প্রুফ-অফ-নিউরাল-আর্কিটেকচার কনসেনসাসের জন্য মাইনিং পুলে সহযোগিতামূলক কৌশল

সূচিপত্র

1. ভূমিকা

নিউরাল আর্কিটেকচার সার্চ (NAS) ভিত্তিক কনসেনসাস মেকানিজমে প্রয়োগ করলে প্রচলিত ব্লকচেইন মাইনিং পুলগুলি উল্লেখযোগ্য সীমাবদ্ধতার সম্মুখীন হয়। এই গবেষণা প্রুফ-অফ-নিউরাল-আর্কিটেকচার (PoNAS) কনসেনসাসের জন্য বিশেষভাবে নকশা করা প্রথম সম্পূর্ণ মাইনিং পুল সমাধান উপস্থাপন করে, যা বিতরণকৃত ডিপ লার্নিং ওয়ার্কলোড সমন্বয়ের অনন্য চ্যালেঞ্জগুলি মোকাবেলা করে।

2. পটভূমি ও সম্পর্কিত কাজ

2.1 প্রুফ-অফ-ইউজফুল-ওয়ার্ক কনসেনসাস

সম্প্রতিক ব্লকচেইন কনসেনসাসগুলি প্রচলিত হ্যাশ-ভিত্তিক ধাঁধার বাইরে বিকশিত হয়েছে। প্রাইভেসি-প্রিজারভিং ব্লকচেইন মাইনিং, Coin.AI, WekaCoin, DLBC, এবং PoDL-এর মতো সিস্টেমগুলি প্রুফ-অফ-ইউজফুল-ওয়ার্ক (PoUW) হিসাবে ডিপ লার্নিং প্রশিক্ষণ ব্যবহার করে, গণনামূলক বর্জ্যকে মূল্যবান AI মডেল উন্নয়নে রূপান্তরিত করে।

2.2 নিউরাল আর্কিটেকচার সার্চের মৌলিক বিষয়

NAS আর্কিটেকচার স্পেসের পদ্ধতিগত অন্বেষণের মাধ্যমে ডিপ লার্নিং মডেল নকশা স্বয়ংক্রিয় করে। গণনাগত প্রয়োজনীয়তাগুলি ব্লকচেইন মাইনিং অবকাঠামোর সাথে ভালভাবে সামঞ্জস্যপূর্ণ, যা দুটি ডোমেইনের মধ্যে প্রাকৃতিক সমন্বয় তৈরি করে।

3. PoNAS-এর জন্য মাইনিং পুল নকশা

3.1 আর্কিটেকচার স্পেস পার্টিশনিং

মাইনিং পুল ম্যানেজার শ্রেণীবদ্ধ পচন ব্যবহার করে সম্পূর্ণ নিউরাল আর্কিটেকচার সার্চ স্পেসকে সাবস্পেসে বিভক্ত করে। প্রতিটি সাবস্পেস $S_i$ আর্কিটেকচারাল সীমাবদ্ধতা দ্বারা সংজ্ঞায়িত করা হয়:

$S_i = \{A | A \in \mathcal{A}, f_{constraint}(A) = C_i\}$

যেখানে $\mathcal{A}$ সম্পূর্ণ আর্কিটেকচার স্পেস প্রতিনিধিত্ব করে এবং $C_i$ সাবস্পেস সীমাবদ্ধতা সংজ্ঞায়িত করে।

3.2 মাইনার সহযোগিতা কৌশল

মাইনারদের সমন্বিত অন্বেষণ কৌশল সহ নির্দিষ্ট সাবস্পেসে নিয়োগ করা হয়। পুরস্কার বিতরণ নিম্নলিখিত অনুসরণ করে:

$R_i = \frac{P_i}{\sum_{j=1}^{N} P_j} \times R_{total}$

যেখানে $P_i$ আবিষ্কৃত আর্কিটেকচারের কর্মক্ষমতা মেট্রিক প্রতিনিধিত্ব করে।

3.3 ফল্ট টলারেন্স মেকানিজম

সিস্টেমটি মাইনার কর্মক্ষমতা বিচ্যুতি $\sigma_p$ নিরীক্ষণ করে এবং উচ্চ-পুরস্কারের কাজগুলির জন্য ব্যাকআপ মাইনার বজায় রাখে:

$\sigma_p = \sqrt{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(p_i - \bar{p})^2}$

4. পরীক্ষামূলক ফলাফল

পরীক্ষামূলক বৈধতা প্রস্তাবিত মাইনিং পুল পদ্ধতির উল্লেখযোগ্য সুবিধা প্রদর্শন করে:

• স্বতন্ত্র মাইনারের তুলনায় আর্কিটেকচার আবিষ্কারে ৩.২x গড় গতি বৃদ্ধি
• বাস্তবায়িত ব্যাকআপ মেকানিজম সহ ৯৮.৭% কার্য সম্পূর্ণতার হার
• সাবস্পেস অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে মাইনার পুরস্কারে ৪৫% ভ্যারিয়েন্স হ্রাস

5. প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণ কাঠামো

বিশ্লেষকের দৃষ্টিভঙ্গি: মূল অন্তর্দৃষ্টি, যৌক্তিক প্রবাহ, শক্তি ও ত্রুটি, কার্যকরী অন্তর্দৃষ্টি

মূল অন্তর্দৃষ্টি

এই গবেষণাপত্রটি অপ্রয়োজনীয় হ্যাশ গণনাকে উৎপাদনশীল নিউরাল আর্কিটেকচার সার্চ দিয়ে প্রতিস্থাপন করে মাইনিং পুল অর্থনীতিকে মৌলিকভাবে পুনর্বিবেচনা করে। আসল অগ্রগতি কেবল প্রযুক্তিগত নয়—এটি অর্থনৈতিক: তারা এমন একটি সিস্টেম তৈরি করেছে যেখানে ব্লকচেইন নিরাপত্তা এবং AI অগ্রগতি পরস্পরের পরিপূরক而不是 প্রতিদ্বন্দ্বী উদ্দেশ্যে পরিণত হয়। এটি ব্লকচেইন পরিবেশগতভাবে অটেকসই নয় এই মৌলিক সমালোচনার সরাসরি মোকাবেলা করে।

যৌক্তিক প্রবাহ

যুক্তিটি অস্ত্রোপচারের মতো স্পষ্টতা সহ অগ্রসর হয়: PoW-এর শক্তি বর্জ্যের অnegatable সমস্যা দিয়ে শুরু করুন, NAS-কে গণনাগতভাবে অনুরূপ কিন্তু সামাজিকভাবে মূল্যবান হিসাবে পরিচয় করিয়ে দিন, তারপর দেখান কিভাবে মাইনিং পুল মেকানিজমগুলি পুনরায় উদ্ভাবনের পরিবর্তে অভিযোজিত হতে পারে। সৌন্দর্য lies বিদ্যমান মাইনিং অবকাঠামো এবং অর্থনৈতিক আচরণগুলিকে লিভারেজ করার সময় অন্তর্নিহিত মূল্য সৃষ্টিকে সম্পূর্ণরূপে রূপান্তরিত করে। অর্ধ-সিদ্ধ "গ্রিন ব্লকচেইন" প্রস্তাবনার unlike, এটি ক্রিপ্টোগ্রাফিক নিরাপত্তা বজায় রাখার সময় মূর্ত AI গবেষণা আউটপুট সরবরাহ করে।

শক্তি ও ত্রুটি

শক্তি: সাবস্পেস পার্টিশনিং কৌশলটি সত্যই অভিনব—এটি অপ্রয়োজনীয় কাজ রোধ করার সময় অন্বেষণের বৈচিত্র্য বজায় রাখে। ব্যাকআপ মাইনার মেকানিজম বাস্তব-বিশ্বের স্থাপনার চ্যালেঞ্জগুলির পরিশীলিত বোঝা দেখায়। ENAS বা DARTS-এর মতো প্রচলিত বিতরণকৃত NAS পদ্ধতির তুলনায়, এটি কেন্দ্রীভূত সমন্বয়ের প্রয়োজন না হয়ে ব্লকচেইনের নেটিভ প্রণোদনা মেকানিজমগুলিকে লিভারেজ করে।

গুরুত্বপূর্ণ ত্রুটি: গবেষণাপত্রটি যাচাইকরণ ব্যয়ের সমস্যাকে গুরুতরভাবে недооценивает। আপনি কিভাবে দ্রুত যাচাই করবেন যে একজন মাইনার প্রকৃতপক্ষে অর্থপূর্ণ NAS কাজ performed而不是 সিস্টেমকে গেম করেছে? বর্ণিত পদ্ধতিগুলি পরিশীলিত adversarial আক্রমণের জন্য vulnerable হবে যা ন্যূনতম গণনা সহ বিশ্বাসযোগ্য-কিন্তু-সুবিধাজনক আর্কিটেকচার তৈরি করে।

কার্যকরী অন্তর্দৃষ্টি

ব্লকচেইন প্রকল্পগুলির জন্য: এটি AI উন্নয়নের অর্থপূর্ণ বিকেন্দ্রীকরণের জন্য একটি কার্যকরী পথ প্রদান করে। AI গবেষকদের জন্য: এটি বিল্ট-ইন প্রণোদনা সমন্বয় সহ বিতরণকৃত গণনা অ্যাক্সেস করার একটি অভূতপূর্ব সুযোগ প্রতিনিধিত্ব করে। অবিলম্বে পরবর্তী পদক্ষেপ হওয়া উচিত যাচাইকরণ ফাঁক মোকাবেলা করার জন্য NAS-এর জন্য verifiable delay functions বাস্তবায়ন। এন্টারপ্রাইজগুলি হাইব্রিড মডেলগুলি অন্বেষণ করা উচিত যেখানে অভ্যন্তরীণ গবেষণা দলগুলি বাহ্যিক গণনাগত সম্পদের সাথে সমন্বয় করার জন্য এই কাঠামোটি ব্যবহার করে।

6. ভবিষ্যত প্রয়োগ ও দিকনির্দেশনা

প্রস্তাবিত কাঠামোটি বেশ কয়েকটি প্রতিশ্রুতিশীল প্রয়োগ সক্ষম করে:

• প্রোভেনেন্স ট্র্যাকিং সহ বিকেন্দ্রীভূত AI মডেল মার্কেটপ্লেস
• প্রাতিষ্ঠানিক সীমানা জুড়ে ফেডারেটেড লার্নিং সমন্বয়
• একটি বিকেন্দ্রীভূত পরিষেবা হিসাবে স্বয়ংক্রিয় মেশিন লার্নিং
• স্বচ্ছ অবদান ট্র্যাকিং সহ আন্তঃপ্রাতিষ্ঠানিক গবেষণা সহযোগিতা

7. তথ্যসূত্র

1. Z. Li et al., "Privacy-Preserving Blockchain Mining," IEEE S&P, 2021
2. Y. Chen et al., "Coin.AI: A Proof-of-Useful-Work Scheme for Blockchain-Based Distributed Deep Learning," arXiv:2103.17001
3. B. Z. H. Zhao et al., "WekaCoin: A Blockchain-Based Platform for Distributed Machine Learning," FC 2022
4. X. Wang et al., "DLBC: A Deep Learning Blockchain for Distributed Machine Learning," ICDCS 2021
5. J. Zhu et al., "Proof of Deep Learning (PoDL): Using Deep Learning as Proof of Useful Work," TPDS 2022
6. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.
7. Zoph, B., & Le, Q. V. (2017). Neural Architecture Search with Reinforcement Learning. ICLR 2017