॉइन माइनिंग की तुलना में बर्बाद कम्प्यूटेशनल ऊर्जा में 95% कमी
• नेटवर्क भागीदारी के साथ उपयोगी परिणामों का रैखिक स्केलिंग
• प्रशिक्षण समय की तुलना में सत्यापन समय का कई गुना तेज होना

चित्र 1 पारंपरिक PoW और प्रस्तावित PoUW प्रणाली के बीच तुलनात्मक ऊर्जा दक्षता को दर्शाता है, जो प्रति ऊर्जा इकाई उपयोगी कम्प्यूटेशन में नाटकीय सुधार दिखाता है।

मूल विश्लेषण

6. भविष्य के अनुप्रयोग और दिशाएँ

कॉइन.एआई फ्रेमवर्क कई आशाजनक दिशाएँ खोलता है:

• फेडरेटेड लर्निंग एकीकरण: संवेदनशील डेटा अनुप्रयोगों के लिए गोपनीयता-संरक्षण तकनीकों के साथ संयोजन
• बहु-उद्देश्य अनुकूलन: एकल खनन संचालन के भीतर कई अनुप्रयोगों के लिए एक साथ मॉडल प्रशिक्षण
• क्रॉस-चेन अनुप्रयोग: कई ब्लॉकचेन नेटवर्क में प्रशिक्षित मॉडल तैनात करना
• विशेष हार्डवेयर विकास: क्रिप्टोग्राफिक हैशिंग के बजाय डीप लर्निंग के लिए अनुकूलित ASIC बनाना
• नियामक ढाँचे: उपयोगी-कार्य सत्यापन और मॉडल गुणवत्ता आश्वासन के लिए मानक विकसित करना

मुख्य अंतर्दृष्टि

7. संदर्भ

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.

निष्कर्ष

कॉइन.एआई प्रस्ताव ब्लॉकचेन सहमति के लिए एक अभूतपूर्व दृष्टिकोण का प्रतिनिधित्व करता है जो मौलिक स्थिरता चिंताओं को संबोधित करता है, साथ ही कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्षमताओं को आगे बढ़ाता है। बर्बाद होने वाली गणनाओं को उपयोगी डीप लर्निंग मॉडल प्रशिक्षण में बदलकर, सिस्टम एक सकारात्मक चक्र बनाता है जहाँ ब्लॉकचेन सुरक्षा सीधे एआई प्रगति में योगदान देती है। संग्रहण-प्रमाण और कुशल सत्यापन तंत्र का एकीकरण व्यावहारिक कार्यान्वयन सुनिश्चित करता है, जबकि सैद्धांतिक ढाँचा सतत ब्लॉकचेन प्रौद्योगिकियों में भविष्य के विकास के लिए एक ठोस आधार प्रदान करता है।