Coin.AI: ब्लॉकचेन-आधारित वितरित डीप लर्निंग जिसमें प्रूफ-ऑफ-यूज़फुल-वर्क है

विषय सूची

• 1. परिचय
• 2. पृष्ठभूमि और प्रेरणा
  • 2.1 पारंपरिक प्रूफ-ऑफ-वर्क की सीमाएं
  • 2.2 ऊर्जा खपत संबंधी चिंताएं
• 3. Coin.AI सिस्टम आर्किटेक्चर
  • 3.1 प्रूफ-ऑफ-यूज़फुल-वर्क मैकेनिज्म
  • 3.2 प्रूफ-ऑफ-स्टोरेज योजना
  • 3.3 सत्यापन प्रोटोकॉल
• 4. तकनीकी कार्यान्वयन
  • 4.1 गणितीय ढांचा
  • 4.2 प्रदर्शन सीमाएं
  • 4.3 मॉडल सत्यापन
• 5. प्रायोगिक परिणाम
• 6. विश्लेषण ढांचा
• 7. भविष्य के अनुप्रयोग
• 8. संदर्भ

1. परिचय

Coin.AI ब्लॉकचेन प्रौद्योगिकी में एक पैराडाइम शिफ्ट का प्रतिनिधित्व करता है, जो पारंपरिक क्रिप्टोग्राफिक प्रूफ-ऑफ-वर्क को डीप लर्निंग मॉडल ट्रेनिंग के रूप में उपयोगी कम्प्यूटेशनल कार्य से प्रतिस्थापित करता है। यह अभिनव दृष्टिकोण क्रिप्टोकरेंसी में महत्वपूर्ण ऊर्जा बर्बादी की समस्या का समाधान करता है, जबकि साथ ही वितरित कंप्यूटिंग के माध्यम से कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्षमताओं को आगे बढ़ाता है।

2. पृष्ठभूमि और प्रेरणा

वर्तमान क्रिप्टोकरेंसी परिदृश्य पर ऊर्जा-गहन प्रूफ-ऑफ-वर्क योजनाओं का वर्चस्व है, जो नेटवर्क को सुरक्षित करने के अलावा कोई उद्देश्य पूरा नहीं करती हैं। बिटकॉइन की वार्षिक ऊर्जा खपत कई देशों की खपत से अधिक है, जो बिना किसी मूर्त वैज्ञानिक या सामाजिक लाभ पैदा किए पर्यावरणीय चिंताएं पैदा कर रही है।

2.1 पारंपरिक प्रूफ-ऑफ-वर्क की सीमाएं

पारंपरिक प्रूफ-ऑफ-वर्क के लिए माइनर्स को ब्रूट-फोर्स कम्प्यूटेशन के माध्यम से क्रिप्टोग्राफिक पज़ल्स को हल करना आवश्यक होता है। एक स्थिर ब्लॉक जनरेशन दर बनाए रखने के लिए कठिनाई समायोजित होती है, जिससे अधिक माइनर्स के नेटवर्क में शामिल होने पर ऊर्जा की मांग बढ़ती जाती है।

2.2 ऊर्जा खपत संबंधी चिंताएं

बिटकॉइन माइनिंग वर्तमान में लगभग 110 टेरावाट-घंटे प्रति वर्ष की खपत करती है—जो नीदरलैंड की कुल ऊर्जा खपत से अधिक है। नेटवर्क सुरक्षा से परे यह विशाल ऊर्जा व्यय कोई उपयोगी आउटपुट उत्पन्न नहीं करता है।

3. Coin.AI सिस्टम आर्किटेक्चर

Coin.AI सिस्टम ब्लॉकचेन माइनिंग को एक वितरित डीप लर्निंग प्लेटफॉर्म के रूप में पुनर्कल्पित करता है, जहां कम्प्यूटेशनल संसाधन क्रिप्टोग्राफिक पज़ल्स पर ऊर्जा बर्बाद करने के बजाय सार्थक एआई समस्याओं को हल करने में योगदान करते हैं।

3.1 प्रूफ-ऑफ-यूज़फुल-वर्क मैकेनिज्म

माइनर्स निर्दिष्ट डेटासेट पर डीप लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करते हैं, और ब्लॉक केवल तभी जनरेट होते हैं जब मॉडल का प्रदर्शन पूर्वनिर्धारित सीमाओं से अधिक हो जाता है। यह सुनिश्चित करता है कि सभी कम्प्यूटेशनल कार्य मूल्यवान एआई मॉडल उत्पन्न करते हैं।

3.2 प्रूफ-ऑफ-स्टोरेज योजना

सिस्टम में एक पूरक प्रूफ-ऑफ-स्टोरेज मैकेनिज्म शामिल है जो प्रशिक्षित मॉडल के लिए स्टोरेज क्षमता प्रदान करने वाले प्रतिभागियों को पुरस्कृत करता है, जिससे वितरित एआई के लिए एक व्यापक इकोसिस्टम बनता है।

3.3 सत्यापन प्रोटोकॉल

नेटवर्क नोड्स बिना पुनः प्रशिक्षण के सबमिट किए गए मॉडल के प्रदर्शन को कुशलतापूर्वक सत्यापित कर सकते हैं, जो ब्लॉकचेन सुरक्षा बनाए रखते हुए प्रूफ-ऑफ-यूज़फुल-वर्क की अखंडता सुनिश्चित करता है।

4. तकनीकी कार्यान्वयन

Coin.AI प्रोटोकॉल डीप लर्निंग ट्रेनिंग को सीधे ब्लॉकचेन सहमति मैकेनिज्म में एकीकृत करता है, जिससे क्रिप्टोकरेंसी माइनिंग और एआई विकास के बीच एक सहजीवी संबंध बनता है।

4.1 गणितीय ढांचा

माइनिंग प्रक्रिया को एक ऑप्टिमाइज़ेशन समस्या के रूप में औपचारिक रूप दिया गया है, जहां माइनर्स वज़न $\theta$ द्वारा पैरामीटराइज्ड न्यूरल नेटवर्क के लॉस फ़ंक्शन $L(\theta)$ को कम करने का प्रयास करते हैं। एक ब्लॉक तब माइन होता है जब:

$$L(\theta) < L_{threshold}$$

नेटवर्क कम्प्यूटेशनल पावर के आधार पर $L_{threshold}$ को संशोधित करके माइनिंग कठिनाई समायोजित होती है, जो बिटकॉइन के कठिनाई समायोजन के समान है लेकिन मॉडल प्रदर्शन पर लागू होती है।

4.2 प्रदर्शन सीमाएं

प्रदर्शन सीमाएं डेटासेट जटिलता और वर्तमान नेटवर्क क्षमताओं के आधार पर गतिशील रूप से समायोजित की जाती हैं। इमेज क्लासिफिकेशन टास्क के लिए, सीमाओं को सटीकता के संदर्भ में परिभाषित किया जा सकता है:

$$Accuracy_{model} > Accuracy_{base} + \Delta_{difficulty}$$

4.3 मॉडल सत्यापन

सत्यापन नोड्स एक आरक्षित टेस्ट सेट का उपयोग करके सबमिट किए गए मॉडल को वैलिडेट करते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि रिपोर्ट किए गए प्रदर्शन मेट्रिक्स सटीक हैं। प्रशिक्षण की तुलना में सत्यापन प्रक्रिया कम्प्यूटेशनल रूप से कम खर्चीली है, जो सत्यापन को बॉटलनेक बनने से रोकती है।

5. प्रायोगिक परिणाम

सैद्धांतिक ढांचा प्रदर्शित करता है कि ब्लॉकचेन माइनिंग के माध्यम से वितरित डीप लर्निंग केंद्रीकृत दृष्टिकोणों के बराबर मॉडल प्रदर्शन प्राप्त कर सकती है, जबकि क्रिप्टोकरेंसी पुरस्कार प्रदान करती है। प्रारंभिक सिमुलेशन दिखाते हैं कि माइनर्स के नेटवर्क वितरित डेटासेट पर जटिल मॉडल को सहयोगात्मक रूप से प्रशिक्षित कर सकते हैं।

6. विश्लेषण ढांचा

7. भविष्य के अनुप्रयोग

Coin.AI ढांचे के क्रिप्टोकरेंसी से परे निहितार्थ हैं, जो संभावित रूप से क्रांति ला सकते हैं कि वैज्ञानिक शोध के लिए कम्प्यूटेशनल संसाधनों को कैसे आवंटित किया जाता है। भविष्य के विकास में शामिल हो सकते हैं:

• चिकित्सा शोध माइनिंग: रोग पहचान और दवा खोज के लिए मॉडल प्रशिक्षित करना
• जलवायु मॉडलिंग: जटिल जलवायु पूर्वानुमान मॉडल का वितरित प्रशिक्षण
• वैज्ञानिक खोज: भौतिकी और रसायन विज्ञान में खुली समस्याओं को हल करने के लिए माइनिंग प्रतियोगिताओं का उपयोग करना
• विकेंद्रीकृत एआई मार्केटप्लेस: जहां प्रशिक्षित मॉडल व्यापार योग्य संपत्ति बन जाते हैं

8. 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 and 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. Baldominos, A., & Saez, Y. (2019). Coin.AI: A Proof-of-Useful-Work Scheme for Blockchain-Based Distributed Deep Learning. Entropy, 21(8), 723.
5. Cambridge Bitcoin Electricity Consumption Index. (2023). Cambridge Centre for Alternative Finance.
6. VISA Inc. (2023). Transaction Volume Statistics.
7. King, S., & Nadal, S. (2012). PPCoin: Peer-to-Peer Crypto-Currency with Proof-of-Stake.
8. LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436-444.