ইথেরিয়াম ব্লকচেইনে ট্রাস্টলেস মেশিন লার্নিং চুক্তি

সূচিপত্র

1. ভূমিকা

এই গবেষণা ইথেরিয়াম ব্লকচেইনে ট্রাস্টলেস মেশিন লার্নিং চুক্তি তৈরির একটি অভিনব পদ্ধতি উপস্থাপন করে। সিস্টেমটি স্মার্ট চুক্তির মাধ্যমে মেশিন লার্নিং মডেলের স্বয়ংক্রিয় মূল্যায়ন ও বিনিময় সক্ষম করে, কাউন্টারপার্টি ঝুঁকি দূর করে এবং এআই সমাধানের জন্য একটি বিকেন্দ্রীকৃত মার্কেটপ্লেস তৈরি করে।

2. পটভূমি

2.1 ব্লকচেইন ও ক্রিপ্টোকারেন্সি

বিটকয়েন পাবলিক কী ক্রিপ্টোগ্রাফি এবং ব্লকচেইন কনসেনসাস ব্যবহার করে বিকেন্দ্রীকৃত তহবিল সংরক্ষণ ও স্থানান্তর চালু করেছিল। ইথেরিয়াম টুরিং-সম্পূর্ণ স্মার্ট চুক্তির মাধ্যমে এই ক্ষমতা প্রসারিত করেছে, এস্ক্রো সিস্টেম এবং বিকেন্দ্রীকৃত কর্পোরেশন সহ জটিল বিকেন্দ্রীকৃত অ্যাপ্লিকেশন সক্ষম করেছে।

2.2 মেশিন লার্নিংয়ে যুগান্তকারী অগ্রগতি

ক্রিজহেভস্কি et al. এর ২০১২ সালের যুগান্তকারী আবিষ্কার দেখিয়েছিল যে জিপিইউ গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক কার্যকরভাবে প্রশিক্ষণ দিতে পারে, যার ফলে এআই সিস্টেমগুলি ইমেজ শ্রেণীবিন্যাস, স্পিচ রিকগনিশন এবং গেম খেলার মতো নির্দিষ্ট কাজে মানুষের কর্মক্ষমতা অতিক্রম করেছে।

3. প্রযুক্তিগত কাঠামো

3.1 স্মার্ট চুক্তি স্থাপত্য

প্রস্তাবিত সিস্টেমটি একটি বিকেন্দ্রীকৃত মার্কেটপ্লেস তৈরি করতে ইথেরিয়াম স্মার্ট চুক্তি ব্যবহার করে যেখানে:

• ডেটা মালিকরা পুরস্কার সহ এমএল চ্যালেঞ্জ পোস্ট করতে পারেন
• মডেল ট্রেইনাররা সমাধান জমা দিতে পারেন
• স্বয়ংক্রিয় বৈধতা যাচাই সমাধানের সঠিকতা নিশ্চিত করে
• পেমেন্ট স্বয়ংক্রিয়ভাবে বিতরণ করা হয়

3.2 মডেল বৈধতা যাচাই প্রক্রিয়া

চুক্তিটি জমা দেওয়া মডেলগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে মূল্যায়ন করার জন্য একটি হোল্ড-আউট ভ্যালিডেশন সেট ব্যবহার করে। ভ্যালিডেশন প্রক্রিয়াটি নিশ্চিত করে যে মডেলগুলি ভালভাবে সাধারণীকরণ করে এবং স্বাধীন টেস্টিং ডেটাসেটের মাধ্যমে ওভারফিটিং প্রতিরোধ করে।

3.3 অর্থনৈতিক প্রণোদনা

সিস্টেমটি জিপিইউ প্রশিক্ষণ সম্পদের জন্য বাজার-চালিত মূল্য নির্ধারণ তৈরি করে, মাইনারদেরকে লাভজনকতার ভিত্তিতে ক্রিপ্টোকারেন্সি মাইনিং এবং মেশিন লার্নিং প্রশিক্ষণের মধ্যে হার্ডওয়্যার গতিশীলভাবে বরাদ্দ করতে দেয়।

4. বাস্তবায়ন বিবরণ

4.1 গাণিতিক ভিত্তি

নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়াটিকে একটি অপ্টিমাইজেশন সমস্যা হিসাবে উপস্থাপন করা যেতে পারে যা লস ফাংশন হ্রাস করে:

$L(\theta) = \frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m} L(f(x^{(i)}; \theta), y^{(i)})$

যেখানে $\theta$ মডেল প্যারামিটারগুলি উপস্থাপন করে, $m$ হল প্রশিক্ষণ উদাহরণের সংখ্যা, এবং $L$ হল লস ফাংশন যা ভবিষ্যদ্বাণী $f(x^{(i)}; \theta)$ এর সাথে সত্য লেবেল $y^{(i)}$ এর তুলনা করে।

4.2 কোড বাস্তবায়ন

নিচে এমএল মার্কেটপ্লেসের জন্য একটি সরলীকৃত সলিডিটি স্মার্ট চুক্তি কাঠামো দেওয়া হল:

contract MLMarketplace {
    struct Challenge {
        address owner;
        bytes32 datasetHash;
        uint256 reward;
        uint256 accuracyThreshold;
        bool active;
    }
    
    mapping(uint256 => Challenge) public challenges;
    
    function submitModel(uint256 challengeId, bytes32 modelHash, uint256 accuracy) public {
        require(challenges[challengeId].active, "Challenge not active");
        require(accuracy >= challenges[challengeId].accuracyThreshold, "Accuracy too low");
        
        // Transfer reward to submitter
        payable(msg.sender).transfer(challenges[challengeId].reward);
        challenges[challengeId].active = false;
    }
    
    function createChallenge(bytes32 datasetHash, uint256 accuracyThreshold) public payable {
        uint256 challengeId = nextChallengeId++;
        challenges[challengeId] = Challenge({
            owner: msg.sender,
            datasetHash: datasetHash,
            reward: msg.value,
            accuracyThreshold: accuracyThreshold,
            active: true
        });
    }
}

4.3 পরীক্ষামূলক ফলাফল

প্রস্তাবিত সিস্টেমটি সিআইএফএআর-১০ ডেটাসেট ব্যবহার করে ইমেজ শ্রেণীবিন্যাস কাজের সাথে পরীক্ষা করা হয়েছিল। ব্লকচেইন-ভিত্তিক ভ্যালিডেশন ট্রাস্টলেস যাচাই প্রদানের সময় ঐতিহ্যগত কেন্দ্রীভূত ভ্যালিডেশন পদ্ধতির সাথে তুলনীয় নির্ভুলতা অর্জন করেছে।

5. বিশ্লেষণ ও আলোচনা

ট্রাস্টলেস মেশিন লার্নিং চুক্তি সিস্টেমটি বিকেন্দ্রীকৃত এআই অ্যাপ্লিকেশনে একটি উল্লেখযোগ্য অগ্রগতির প্রতিনিধিত্ব করে। ইথেরিয়ামের স্মার্ট চুক্তি ক্ষমতার সুবিধা নিয়ে, এই পদ্ধতিটি ঐতিহ্যগত এমএল মডেল উন্নয়নে সমালোচনামূলক সমস্যাগুলি সমাধান করে, যার মধ্যে রয়েছে বিশ্বাস যাচাই এবং পেমেন্ট নিশ্চয়তা। কিভাবে CycleGAN (Zhu et al., 2017) জোড়া উদাহরণ ছাড়াই প্রশিক্ষণ সক্ষম করে আনসুপারভাইজড ইমেজ-টু-ইমেজ ট্রান্সলেশন বিপ্লব ঘটিয়েছে তার অনুরূপ, এই সিস্টেমটি বিশ্বস্ত মধ্যবর্তী প্রয়োজনীয়তা দূর করে এমএল মডেল উন্নয়ন রূপান্তরিত করে।

প্রযুক্তিগত স্থাপত্যটি দেখায় কিভাবে ব্লকচেইন যাচাইযোগ্য গণনা ফলাফল প্রদান করতে পারে, একটি ধারণা যা ইথেরিয়াম ফাউন্ডেশনের মতো সংস্থাগুলি বিকেন্দ্রীকৃত ওরাকল নেটওয়ার্কে তাদের গবেষণায় অন্বেষণ করেছে। সিস্টেমের অর্থনৈতিক মডেল জিপিইউ গণনামূলক সম্পদের জন্য একটি প্রাকৃতিক মূল্য আবিষ্কার প্রক্রিয়া তৈরি করে, সম্ভাব্যভাবে ক্রিপ্টোকারেন্সি মাইনিং এবং মেশিন লার্নিং ওয়ার্কলোডের মধ্যে আরও দক্ষ বরাদ্দের দিকে নিয়ে যায়। এআই ওয়ার্কলোডের জন্য আধুনিক জিপিইউ ১২৫ টিএফএলওপিএস পর্যন্ত অর্জন করতে পারে, যা এগুলিকে ব্লকচেইন কনসেনসাস অ্যালগরিদম এবং নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণ উভয়ের জন্যই আদর্শ করে তোলে।

গুগলের টেনসরফ্লো এন্টারপ্রাইজ বা অ্যামাজন সেজমেকারের মতো ঐতিহ্যগত কেন্দ্রীভূত এমএল প্ল্যাটফর্মের তুলনায়, এই বিকেন্দ্রীকৃত পদ্ধতিটি বেশ কয়েকটি সুবিধা প্রদান করে: কোনও একক ব্যর্থতার বিন্দু নেই, স্বচ্ছ মডেল ভ্যালিডেশন এবং বিশ্বব্যাপী অ্যাক্সেসযোগ্যতা। যাইহোক, ইথেরিয়ামের গ্যাস খরচ এবং ব্লক আকার সীমাবদ্ধতার কারণে বড় মডেল এবং ডেটাসেটের জন্য সমাধান স্কেলিংয়ে চ্যালেঞ্জগুলি রয়ে গেছে। সিস্টেমের নকশাটি ইথেরিয়াম হোয়াইটপেপারে (Buterin, 2014) বর্ণিত নীতিগুলির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ যা বিশ্বস্ত তৃতীয় পক্ষ ছাড়াই পরিচালিত বিকেন্দ্রীকৃত অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করার জন্য।

ভ্যালিডেশন প্রক্রিয়াটি, যদিও স্ট্যান্ডার্ড শ্রেণীবিন্যাস কাজের জন্য কার্যকর, আরও জটিল এমএল সমস্যার জন্য যেমন রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং বা জেনারেটিভ অ্যাডভারসারিয়াল নেটওয়ার্ক (GANs) অভিযোজন প্রয়োজন হতে পারে। ভবিষ্যতের পুনরাবৃত্তিগুলি যাচাইযোগ্যতা বজায় রাখার সময় গোপনীয়তা বাড়ানোর জন্য মডেল ভ্যালিডেশনের জন্য জিরো-নলেজ প্রুফ অন্তর্ভুক্ত করতে পারে, Zcash এবং ইথেরিয়াম প্রাইভেসি অ্যান্ড স্কেলিং এক্সপ্লোরেশনস টিমের মতো সংস্থাগুলি দ্বারা বিকশিত পদ্ধতিগুলির অনুরূপ।

6. ভবিষ্যত প্রয়োগ

ট্রাস্টলেস এমএল চুক্তি কাঠামোর অসংখ্য সম্ভাব্য প্রয়োগ রয়েছে:

• ফেডারেটেড লার্নিং মার্কেটপ্লেস: একাধিক ডেটা সোর্স জুড়ে গোপনীয়তা-সংরক্ষণকারী মডেল প্রশিক্ষণ সক্ষম করুন
• স্বয়ংক্রিয় এআই উন্নয়ন: সফ্টওয়্যার এজেন্ট যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে এমএল মডেল তৈরি এবং স্থাপনা করে
• ক্রস-চেইন এমএল সমাধান: বিশেষায়িত গণনার জন্য অন্যান্য ব্লকচেইন নেটওয়ার্কের সাথে একীকরণ
• বিকেন্দ্রীকৃত ডেটা মার্কেট: যাচাইযোগ্য প্রোভেনেন্স সহ সম্মিলিত ডেটা এবং মডেল মার্কেটপ্লেস
• এজ কম্পিউটিং ইন্টিগ্রেশন: আইওটি ডিভাইসগুলি বিতরণকৃত মডেল প্রশিক্ষণে অংশগ্রহণ করে

7. তথ্যসূত্র

1. Buterin, V. (2014). Ethereum: A Next-Generation Smart Contract and Decentralized Application Platform
2. Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2012). ImageNet classification with deep convolutional neural networks
3. Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired image-to-image translation using cycle-consistent adversarial networks
4. Silver, D., et al. (2016). Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search
5. He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2015). Deep residual learning for image recognition
6. Hornik, K. (1991). Approximation capabilities of multilayer feedforward networks
7. Chung, J. S., Senior, A., Vinyals, O., & Zisserman, A. (2016). Lip reading sentences in the wild
8. Ethereum Foundation. (2023). Ethereum Improvement Proposals
9. NVIDIA Corporation. (2023). GPU Computing for AI and Deep Learning