বৈজ্ঞানিক কম্পিউটিং অ্যাপ্লিকেশনের জন্য ব্লকচেইন প্রুফ-অফ-ওয়ার্ক অভিযোজন

সূচিপত্র

1. ভূমিকা

ব্লকচেইন প্রযুক্তি তার অপরিবর্তনীয় লেজার স্থাপত্যের মাধ্যমে বিকেন্দ্রীভূত ব্যবস্থায় বিপ্লব ঘটিয়েছে, কিন্তু ঐতিহ্যবাহী প্রুফ-অফ-ওয়ার্ক (PoW) প্রক্রিয়ার সাথে যুক্ত শক্তি খরচ ক্রমবর্ধমানভাবে সমস্যাযুক্ত হয়ে উঠছে। বর্তমান ক্রিপ্টোকারেন্সি মাইনিং অপারেশনগুলি বিপুল গণনামূলক সম্পদ ব্যবহার করে যখন শুধুমাত্র ব্লক বৈধতা যাচাই করার জন্য ফলাফল উৎপন্ন করে, যা সম্ভাব্য গণনামূলক শক্তির একটি উল্লেখযোগ্য অপচয়ের প্রতিনিধিত্ব করে।

এই গবেষণাপত্রে সমাধান করা মৌলিক গবেষণা প্রশ্ন হল PoW-কে অর্থপূর্ণ বৈজ্ঞানিক গণনার জন্য পুনরায় উদ্দেশ্যে ব্যবহার করা যেতে পারে কিনা যখন ব্লকচেইন নিরাপত্তা বৈশিষ্ট্য বজায় রাখা হয়। Gridcoin এবং CureCoin-এর মতো বিদ্যমান পদ্ধতির থেকে ভিন্ন যা বাহ্যিক গণনামূলক অবদানকে পুরস্কৃত করে, এই গবেষণা প্রস্তাব করে যে বৈজ্ঞানিক সমস্যাগুলিকে সরাসরি PoW প্রক্রিয়ার মধ্যে একীভূত করা।

2. প্রুফ-অফ-ওয়ার্কের মৌলিক বিষয়

2.1 ঐতিহ্যবাহী PoW প্রক্রিয়া

বিটকয়েনে বাস্তবায়িত ঐতিহ্যবাহী ব্লকচেইন PoW-এর জন্য মাইনারদের একটি ননস মান খুঁজে বের করতে হয় যাতে ব্লক হেডারের ক্রিপ্টোগ্রাফিক হ্যাশ নির্দিষ্ট অসুবিধা মানদণ্ড পূরণ করে। মাইনিং অ্যালগরিদমটি নিম্নরূপে উপস্থাপন করা যেতে পারে:

$nonce$ খুঁজুন যাতে $SHA256(prev\_block\_hash + transaction\_hash + nonce) < target$

যেখানে $target$ একটি গতিশীলভাবে সমন্বিত মান যা মাইনিং অসুবিধা নিয়ন্ত্রণ করে। এই প্রক্রিয়াটি গণনামূলক ব্যয়ের মাধ্যমে ব্লকচেইন নিরাপত্তা নিশ্চিত করে কিন্তু কোন অর্থপূর্ণ বৈজ্ঞানিক আউটপুট উৎপন্ন করে না।

2.2 হ্যাশ-ভিত্তিক PoW-এর সীমাবদ্ধতা

ঐতিহ্যবাহী হ্যাশ-ভিত্তিক PoW বেশ কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ সীমাবদ্ধতায় ভোগে:

• উৎপাদনশীল আউটপুট ছাড়াই চরম শক্তি খরচ
• বিশেষায়িত হার্ডওয়্যার (ASICs) কেন্দ্রীকরণের চাপ সৃষ্টি করে
• ব্যাপক বৈজ্ঞানিক সুবিধার জন্য গণনামূলক কাজের সুবিধা নিতে অক্ষমতা
• বিপুল বিদ্যুৎ খরচের কারণে পরিবেশগত উদ্বেগ

3. বৈজ্ঞানিক PoW কাঠামো

3.1 নকশা প্রয়োজনীয়তা

প্রস্তাবিত বৈজ্ঞানিক PoW-কে ঐতিহ্যবাহী PoW বৈশিষ্ট্য থেকে প্রাপ্ত চারটি গুরুত্বপূর্ণ প্রয়োজনীয়তা পূরণ করতে হবে:

1. গণনামূলক অসুবিধা: নিরাপত্তা বজায় রাখার জন্য সমস্যাটি সমাধান করতে পর্যাপ্ত কঠিন হতে হবে
2. সহজ যাচাইকরণ: সমাধানগুলি নেটওয়ার্ক অংশগ্রহণকারীদের দ্বারা সহজেই যাচাইযোগ্য হতে হবে
3. একীকরণ ক্ষমতা: প্রাক-গণনা রোধ করতে ব্লক তথ্য অন্তর্ভুক্ত করতে হবে
4. সমন্বয়যোগ্য অসুবিধা: সমস্যার জটিলতা গতিশীলভাবে সমন্বয়যোগ্য হতে হবে

3.2 গাণিতিক সূত্রায়ন

গবেষণাটি হ্যাশ গণনাকে উচ্চ-মাত্রিক, অ-রৈখিক অপ্টিমাইজেশন সমস্যা দিয়ে প্রতিস্থাপনের প্রস্তাব করে। ভ্রমণ বিক্রয় প্রতিনিধি সমস্যার (TSP) জন্য, উদ্দেশ্য ফাংশনটি নিম্নরূপে সূত্রায়ন করা যেতে পারে:

কমানো $f(\pi) = \sum_{i=1}^{n-1} d_{\pi(i),\pi(i+1)} + d_{\pi(n),\pi(1)}$

যেখানে $\pi$ শহরগুলির একটি বিন্যাস প্রতিনিধিত্ব করে, $d_{i,j}$ হল শহর $i$ এবং $j$ এর মধ্যে দূরত্ব, এবং $n$ হল শহরের মোট সংখ্যা। PoW-এর জন্য একটি বিন্যাস খুঁজে বের করতে হবে যা মোট ভ্রমণ দূরত্বকে একটি গতিশীলভাবে সমন্বিত থ্রেশহোল্ডের নিচে কমিয়ে দেয়।

4. পরীক্ষামূলক ফলাফল

4.1 TSP সমস্যা সেটআপ

সিমুলেশনটিতে তিনজন মাইনার একটি 50-শহরের TSP উদাহরণ সমাধানের জন্য প্রতিযোগিতা করে। প্রতিটি মাইনার বিভিন্ন অপ্টিমাইজেশন কৌশল প্রয়োগ করে:

• মাইনাররা বিভিন্ন জনসংখ্যার আকার সহ জেনেটিক অ্যালগরিদম বাস্তবায়ন করে
• নেটওয়ার্ক অংশগ্রহণের ভিত্তিতে অসুবিধা থ্রেশহোল্ড সমন্বয় করা হয়
• ব্লক তথ্য অপ্টিমাইজেশনে সীমাবদ্ধতা হিসাবে অন্তর্ভুক্ত করা হয়

4.2 মাইনিং সিমুলেশন

পরীক্ষামূলক ফলাফলগুলি প্রদর্শন করে যে:

• মাইনাররা PoW মানদণ্ড পূরণকারী বৈধ TSP সমাধান সফলভাবে খুঁজে পেয়েছে
• ব্লকচেইন গণনামূলক কাজের মাধ্যমে নিরাপত্তা বৈশিষ্ট্য বজায় রেখেছে
• মাইনিং প্রতিযোগিতার মাধ্যমে ক্রমাগত ভাল TSP সমাধান উদ্ভূত হয়েছে
• মাইনাররা তাদের পদ্ধতিগুলি পরিমার্জন করার সাথে সাথে সময়ের সাথে সাথে সমাধানের গুণমান উন্নত হয়েছে

5. প্রযুক্তিগত বাস্তবায়ন

5.1 অ্যালগরিদম নকশা

বৈজ্ঞানিক PoW অ্যালগরিদম ব্লক-নির্দিষ্ট তথ্যকে অপ্টিমাইজেশন সমস্যায় একীভূত করে। লেনদেন হ্যাশ এবং পূর্ববর্তী ব্লক হ্যাশ সমস্যা সীমাবদ্ধতা বা প্রাথমিক শর্ত তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়, প্রাক-গণনা আক্রমণ রোধ করার সময় নিশ্চিত করে যে প্রতিটি PoW প্রচেষ্টা বর্তমান ব্লকের জন্য অনন্য।

5.2 কোড উদাহরণ

যদিও গবেষণাপত্রটিতে নির্দিষ্ট কোড বাস্তবায়ন অন্তর্ভুক্ত নেই, বৈজ্ঞানিক PoW প্রক্রিয়াটি এই সিউডোকোডের মাধ্যমে উপস্থাপন করা যেতে পারে:

function scientific_pow(prev_block_hash, transactions, difficulty_target):
    # ব্লক ডেটা থেকে অপ্টিমাইজেশন সমস্যা তৈরি করুন
    problem = generate_problem(prev_block_hash, transactions)
    
    # অসুবিধা প্যারামিটার সেট করুন
    threshold = calculate_threshold(difficulty_target)
    
    # সমাধানের জন্য অনুসন্ধান করুন
    while not solution_found:
        candidate_solution = optimization_step(problem)
        solution_quality = evaluate(candidate_solution)
        
        if solution_quality < threshold:
            return candidate_solution
    
    return None

function validate_pow(block, candidate_solution):
    # সমাধানের গুণমানের দ্রুত যাচাইকরণ
    problem = reconstruct_problem(block)
    return evaluate(candidate_solution) < block.difficulty_threshold

6. ভবিষ্যতের প্রয়োগ

বৈজ্ঞানিক PoW কাঠামোর TSP অপ্টিমাইজেশনের বাইরেও বিস্তৃত প্রয়োগ রয়েছে:

• ওষুধ আবিষ্কার: প্রোটিন ভাঁজ সিমুলেশন এবং আণবিক ডকিং সমস্যা
• জলবায়ু মডেলিং: জটিল জলবায়ু সিমুলেশন প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন
• উপকরণ বিজ্ঞান: স্ফটিক গঠন ভবিষ্যদ্বাণী এবং উপকরণ বৈশিষ্ট্য অপ্টিমাইজেশন
• আর্থিক মডেলিং: পোর্টফোলিও অপ্টিমাইজেশন এবং ঝুঁকি বিশ্লেষণ সমস্যা
• মেশিন লার্নিং: নিউরাল আর্কিটেকচার অনুসন্ধান এবং হাইপারপ্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন

এই পদ্ধতিটি ব্লকচেইনকে একটি শক্তি-নিবিড় সিস্টেম থেকে একটি বিতরণিত সুপারকম্পিউটারে রূপান্তর করতে পারে যা অর্থপূর্ণ বৈজ্ঞানিক চ্যালেঞ্জগুলি সমাধান করে।

7. তথ্যসূত্র

1. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System
2. Buterin, V. (2014). Ethereum: A Next-Generation Smart Contract and Decentralized Application Platform
3. Gridcoin: Computational Reward System for BOINC
4. CureCoin: Protein Folding Cryptocurrency
5. Miller, A. et al. (2017). Nonoutsourceable Scratch-Off Puzzles to Discourage Bitcoin Mining Coalitions
6. Ball, M. et al. (2017). Proofs of Useful Work
7. Zhu et al. (2017). Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks

8. সমালোচনামূলক বিশ্লেষণ