সূচিপত্র
৮০%
কম্পিউটিং পাওয়ার উদ্ধারকৃত
৯০%
এমএমসি থেকে এআই ওয়ার্কলোড
৬জি
লক্ষ্য সিস্টেম
1. ভূমিকা
ষষ্ঠ-প্রজন্মের (৬জি) সিস্টেমে আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (এআই) এবং ব্লকচেইন প্রযুক্তির একীকরণ সুযোগ এবং চ্যালেঞ্জ উভয়ই উপস্থাপন করে। এআই বুদ্ধিমান নেটওয়ার্কিং এবং ডেটা বিশ্লেষণ সক্ষম করার সময়, ব্লকচেইন নিরাপত্তা এবং স্বচ্ছতা নিশ্চিত করে। যাইহোক, এআই প্রশিক্ষণের জন্য উল্লেখযোগ্য কম্পিউটিং সংস্থান প্রয়োজন, যা ৬জি ডিভাইসে সীমিত, এবং ঐতিহ্যবাহী প্রুফ-অফ-ওয়ার্ক (পাও) ব্লকচেইনগুলি মাইনিং অপারেশনের জন্য বিপুল গণনাশক্তি ব্যবহার করে, যাকে প্রায়শই অপচয় হিসাবে সমালোচনা করা হয়।
2. পটভূমি এবং সম্পর্কিত কাজ
2.1 ৬জি সিস্টেম এবং এআই প্রয়োজনীয়তা
৬জি সিস্টেমকে সর্বব্যাপী এআই অ্যাপ্লিকেশন সমর্থন করার জন্য কল্পনা করা হয়েছে যার জন্য ব্যাপক ম্যাট্রিক্স গণনার প্রয়োজন। টেনসর প্রসেসিং ইউনিটে গুগলের গবেষণা অনুসারে, এআই ওয়ার্কলোডের প্রায় ৯০% মাল্টি-লেয়ার পারসেপট্রন এবং রিকারেন্ট নিউরাল নেটওয়ার্ক থেকে আসে, উভয়ই ম্যাট্রিক্স গুণন গণনার (এমএমসি) উপর ব্যাপকভাবে নির্ভরশীল।
2.2 ব্লকচেইন কনসেনসাস মেকানিজম
ঐতিহ্যবাহী পাও কনসেনসাসে মাইনাররা টার্গেট হ্যাশ মানের জন্য ব্রুট-ফোর্স অনুসন্ধান করে, যা উল্লেখযোগ্য শক্তি ব্যবহার করে। প্রুফ-অফ-স্টেক (পোএস) এবং প্রুফ-অফ-অ্যাক্টিভিটি (পোএ) এর মতো বিকল্প কনসেনসাসগুলি শক্তি খরচ কমায় কিন্তু বিকেন্দ্রীকরণ এবং নিরাপত্তা বিঘ্নিত করতে পারে।
3. ই-পাও: বিবর্তিত প্রুফ-অফ-ওয়ার্ক
3.1 প্রযুক্তিগত আর্কিটেকচার
ই-পাও এআই প্রশিক্ষণ থেকে ম্যাট্রিক্স গণনাকে ব্লকচেইন মাইনিং প্রক্রিয়ায় একীভূত করে। এই কনসেনসাস মেকানিজম মাইনারদের মূল্যবান এআই গণনা সম্পাদন করার পাশাপাশি বৈধ ব্লক অনুসন্ধান করতে দেয়, কার্যকরভাবে ভাগ করা গণনামূলক সংস্থানের মাধ্যমে এআই লার্নিং এবং ব্লকচেইন মাইনিং সংযুক্ত করে।
3.2 গাণিতিক ভিত্তি
মূল উদ্ভাবনটি মাইনিং প্রক্রিয়ায় ম্যাট্রিক্স অপারেশনের একীকরণে নিহিত। মাইনিং সমস্যাটিকে ম্যাট্রিক্স গুণন যাচাইকরণ অন্তর্ভুক্ত করার জন্য পুনঃসংজ্ঞায়িত করা হয়েছে:
$H(block\_header || nonce || MMC\_result) < target$
যেখানে $MMC\_result = A \times B$ এআই প্রশিক্ষণ কাজগুলি থেকে ম্যাট্রিক্স গুণন গণনাকে উপস্থাপন করে।
ই-পাও মাইনিং অ্যালগরিদম
function ePowMine(block_header, AI_tasks):
while True:
nonce = generate_random_nonce()
# এআই ম্যাট্রিক্স গণনা সম্পাদন করুন
matrix_result = compute_MMC(AI_tasks)
# সম্মিলিত হ্যাশ গণনা
hash_input = block_header + nonce + matrix_result
hash_value = sha256(hash_input)
if hash_value < target_difficulty:
return (nonce, matrix_result, hash_value)
update_AI_tasks()4. বাস্তবায়ন এবং ফলাফল
4.1 পরীক্ষামূলক সেটআপ
ই-পাও কনসেনসাস একটি সিমুলেটেড ৬জি পরিবেশে পরীক্ষা করা হয়েছিল যেখানে একাধিক মাইনিং নোড ইমেজ ক্লাসিফিকেশন এবং ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং মডেল সহ সমান্তরাল এআই প্রশিক্ষণ কাজ সম্পাদন করছিল।
4.2 কর্মদক্ষতা বিশ্লেষণ
পরীক্ষামূলক ফলাফলগুলি দেখায় যে ই-পাও সমান্তরাল এআই প্রশিক্ষণের জন্য খাঁটি ব্লক মাইনিং থেকে ৮০% পর্যন্ত কম্পিউটিং পাওয়ার উদ্ধার করতে পারে। সিস্টেমটি ব্লকচেইন নিরাপত্তা বজায় রাখার পাশাপাশি এআই মডেল কনভারজেন্সকে উল্লেখযোগ্যভাবে ত্বরান্বিত করেছে।
কর্মদক্ষতা তুলনা: ই-পাও বনাম ঐতিহ্যবাহী পাও
চার্ট বর্ণনা: বার চার্ট যা ই-পাও এবং ঐতিহ্যবাহী পাও-এর মধ্যে কম্পিউটিং সংস্থান বরাদ্দের তুলনা দেখায়। ই-পাও এআই প্রশিক্ষণের জন্য ৮০% সংস্থান এবং মাইনিংয়ের জন্য ২০% সংস্থান বরাদ্দ দেখায়, যখন ঐতিহ্যবাহী পাও মাইনিংয়ের জন্য ১০০% সংস্থান এবং শূন্য এআই ব্যবহার দেখায়।
5. ভবিষ্যত প্রয়োগ
ই-পাও-এর এজ কম্পিউটিং পরিবেশ, ফেডারেটেড লার্নিং সিস্টেম এবং আইওটি নেটওয়ার্কগুলিতে উল্লেখযোগ্য সম্ভাবনা রয়েছে যেখানে গণনামূলক দক্ষতা গুরুত্বপূর্ণ। ভবিষ্যতের উন্নয়নগুলি নিউরোমরফিক কম্পিউটিং এবং কোয়ান্টাম-প্রতিরোধী ব্লকচেইন সিস্টেমের মতো উদীয়মান প্রযুক্তিগুলির সাথে একীভূত হতে পারে।
মূল বিশ্লেষণ
ই-পাও কনসেনসাস বিতরণকৃত সিস্টেমে গণনামূলক সংস্থান বরাদ্দের পদ্ধতিতে একটি প্যারাডাইম শিফট উপস্থাপন করে। এআই প্রশিক্ষণ এবং ব্লকচেইন মাইনিংয়ের মধ্যে সাধারণ গাণিতিক ভিত্তি স্বীকার করে, লেখকরা দুটি আপাতদৃষ্টিতে ভিন্ন প্রযুক্তির মধ্যে একটি মিথোজীবী সম্পর্ক তৈরি করেছেন। এই পদ্ধতিটি অন্যান্য উদ্ভাবনী গণনামূলক ফ্রেমওয়ার্কে দেখা নীতিগুলির প্রতিধ্বনি করে, যেমন সাইকেলজিএএন আর্কিটেকচার (ঝু এট আল., ২০১৭) যা ভাগ করা গাণিতিক কাঠামোর মাধ্যমে বিভিন্ন ডোমেনের মধ্যে অপ্রত্যাশিত সংযোগ খুঁজে পেয়েছিল।
ই-পাও-কে বিশেষভাবে আকর্ষণীয় করে তোলে একটি সুপরিচিত সমস্যার প্রতি এর ব্যবহারিক পদ্ধতি। দক্ষতার জন্য নিরাপত্তা ত্যাশ করে এমন অনেক তাত্ত্বিক প্রস্তাবনার বিপরীতে, ই-পাও ঐতিহ্যবাহী পাও-এর প্রমাণিত নিরাপত্তা বৈশিষ্ট্য বজায় রাখার পাশাপাশি গণনামূলক দক্ষতা নাটকীয়ভাবে উন্নত করে। এটি আইইইই ৬জি উদ্যোগের ফলাফলের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ, যা পরবর্তী প্রজন্মের নেটওয়ার্কগুলিতে শক্তি-দক্ষ কনসেনসাস মেকানিজমের প্রয়োজনীয়তার উপর জোর দেয়।
পরীক্ষায় প্রদর্শিত ৮০% কম্পিউটিং পাওয়ার উদ্ধারের হার উল্লেখযোগ্য, বিশেষত এই বিবেচনায় যে এটি ব্লকচেইনের মৌলিক বৈশিষ্ট্যগুলিকে বিঘ্নিত করে না। এই দক্ষতা লাভ টেকসই ব্লকচেইন অপারেশনের জন্য গভীর প্রভাব ফেলতে পারে, ক্রিপ্টোকারেন্সি মাইনিংয়ের একটি প্রধান সমালোচনার সমাধান করে। এই পদ্ধতিটি গুগলের টিপিইউ আর্কিটেকচারের সাথে সাদৃশ্যপূর্ণ যা ম্যাট্রিক্স অপারেশনের জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়েছে যা এআই এবং নির্দিষ্ট ধরণের ক্রিপ্টোগ্রাফিক গণনা উভয়কেই প্রভাবিত করে।
ভবিষ্যতের দিকে তাকিয়ে, ই-পাও ৬জি নেটওয়ার্কগুলিতে নতুন শ্রেণীর অ্যাপ্লিকেশন সক্ষম করতে পারে যেখানে এআই এবং ব্লকচেইনকে দক্ষভাবে সহাবস্থান করতে হবে। ভবিষ্যত নেটওয়ার্কগুলির জন্য ৩জিপিপি স্পেসিফিকেশনগুলিতে উল্লিখিত হিসাবে, স্বায়ত্তশাসিত নেটওয়ার্ক অপারেশনের জন্য এআই এবং ডিস্ট্রিবিউটেড লেজার প্রযুক্তির একীকরণ অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ হবে। ই-পাও এই দৃষ্টিভঙ্গির দিকে একটি কংক্রিট বাস্তবায়ন পথ প্রদান করে।
যাইহোক, ম্যাট্রিক্স গণনার কাজগুলিকে প্রমিতকরণ এবং ভিন্নধর্মী কম্পিউটিং ক্ষমতা সহ মাইনারদের মধ্যে ন্যায্য প্রতিযোগিতা নিশ্চিত করার ক্ষেত্রে চ্যালেঞ্জগুলি রয়ে গেছে। ভবিষ্যতের কাজগুলিকে অভিযোজিত ডিফিকাল্টি অ্যাডজাস্টমেন্ট মেকানিজমগুলি অন্বেষণ করা উচিত যা মাইনিং এবং এআই গণনার জটিলতা উভয়ই বিবেচনা করে, যেমন আধুনিক নিউরাল আর্কিটেকচার সার্চ অ্যালগরিদমগুলি একাধিক উদ্দেশ্যকে ভারসাম্য বজায় রাখে।
6. তথ্যসূত্র
- 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.
- Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System.
- King, S., & Nadal, S. (2012). PPCoin: Peer-to-Peer Crypto-Currency with Proof-of-Stake.
- IEEE 6G Initiative. (2023). Roadmap to 6G: Connecting Everything by 2030.
- 3GPP Technical Specification Group. (2024). Study on Scenarios and Requirements for Next Generation Access Technologies.
- Jouppi, N. P., et al. (2017). In-Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing Unit. ACM/IEEE 44th Annual International Symposium on Computer Architecture.