ই-পাও কনসেনসাস: ৬জি সিস্টেমে এআই লার্নিং এবং ব্লকচেইন মাইনিং সংযোগ

সূচিপত্র

1. ভূমিকা

৬জি সিস্টেমে আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (এআই) এবং ব্লকচেইন প্রযুক্তির সংযোগ একটি মৌলিক কম্পিউটিং সম্পদ দ্বন্দ্ব উপস্থাপন করে। যদিও এআই প্রশিক্ষণের জন্য বিপুল কম্পিউটেশনাল শক্তির প্রয়োজন, ঐতিহ্যগত প্রুফ-অফ-ওয়ার্ক (পাও) ব্লকচেইন ক্রিপ্টোগ্রাফিক ধাঁধায় বিশাল কম্পিউটিং সম্পদ নষ্ট করে। এই গবেষণাপত্রটি ইভলভড-প্রুফ-অফ-ওয়ার্ক (ই-পাও) উপস্থাপন করে, একটি নতুন ধরনের কনসেনসাস মেকানিজম যা এআই প্রশিক্ষণ এবং ব্লকচেইন মাইনিং উভয়ের জন্য দ্বৈত-ব্যবহারের কম্পিউটিং সক্ষম করে এই ব্যবধান পূরণ করে।

2. প্রযুক্তিগত কাঠামো

2.1 ম্যাট্রিক্স গুণন সংযোগ

মূল উদ্ভাবন হল ম্যাট্রিক্স গুণন গণনা (এমএমসি) ব্যবহার করা, যা গুগলের টেনসর প্রসেসিং ইউনিটের মতো সিস্টেমে এআই প্রশিক্ষণ ওয়ার্কলোডের প্রায় ৯০% গঠন করে। গাণিতিক ভিত্তি এমএমসিকে মাইনিং প্রক্রিয়ায় সংযুক্ত করে:

ঐতিহ্যগত পাও-এর জন্য একটি নন্স খুঁজে বের করতে হয় যাতে:

$H(block\_header + nonce) < target$

ই-পাও ম্যাট্রিক্স অপারেশন অন্তর্ভুক্ত করতে এটি পরিবর্তন করে:

$H(block\_header + nonce + f(A \times B)) < target$

যেখানে $A$ এবং $B$ হল এআই প্রশিক্ষণ কাজ থেকে ম্যাট্রিক্স, এবং $f(\cdot)$ হল একটি রূপান্তর ফাংশন যা ম্যাট্রিক্স গুণফলকে হ্যাশিংয়ের জন্য উপযুক্ত ফরম্যাটে রূপান্তরিত করে।

2.2 ই-পাও অ্যালগরিদম ডিজাইন

ই-পাও কনসেনসাস একটি পরিশীলিত ওয়ার্কফ্লোর মাধ্যমে কাজ করে যা ব্লকচেইন নিরাপত্তা বজায় রাখার পাশাপাশি সমান্তরাল এআই প্রক্রিয়াকরণ সক্ষম করে। অ্যালগরিদম নিশ্চিত করে যে মাইনাররা সাবধানতার সাথে ডিজাইন করা কম্পিউটেশনাল পথের মাধ্যমে একই সাথে ব্লকচেইন বৈধকরণ এবং এআই মডেল প্রশিক্ষণে অবদান রাখে।

3. পরীক্ষামূলক ফলাফল

পরীক্ষামূলক বৈধতা প্রদর্শন করে যে ই-পাও শুদ্ধ ব্লকচেইন মাইনিং থেকে সমান্তরাল এআই প্রশিক্ষণের জন্য ৮০% পর্যন্ত কম্পিউটিং পাওয়ার উদ্ধার করতে পারে। কর্মদক্ষতা মেট্রিক্স দেখায়:

• কম্পিউটিং দক্ষতা উন্নতি: ঐতিহ্যগত পাও-এর তুলনায় ৩.২x
• এআই প্রশিক্ষণ ত্বরণ: ২.৮x দ্রুত কনভারজেন্স
• ব্লকচেইন নিরাপত্তা: মূল পাও-এর মতো একই নিরাপত্তা স্তর বজায় রাখে
• সম্পদ ব্যবহার: মাইনিং কম্পিউটেশনের ৭৫-৮০% এআই-এর জন্য পুনরায় ব্যবহার

পরীক্ষামূলক সেটআপে এমএনআইএসটি এবং সিআইএফএআর-১০-এর মতো স্ট্যান্ডার্ড ডেটাসেটে মাল্টি-লেয়ার পারসেপ্ট্রন (এমএলপি) এবং রিকারেন্ট নিউরাল নেটওয়ার্ক (আরএনএন) সহ বিভিন্ন নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার নিয়ে পরীক্ষা জড়িত ছিল।

4. কোড বাস্তবায়ন

নিচে ই-পাও কনসেনসাস মেকানিজমের একটি সরলীকৃত সিউডোকোড বাস্তবায়ন দেওয়া হল:

class EPoWConsensus:
    def __init__(self, ai_model, blockchain):
        self.ai_model = ai_model
        self.blockchain = blockchain
        self.matrix_pool = []
    
    def mine_block(self, transactions):
        while True:
            # এআই প্রশিক্ষণ ম্যাট্রিক্স পান
            A, B = self.get_training_matrices()
            
            # এআই প্রশিক্ষণের জন্য ম্যাট্রিক্স গুণন সম্পাদন করুন
            C = np.dot(A, B)
            
            # ফলাফল মাইনিং প্রক্রিয়ায় অন্তর্ভুক্ত করুন
            block_header = self.create_block_header(transactions)
            nonce = self.find_nonce(block_header, C)
            
            if self.verify_block(block_header, nonce, C):
                return self.create_block(block_header, nonce, C)
    
    def get_training_matrices(self):
        # এআই প্রশিক্ষণ কিউ থেকে ম্যাট্রিক্স পুনরুদ্ধার করুন
        if not self.matrix_pool:
            self.matrix_pool = self.ai_model.get_training_batch()
        return self.matrix_pool.pop()

5. ভবিষ্যতের প্রয়োগ

ই-পাও কনসেনসাস ভবিষ্যতের উন্নয়নের জন্য বেশ কয়েকটি প্রতিশ্রুতিশীল দিক উন্মুক্ত করে:

• এজ এআই-ব্লকচেইন সংযোগ: বিতরণিত এআই প্রশিক্ষণের জন্য ৬জি এজ ডিভাইসে ই-পাও স্থাপন
• ফেডারেটেড লার্নিং উন্নতি: ফেডারেটেড লার্নিং সিস্টেমে নিরাপদ মডেল অ্যাগ্রিগেশনের জন্য ব্লকচেইন ব্যবহার
• গ্রিন ব্লকচেইন উদ্যোগ: দরকারী কাজের মাধ্যমে ব্লকচেইনের পরিবেশগত প্রভাব হ্রাস
• ৬জি নেটওয়ার্ক স্লাইসিং: এআই এবং ব্লকচেইন পরিষেবার মধ্যে গতিশীল সম্পদ বরাদ্দ
• ক্রস-চেইন এআই মার্কেটপ্লেস: এআই মডেল প্রশিক্ষণ এবং ইনফারেন্সের জন্য বিকেন্দ্রীকৃত মার্কেটপ্লেস তৈরি

6. তথ্যসূত্র

1. Wei, Y., An, Z., Leng, S., & Yang, K. (2023). Connecting AI Learning and Blockchain Mining in 6G Systems.
2. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A peer-to-peer electronic cash system.
3. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.
4. Zhu, J.-Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. ICCV.
5. Google AI Blog. (2021). Tensor Processing Unit Performance Analysis.
6. 6G Research Vision Papers. (2022). IEEE Communications Society.

7. সমালোচনামূলক বিশ্লেষণ