प्रूफ-ऑफ-न्यूरल-आर्किटेक्चर सहमति के लिए माइनिंग पूल में सहयोग रणनीति

विषय सूची

1. परिचय

न्यूरल आर्किटेक्चर सर्च (NAS) आधारित सहमति तंत्रों पर लागू होने पर पारंपरिक ब्लॉकचेन माइनिंग पूल महत्वपूर्ण सीमाओं का सामना करते हैं। यह शोध प्रूफ-ऑफ-न्यूरल-आर्किटेक्चर (PoNAS) सहमति के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किया गया पहला व्यापक माइनिंग पूल समाधान प्रस्तुत करता है, जो वितरित डीप लर्निंग वर्कलोड समन्वय की विशिष्ट चुनौतियों का समाधान करता है।

2. पृष्ठभूमि और संबंधित कार्य

2.1 प्रूफ-ऑफ-यूज़फुल-वर्क सहमतियाँ

हाल के ब्लॉकचेन सहमतियाँ पारंपरिक हैश-आधारित पहेलियों से आगे विकसित हुई हैं। प्राइवेसी-प्रिज़र्विंग ब्लॉकचेन माइनिंग, Coin.AI, WekaCoin, DLBC, और PoDL जैसी प्रणालियाँ प्रूफ-ऑफ-यूज़फुल-वर्क (PoUW) के रूप में डीप लर्निंग प्रशिक्षण का लाभ उठाती हैं, जो कम्प्यूटेशनल अपशिष्ट को मूल्यवान AI मॉडल विकास में परिवर्तित करती हैं।

2.2 न्यूरल आर्किटेक्चर सर्च के मूल सिद्धांत

NAS आर्किटेक्चर स्पेस के व्यवस्थित अन्वेषण के माध्यम से डीप लर्निंग मॉडल डिजाइन को स्वचालित करता है। कम्प्यूटेशनल आवश्यकताएँ ब्लॉकचेन माइनिंग इन्फ्रास्ट्रक्चर के साथ अच्छी तरह से संरेखित होती हैं, जो दोनों डोमेन के बीच प्राकृतिक सहक्रिया बनाती हैं।

3. PoNAS के लिए माइनिंग पूल डिजाइन

3.1 आर्किटेक्चर स्पेस विभाजन

माइनिंग पूल मैनेजर पदानुक्रमित अपघटन का उपयोग करके पूर्ण न्यूरल आर्किटेक्चर सर्च स्पेस को उप-स्पेस में विभाजित करता है। प्रत्येक उप-स्पेस $S_i$ को आर्किटेक्चरल बाधाओं द्वारा परिभाषित किया जाता है:

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

जहाँ $\mathcal{A}$ पूर्ण आर्किटेक्चर स्पेस का प्रतिनिधित्व करता है और $C_i$ उप-स्पेस बाधाओं को परिभाषित करता है।

3.2 माइनर सहयोग रणनीति

माइनर्स को समन्वित अन्वेषण रणनीतियों के साथ विशिष्ट उप-स्पेस सौंपे जाते हैं। पुरस्कार वितरण इस प्रकार है:

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

जहाँ $P_i$ खोजे गए आर्किटेक्चर्स के प्रदर्शन मीट्रिक का प्रतिनिधित्व करता है।

3.3 फॉल्ट टॉलरेंस मैकेनिज्म

सिस्टम माइनर प्रदर्शन विचलन $\sigma_p$ की निगरानी करता है और उच्च-पुरस्कार कार्यों के लिए बैकअप माइनर्स बनाए रखता है:

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

4. प्रायोगिक परिणाम

प्रायोगिक सत्यापन प्रस्तावित माइनिंग पूल दृष्टिकोण के महत्वपूर्ण लाभों को प्रदर्शित करता है:

• व्यक्तिगत माइनर्स की तुलना में आर्किटेक्चर खोज में 3.2x औसत गति वृद्धि
• कार्यान्वित बैकअप तंत्र के साथ 98.7% कार्य पूर्णता दर
• उप-स्पेस अनुकूलन के माध्यम से माइनर पुरस्कारों में भिन्नता में 45% की कमी

5. तकनीकी विश्लेषण ढांचा

विश्लेषक परिप्रेक्ष्य: मुख्य अंतर्दृष्टि, तार्किक प्रवाह, शक्तियाँ और कमजोरियाँ, क्रियान्वयन योग्य अंतर्दृष्टि

मुख्य अंतर्दृष्टि

यह पेपर मौलिक रूप से माइनिंग पूल अर्थशास्त्र पर पुनर्विचार करता है, जहाँ अनुत्पादक हैश गणनाओं को उत्पादक न्यूरल आर्किटेक्चर सर्च से प्रतिस्थापित किया जाता है। वास्तविक सफलता केवल तकनीकी नहीं है—यह आर्थिक है: उन्होंने एक ऐसी प्रणाली बनाई है जहाँ ब्लॉकचेन सुरक्षा और AI प्रगति परस्पर सुदृढ़ बन जाते हैं, न कि प्रतिस्पर्धी उद्देश्य। यह ब्लॉकचेन के पर्यावरणीय रूप से अस्थिर होने की मौलिक आलोचना का सीधा समाधान करता है।

तार्किक प्रवाह

तर्क शल्य चिकित्सा सटीकता के साथ आगे बढ़ता है: PoW ऊर्जा अपशिष्ट की निर्विवाद समस्या से शुरू करें, NAS को कम्प्यूटेशनल रूप से समान लेकिन सामाजिक रूप से मूल्यवान के रूप में पेश करें, फिर प्रदर्शित करें कि माइनिंग पूल मैकेनिक्स को पुनर्निर्मित करने के बजाय कैसे अनुकूलित किया जा सकता है। सुंदरता मौजूदा माइनिंग इन्फ्रास्ट्रक्चर और आर्थिक व्यवहारों का लाभ उठाने में निहित है, जबकि अंतर्निहित मूल्य सृजन को पूरी तरह से रूपांतरित किया जाता है। अधूरे "ग्रीन ब्लॉकचेन" प्रस्तावों के विपरीत, यह क्रिप्टोग्राफिक सुरक्षा बनाए रखता है जबकि मूर्त AI शोध आउटपुट प्रदान करता है।

शक्तियाँ और कमजोरियाँ

शक्तियाँ: उप-स्पेस विभाजन रणनीति वास्तव में नवीन है—यह अनावश्यक कार्य को रोकती है जबकि अन्वेषण विविधता बनाए रखती है। बैकअप माइनर मैकेनिज्म वास्तविक दुनिया की तैनाती चुनौतियों की परिष्कृत समझ दिखाता है। ENAS या DARTS जैसी पारंपरिक वितरित NAS दृष्टिकोणों की तुलना में, यह ब्लॉकचेन के मूल प्रोत्साहन तंत्र का लाभ उठाता है न कि केंद्रीकृत समन्वय की आवश्यकता होती है।

महत्वपूर्ण कमजोरी: पेपर सत्यापन लागत समस्या को गंभीर रूप से कम आंकता है। आप कैसे जल्दी से सत्यापित करते हैं कि एक माइनर ने वास्तव में सार्थक NAS कार्य किया है न कि सिस्टम को हेरफेर किया है? वर्णित विधियाँ परिष्कृत प्रतिकूल हमलों के प्रति संवेदनशील होंगी जो न्यूनतम कम्प्यूटेशन के साथ विश्वसनीय-लेकिन-अपोष्टिमल आर्किटेक्चर्स उत्पन्न करती हैं।

क्रियान्वयन योग्य अंतर्दृष्टि

ब्लॉकचेन परियोजनाओं के लिए: यह AI विकास के सार्थक विकेंद्रीकरण की दिशा में एक व्यवहार्य मार्ग प्रदान करता है। AI शोधकर्ताओं के लिए: यह अंतर्निहित प्रोत्साहन संरेखण के साथ वितरित कम्प्यूटेशन तक पहुँचने का एक अभूतपूर्व अवसर है। तत्काल अगला कदम सत्यापन अंतर को दूर करने के लिए NAS के लिए सत्यापन योग्य विलंब कार्यों को लागू करना होना चाहिए। उद्यमों को हाइब्रिड मॉडलों का पता लगाना चाहिए जहाँ आंतरिक शोध दल बाहरी कम्प्यूटेशनल संसाधनों के साथ समन्वय करने के लिए इस ढांचे का उपयोग करते हैं।

6. भविष्य के अनुप्रयोग और दिशाएँ

प्रस्तावित ढांचा कई आशाजनक अनुप्रयोगों को सक्षम बनाता है:

• प्रोवेनेंस ट्रैकिंग के साथ विकेंद्रीकृत AI मॉडल बाजार
• संस्थागत सीमाओं के पार फ़ेडरेटेड लर्निंग समन्वय
• एक विकेंद्रीकृत सेवा के रूप में स्वचालित मशीन लर्निंग
• पारदर्शी योगदान ट्रैकिंग के साथ अंतर-संस्थागत शोध सहयोग

7. संदर्भ

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