एथेरियम ब्लॉकचेन पर विश्वास-मुक्त मशीन लर्निंग कॉन्ट्रैक्ट्स

विषय सूची

1. परिचय

यह शोध एथेरियम ब्लॉकचेन पर विश्वास-मुक्त मशीन लर्निंग कॉन्ट्रैक्ट्स बनाने के लिए एक नवीन दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है। यह प्रणाली स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स के माध्यम से मशीन लर्निंग मॉडलों के स्वचालित मूल्यांकन और विनिमय को सक्षम बनाती है, जिससे प्रतिपक्ष जोखिम समाप्त होता है और AI समाधानों के लिए एक विकेंद्रीकृत मार्केटप्लेस बनता है।

2. पृष्ठभूमि

2.1 ब्लॉकचेन और क्रिप्टोकरेंसी

बिटकॉइन ने सार्वजनिक कुंजी क्रिप्टोग्राफी और ब्लॉकचेन सहमति का उपयोग करके विकेंद्रीकृत निधि भंडारण और हस्तांतरण पेश किया। एथेरियम ने ट्यूरिंग-पूर्ण स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स के साथ इस क्षमता का विस्तार किया, जिससे एस्क्रो सिस्टम और विकेंद्रीकृत निगमों सहित जटिल विकेंद्रीकृत अनुप्रयोग सक्षम हुए।

2.2 मशीन लर्निंग में सफलताएँ

2012 में क्रिज़ेव्स्की एट अल. की सफलता ने प्रदर्शित किया कि GPU गहरे न्यूरल नेटवर्क को प्रभावी ढंग से प्रशिक्षित कर सकते हैं, जिससे AI प्रणालियों ने छवि वर्गीकरण, वाक् पहचान और गेम खेलने जैसे विशिष्ट कार्यों में मानवीय प्रदर्शन को पार कर लिया।

3. तकनीकी ढांचा

3.1 स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट आर्किटेक्चर

प्रस्तावित प्रणाली एक विकेंद्रीकृत मार्केटप्लेस बनाने के लिए एथेरियम स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स का उपयोग करती है जहाँ:

• डेटा मालिक पुरस्कारों के साथ ML चुनौतियाँ पोस्ट कर सकते हैं
• मॉडल प्रशिक्षक समाधान जमा कर सकते हैं
• स्वचालित सत्यापन समाधान की शुद्धता सुनिश्चित करता है
• भुगतान स्वचालित रूप से वितरित किए जाते हैं

3.2 मॉडल सत्यापन तंत्र

कॉन्ट्रैक्ट जमा किए गए मॉडलों का स्वचालित रूप से मूल्यांकन करने के लिए एक होल्ड-आउट सत्यापन सेट का उपयोग करता है। सत्यापन प्रक्रिया सुनिश्चित करती है कि मॉडल अच्छी तरह से सामान्यीकरण करते हैं और स्वतंत्र परीक्षण डेटासेट के माध्यम से ओवरफिटिंग को रोकते हैं।

3.3 आर्थिक प्रोत्साहन

यह प्रणाली GPU प्रशिक्षण संसाधनों के लिए बाजार-संचालित मूल्य निर्धारण बनाती है, जिससे माइनर लाभप्रदता के आधार पर क्रिप्टोकरेंसी माइनिंग और मशीन लर्निंग प्रशिक्षण के बीच हार्डवेयर को गतिशील रूप से आवंटित कर सकते हैं।

4. कार्यान्वयन विवरण

4.1 गणितीय आधार

न्यूरल नेटवर्क प्रशिक्षण प्रक्रिया को एक अनुकूलन समस्या के रूप में दर्शाया जा सकता है जो हानि फलन को न्यूनतम करती है:

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

जहाँ $\theta$ मॉडल पैरामीटर्स का प्रतिनिधित्व करता है, $m$ प्रशिक्षण उदाहरणों की संख्या है, और $L$ हानि फलन है जो भविष्यवाणियों $f(x^{(i)}; \theta)$ की तुलना वास्तविक लेबल $y^{(i)}$ से करता है।

4.2 कोड कार्यान्वयन

नीचे ML मार्केटप्लेस के लिए एक सरलीकृत सोलिडिटी स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट संरचना है:

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 प्रायोगिक परिणाम

प्रस्तावित प्रणाली का परीक्षण CIFAR-10 डेटासेट का उपयोग करके छवि वर्गीकरण कार्यों के साथ किया गया। ब्लॉकचेन-आधारित सत्यापन ने पारंपरिक केंद्रीकृत सत्यापन विधियों के बराबर सटीकता प्राप्त की, साथ ही विश्वास-मुक्त सत्यापन प्रदान किया।

5. विश्लेषण और चर्चा

विश्वास-मुक्त मशीन लर्निंग कॉन्ट्रैक्ट प्रणाली विकेंद्रीकृत AI अनुप्रयोगों में एक महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करती है। एथेरियम की स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट क्षमताओं का लाभ उठाकर, यह दृष्टिकोण पारंपरिक ML मॉडल विकास में महत्वपूर्ण मुद्दों को संबोधित करता है, जिनमें विश्वास सत्यापन और भुगतान आश्वासन शामिल हैं। जिस प्रकार CycleGAN (Zhu et al., 2017) ने बिना जोड़े उदाहरणों के प्रशिक्षण को सक्षम करके अनिरीक्षित छवि-से-छवि अनुवाद में क्रांति ला दी, यह प्रणाली विश्वसनीय मध्यस्थों की आवश्यकता को दूर करके ML मॉडल विकास को रूपांतरित करती है।

तकनीकी आर्किटेक्चर प्रदर्शित करता है कि ब्लॉकचेन कैसे सत्यापन योग्य गणना परिणाम प्रदान कर सकता है, एक अवधारणा जिसे एथेरियम फाउंडेशन जैसे संगठनों द्वारा विकेंद्रीकृत ओरेकल नेटवर्क पर उनके शोध में खोजा गया है। प्रणाली का आर्थिक मॉडल GPU कम्प्यूटेशनल संसाधनों के लिए एक प्राकृतिक मूल्य खोज तंत्र बनाता है, जिससे संभावित रूप से क्रिप्टोकरेंसी माइनिंग और मशीन लर्निंग वर्कलोड के बीच अधिक कुशल आवंटन हो सकता है। NVIDIA के GPU कंप्यूटिंग पर शोध के अनुसार, आधुनिक GPU AI वर्कलोड के लिए 125 TFLOPS तक प्राप्त कर सकते हैं, जिससे वे ब्लॉकचेन सहमति एल्गोरिदम और न्यूरल नेटवर्क प्रशिक्षण दोनों के लिए आदर्श बन जाते हैं।

Google के TensorFlow Enterprise या Amazon SageMaker जैसे पारंपरिक केंद्रीकृत ML प्लेटफार्मों की तुलना में, यह विकेंद्रीकृत दृष्टिकोण कई लाभ प्रदान करता है: कोई एकल विफलता बिंदु नहीं, पारदर्शी मॉडल सत्यापन, और वैश्विक पहुंच। हालाँकि, एथेरियम की गैस लागत और ब्लॉक आकार सीमाओं के कारण बड़े मॉडलों और डेटासेट के लिए समाधान को स्केल करने में चुनौतियाँ बनी रहती हैं। प्रणाली का डिजाइन एथेरियम व्हाइटपेपर (Buterin, 2014) में उल्लिखित सिद्धांतों के साथ संरेखित है, जो विश्वसनीय तीसरे पक्ष के बिना संचालित होने वाले विकेंद्रीकृत अनुप्रयोग बनाने के लिए हैं।

सत्यापन तंत्र, जबकि मानक वर्गीकरण कार्यों के लिए प्रभावी है, अधिक जटिल ML समस्याओं जैसे रीइन्फोर्समेंट लर्निंग या जेनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क (GANs) के लिए अनुकूलन की आवश्यकता हो सकती है। भविष्य के संस्करण गोपनीयता बढ़ाने के लिए मॉडल सत्यापन के लिए ज़ीरो-नॉलेज प्रूफ्स को शामिल कर सकते हैं, जबकि सत्यापन क्षमता बनाए रखते हैं, जैसे कि Zcash और Ethereum Privacy and Scaling Explorations टीम जैसे संगठनों द्वारा विकसित किए जा रहे दृष्टिकोण।

6. भविष्य के अनुप्रयोग

विश्वास-मुक्त ML कॉन्ट्रैक्ट ढांचे के कई संभावित अनुप्रयोग हैं:

• फ़ेडरेटेड लर्निंग मार्केटप्लेस: कई डेटा स्रोतों में गोपनीयता-संरक्षण मॉडल प्रशिक्षण सक्षम करना
• स्वचालित AI विकास: सॉफ्टवेयर एजेंट जो स्वचालित रूप से ML मॉडल बनाते और तैनात करते हैं
• क्रॉस-चेन ML समाधान: विशेष गणनाओं के लिए अन्य ब्लॉकचेन नेटवर्क के साथ एकीकरण
• विकेंद्रीकृत डेटा बाजार: सत्यापन योग्य प्रोवेनेंस के साथ संयुक्त डेटा और मॉडल मार्केटप्लेस
• एज कंप्यूटिंग एकीकरण: IoT उपकरण वितरित मॉडल प्रशिक्षण में भाग लेते हैं

7. संदर्भ

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