ई-पीओडब्ल्यू सहमति: 6जी सिस्टम में एआई लर्निंग और ब्लॉकचेन माइनिंग को जोड़ना

विषय सूची

1. परिचय

6जी सिस्टम में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और ब्लॉकचेन तकनीकों के एकीकरण से एक मौलिक कंप्यूटिंग संसाधन दुविधा उत्पन्न होती है। जहां एआई प्रशिक्षण को भारी कंप्यूटेशनल शक्ति की आवश्यकता होती है, वहीं पारंपरिक प्रूफ-ऑफ-वर्क (पीओडब्ल्यू) ब्लॉकचेन क्रिप्टोग्राफिक पहेलियों पर विशाल कंप्यूटिंग संसाधनों को बर्बाद करते हैं। यह शोध पत्र विकसित-प्रूफ-ऑफ-वर्क (ई-पीओडब्ल्यू) पेश करता है, जो एक नवीन सहमति तंत्र है जो एआई प्रशिक्षण और ब्लॉकचेन माइनिंग दोनों के लिए दोहरे उपयोग वाली कंप्यूटिंग को सक्षम करके इस अंतर को पाटता है।

2. तकनीकी ढांचा

2.1 मैट्रिक्स गुणन एकीकरण

मुख्य नवाचार मैट्रिक्स गुणन गणनाओं (एमएमसी) का लाभ उठाने में निहित है, जो गूगल के टेंसर प्रोसेसिंग यूनिट जैसी प्रणालियों में एआई प्रशिक्षण वर्कलोड का लगभग 90% हिस्सा बनाते हैं। गणितीय आधार एमएमसी को माइनिंग प्रक्रिया में एकीकृत करता है:

पारंपरिक पीओडब्ल्यू के लिए एक नॉन्स ढूंढना आवश्यक है जैसे कि:

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

ई-पीओडब्ल्यू इसे मैट्रिक्स ऑपरेशन शामिल करने के लिए संशोधित करता है:

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

जहां $A$ और $B$ एआई प्रशिक्षण कार्यों से मैट्रिक्स हैं, और $f(\cdot)$ एक परिवर्तन फ़ंक्शन है जो मैट्रिक्स उत्पाद को हैशिंग के लिए उपयुक्त प्रारूप में बदलता है।

2.2 ई-पीओडब्ल्यू एल्गोरिदम डिजाइन

ई-पीओडब्ल्यू सहमति एक परिष्कृत वर्कफ़्लो के माध्यम से संचालित होती है जो ब्लॉकचेन सुरक्षा बनाए रखते हुए समानांतर एआई प्रसंस्करण को सक्षम बनाती है। एल्गोरिदम यह सुनिश्चित करता है कि माइनर सावधानीपूर्वक डिज़ाइन किए गए कम्प्यूटेशनल मार्गों के माध्यम से ब्लॉकचेन सत्यापन और एआई मॉडल प्रशिक्षण दोनों में एक साथ योगदान दें।

3. प्रायोगिक परिणाम

प्रायोगिक सत्यापन दर्शाता है कि ई-पीओडब्ल्यू समानांतर एआई प्रशिक्षण के लिए शुद्ध ब्लॉकचेन माइनिंग से 80% तक कंप्यूटिंग पावर का उपयोग कर सकता है। प्रदर्शन मेट्रिक्स दिखाते हैं:

• कंप्यूटिंग दक्षता में सुधार: पारंपरिक पीओडब्ल्यू की तुलना में 3.2 गुना
• एआई प्रशिक्षण त्वरण: 2.8 गुना तेज अभिसरण
• ब्लॉकचेन सुरक्षा: मूल पीओडब्ल्यू के समान सुरक्षा स्तर बनाए रखता है
• संसाधन उपयोग: एआई के लिए माइनिंग कंप्यूटेशन का 75-80% पुन: उपयोग

प्रायोगिक सेटअप में एमएनआईएसटी और सीआईएफएआर-10 जैसे मानक डेटासेट पर मल्टी-लेयर पर्सेप्ट्रॉन (एमएलपी) और रिकरंट न्यूरल नेटवर्क (आरएनएन) सहित विभिन्न न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर के साथ परीक्षण शामिल था।

4. कोड कार्यान्वयन

नीचे ई-पीओडब्ल्यू सहमति तंत्र का एक सरलीकृत स्यूडोकोड कार्यान्वयन दिया गया है:

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:
            # एआई प्रशिक्षण मैट्रिक्स प्राप्त करें
            A, B = self.get_training_matrices()
            
            # एआई प्रशिक्षण के लिए मैट्रिक्स गुणन करें
            C = np.dot(A, B)
            
            # परिणाम को माइनिंग प्रक्रिया में शामिल करें
            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):
        # एआई प्रशिक्षण कतार से मैट्रिक्स पुनर्प्राप्त करें
        if not self.matrix_pool:
            self.matrix_pool = self.ai_model.get_training_batch()
        return self.matrix_pool.pop()

5. भविष्य के अनुप्रयोग

ई-पीओडब्ल्यू सहमति भविष्य के विकास के लिए कई आशाजनक दिशाएं खोलती है:

• एज एआई-ब्लॉकचेन एकीकरण: वितरित एआई प्रशिक्षण के लिए 6जी एज डिवाइस में ई-पीओडब्ल्यू तैनात करना
• फेडरेटेड लर्निंग संवर्द्धन: फेडरेटेड लर्निंग सिस्टम में सुरक्षित मॉडल एकत्रीकरण के लिए ब्लॉकचेन का उपयोग
• ग्रीन ब्लॉकचेन पहल: उपयोगी कार्य के माध्यम से ब्लॉकचेन के पर्यावरणीय प्रभाव को कम करना
• 6जी नेटवर्क स्लाइसिंग: एआई और ब्लॉकचेन सेवाओं के बीच गतिशील संसाधन आवंटन
• क्रॉस-चेन एआई मार्केटप्लेस: एआई मॉडल प्रशिक्षण और अनुमान के लिए विकेंद्रीकृत बाजार बनाना

6. संदर्भ

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. गंभीर विश्लेषण