विषय सूची
80%
कंप्यूटिंग पावर का उपयोग बचाया गया
90%
MMC से AI वर्कलोड
6G
लक्षित सिस्टम
1. परिचय
छठी पीढ़ी (6G) सिस्टम में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) और ब्लॉकचेन प्रौद्योगिकियों के एकीकरण से अवसर और चुनौतियाँ दोनों पेश होती हैं। जहाँ AI बुद्धिमान नेटवर्किंग और डेटा विश्लेषण को सक्षम बनाता है, वहीं ब्लॉकचेन सुरक्षा और पारदर्शिता सुनिश्चित करता है। हालाँकि, AI प्रशिक्षण के लिए पर्याप्त कंप्यूटिंग संसाधनों की आवश्यकता होती है, जो 6G उपकरणों में सीमित हैं, और पारंपरिक प्रूफ-ऑफ-वर्क (PoW) ब्लॉकचेन माइनिंग ऑपरेशनों के लिए भारी कम्प्यूटेशनल शक्ति का उपभोग करते हैं, जिन्हें अक्सर अपव्ययी बताया जाता है।
2. पृष्ठभूमि और संबंधित कार्य
2.1 6G सिस्टम और AI आवश्यकताएँ
6G सिस्टम को सर्वव्यापी AI अनुप्रयोगों का समर्थन करने की परिकल्पना की गई है जिनके लिए व्यापक मैट्रिक्स गणनाओं की आवश्यकता होती है। Google के टेंसर प्रोसेसिंग यूनिट्स पर शोध के अनुसार, लगभग 90% AI वर्कलोड मल्टी-लेयर पर्सेप्ट्रॉन और रिकरंट न्यूरल नेटवर्क से आता है, जो दोनों मैट्रिक्स गुणन गणनाओं (MMC) पर काफी हद तक निर्भर करते हैं।
2.2 ब्लॉकचेन सहमति तंत्र
पारंपरिक PoW सहमति में माइनर लक्ष्य हैश मानों के लिए ब्रूट-फोर्स खोज करते हैं, जिसमें काफी ऊर्जा की खपत होती है। प्रूफ-ऑफ-स्टेक (PoS) और प्रूफ-ऑफ-एक्टिविटी (PoA) जैसे वैकल्पिक सहमति तंत्र ऊर्जा खपत को कम करते हैं लेकिन विकेंद्रीकरण और सुरक्षा से समझौता कर सकते हैं।
3. ई-पीओडब्ल्यू: विकसित प्रूफ-ऑफ-वर्क
3.1 तकनीकी आर्किटेक्चर
ई-पीओडब्ल्यू, AI प्रशिक्षण से मैट्रिक्स गणनाओं को ब्लॉकचेन माइनिंग प्रक्रिया में एकीकृत करता है। यह सहमति तंत्र माइनरों को मान्य ब्लॉकों की खोज करते समय मूल्यवान AI गणनाएँ करने की अनुमति देता है, जिससे साझा कम्प्यूटेशनल संसाधनों के माध्यम से AI लर्निंग और ब्लॉकचेन माइनिंग प्रभावी ढंग से जुड़ जाते हैं।
3.2 गणितीय आधार
मुख्य नवाचार माइनिंग प्रक्रिया में मैट्रिक्स ऑपरेशनों के एकीकरण में निहित है। माइनिंग समस्या को मैट्रिक्स गुणन सत्यापन को शामिल करने के लिए पुनर्गठित किया गया है:
$H(block\_header || nonce || MMC\_result) < target$
जहाँ $MMC\_result = A \times B$ AI प्रशिक्षण कार्यों से मैट्रिक्स गुणन गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
ई-पीओडब्ल्यू माइनिंग एल्गोरिदम
function ePowMine(block_header, AI_tasks):
while True:
nonce = generate_random_nonce()
# AI मैट्रिक्स गणना करें
matrix_result = compute_MMC(AI_tasks)
# संयुक्त हैश गणना
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. कार्यान्वयन और परिणाम
4.1 प्रायोगिक सेटअप
ई-पीओडब्ल्यू सहमति का परीक्षण एक सिम्युलेटेड 6G वातावरण में किया गया, जहाँ कई माइनिंग नोड्स समानांतर AI प्रशिक्षण कार्य कर रहे थे, जिनमें इमेज क्लासिफिकेशन और नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग मॉडल शामिल थे।
4.2 प्रदर्शन विश्लेषण
प्रायोगिक परिणाम दर्शाते हैं कि ई-पीओडब्ल्यू शुद्ध ब्लॉक माइनिंग से 80% तक कंप्यूटिंग पावर को समानांतर AI प्रशिक्षण के लिए बचा सकता है। सिस्टम ने ब्लॉकचेन सुरक्षा बनाए रखते हुए AI मॉडल अभिसरण को काफी तेज कर दिया।
प्रदर्शन तुलना: ई-पीओडब्ल्यू बनाम पारंपरिक PoW
चार्ट विवरण: बार चार्ट ई-पीओडब्ल्यू और पारंपरिक PoW के बीच कंप्यूटिंग संसाधन आवंटन की तुलना दर्शाता है। ई-पीओडब्ल्यू AI प्रशिक्षण के लिए 80% और माइनिंग के लिए 20% संसाधन आवंटित करता है, जबकि पारंपरिक PoW माइनिंग के लिए 100% संसाधन आवंटित करता है और AI उपयोग शून्य होता है।
5. भविष्य के अनुप्रयोग
ई-पीओडब्ल्यू की एज कंप्यूटिंग वातावरण, फेडरेटेड लर्निंग सिस्टम और IoT नेटवर्क में महत्वपूर्ण संभावना है, जहाँ कम्प्यूटेशनल दक्षता महत्वपूर्ण है। भविष्य के विकास न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग और क्वांटम-प्रतिरोधी ब्लॉकचेन सिस्टम जैसी उभरती प्रौद्योगिकियों के साथ एकीकरण कर सकते हैं।
मूल विश्लेषण
ई-पीओडब्ल्यू सहमति वितरित सिस्टम में कम्प्यूटेशनल संसाधन आवंटन के हमारे दृष्टिकोण में एक प्रतिमान बदलाव का प्रतिनिधित्व करती है। AI प्रशिक्षण और ब्लॉकचेन माइनिंग के बीच सामान्य गणितीय आधार को पहचानकर, लेखकों ने दो प्रतीत होने वाली अलग-अलग प्रौद्योगिकियों के बीच एक सहजीवी संबंध बनाया है। यह दृष्टिकोण अन्य अभिनव कम्प्यूटेशनल फ्रेमवर्क में देखे गए सिद्धांतों से मेल खाता है, जैसे कि साइकलजीएएन आर्किटेक्चर (Zhu et al., 2017) जिसने साझा गणितीय संरचनाओं के माध्यम से विभिन्न डोमेन के बीच अप्रत्याशित संबंध पाए।
ई-पीओडब्ल्यू को विशेष रूप से प्रभावशाली बनाने वाली बात है एक सुविख्यात समस्या के प्रति इसका व्यावहारिक दृष्टिकोण। दक्षता के लिए सुरक्षा का त्याग करने वाले कई सैद्धांतिक प्रस्तावों के विपरीत, ई-पीओडब्ल्यू पारंपरिक PoW के सिद्ध सुरक्षा गुणों को बनाए रखता है, साथ ही कम्प्यूटेशनल दक्षता में नाटकीय रूप से सुधार करता है। यह IEEE 6G Initiative के निष्कर्षों के अनुरूप है, जो अगली पीढ़ी के नेटवर्क में ऊर्जा-कुशल सहमति तंत्र की आवश्यकता पर जोर देता है।
प्रयोगों में प्रदर्शित 80% कंप्यूटिंग पावर बचत दर उल्लेखनीय है, खासकर यह देखते हुए कि यह ब्लॉकचेन के मौलिक गुणों से समझौता नहीं करती है। दक्षता में यह लाभ सतत ब्लॉकचेन संचालन के लिए गहरे प्रभाव रख सकता है, जो क्रिप्टोकरेंसी माइनिंग की एक प्रमुख आलोचना का समाधान करता है। यह दृष्टिकोण Google के TPU आर्किटेक्चर से मिलता-जुलता है, जो मैट्रिक्स ऑपरेशनों के लिए अनुकूलित है जो AI और कुछ प्रकार की क्रिप्टोग्राफिक गणनाओं दोनों में प्रभावी हैं।
भविष्य की ओर देखते हुए, ई-पीओडब्ल्यू 6G नेटवर्क में अनुप्रयोगों के नए वर्गों को सक्षम कर सकता है, जहाँ AI और ब्लॉकचेन को कुशलतापूर्वक सह-अस्तित्व में रहना होगा। भविष्य के नेटवर्क के लिए 3GPP विनिर्देशों में उल्लेखित है, स्वायत्त नेटवर्क संचालन के लिए AI और वितरित लेजर प्रौद्योगिकियों का एकीकरण महत्वपूर्ण होगा। ई-पीओडब्ल्यू इस दृष्टि की ओर एक ठोस कार्यान्वयन पथ प्रदान करता है।
हालाँकि, मैट्रिक्स गणना कार्यों को मानकीकृत करने और विषम कंप्यूटिंग क्षमताओं वाले माइनरों के बीच निष्पक्ष प्रतिस्पर्धा सुनिश्चित करने में चुनौतियाँ बनी हुई हैं। भविष्य के कार्य को अनुकूली कठिनाई समायोजन तंत्रों का पता लगाना चाहिए जो माइनिंग और AI गणना दोनों की जटिलताओं को ध्यान में रखते हों, जैसे कि आधुनिक न्यूरल आर्किटेक्चर खोज एल्गोरिदम कई उद्देश्यों को संतुलित करते हैं।
6. संदर्भ
- 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.