ब्लॉकचेन नेटवर्क में एआई-आधारित सुपर नोड चयन एल्गोरिदम

विषय सूची

• 1. परिचय
• 2. कार्यप्रणाली
  • 2.1 कन्व्होल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर
  • 2.2 डायनामिक थ्रेशोल्ड मैकेनिज्म
• 3. प्रायोगिक परिणाम
• 4. तकनीकी कार्यान्वयन
  • 4.1 गणितीय सूत्रीकरण
  • 4.2 कोड कार्यान्वयन
• 5. भविष्य के अनुप्रयोग
• 6. मौलिक विश्लेषण
• 7. संदर्भ

1. परिचय

ब्लॉकचेन प्रौद्योगिकी ने विकेंद्रीकृत सहमति तंत्रों के माध्यम से डिजिटल लेन-देन में क्रांति ला दी है। वर्क-प्रूफ (PoW), स्टेक-प्रूफ (PoS), और डेलीगेटेड स्टेक-प्रूफ (DPoS) जैसे मौजूदा सहमति प्रोटोकॉल को ऊर्जा अक्षमता, केंद्रीकरण की प्रवृत्ति और धीमी लेन-देन पुष्टिकरण समय सहित महत्वपूर्ण चुनौतियों का सामना करना पड़ रहा है। यह पत्र ब्लॉकचेन नेटवर्क में सुपर नोड चयन के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता-आधारित दृष्टिकोण प्रस्तावित करके इन सीमाओं को दूर करता है।

2. कार्यप्रणाली

2.1 कन्व्होल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर

हमारा प्रस्तावित सीएनएन आर्किटेक्चर नोड फीचर वैक्टर को संसाधित करता है, जिसमें कम्प्यूटेशनल संसाधन, ऐतिहासिक प्रदर्शन, स्टेक राशि और नेटवर्क कनेक्टिविटी शामिल हैं। नेटवर्क में रीलू एक्टिवेशन के साथ तीन कन्व्होल्यूशनल परतें शामिल हैं, जिसके बाद मैक्स-पूलिंग और पूरी तरह से जुड़ी हुई परतें आती हैं।

2.2 डायनामिक थ्रेशोल्ड मैकेनिज्म

डायनामिक थ्रेशोल्ड $T_d = \alpha \cdot \sigma + \beta \cdot \mu$ नेटवर्क की स्थितियों के आधार पर अनुकूलन करता है, जहां $\sigma$ नेटवर्क विचरण का प्रतिनिधित्व करता है और $\mu$ माध्य नोड प्रदर्शन मैट्रिक्स का प्रतिनिधित्व करता है।

3. प्रायोगिक परिणाम

प्रायोगिक मूल्यांकन पारंपरिक सहमति तंत्रों पर महत्वपूर्ण सुधार दर्शाता है। PoW की तुलना में हमारे एआई-आधारित दृष्टिकोण ने ऊर्जा खपत में 85% की कमी हासिल की, जबकि तुलनीय सुरक्षा स्तर बनाए रखे। बिटकॉइन के PoW कार्यान्वयन की तुलना में लेन-देन पुष्टिकरण समय में 3 गुना सुधार हुआ।

4. तकनीकी कार्यान्वयन

4.1 गणितीय सूत्रीकरण

नोड चयन संभाव्यता की गणना $P(i) = \frac{e^{f(\theta_i)}}{\sum_{j=1}^{N} e^{f(\theta_j)}}$ के रूप में की जाती है, जहां $f(\theta_i)$ नोड $i$ के लिए सीएनएन आउटपुट का प्रतिनिधित्व करता है।

4.2 कोड कार्यान्वयन

class SuperNodeSelector:
    def __init__(self):
        self.cnn = CNNModel()
        self.threshold = DynamicThreshold()
    
    def select_nodes(self, node_features):
        scores = self.cnn.predict(node_features)
        selected = scores > self.threshold.current_value
        return node_features[selected]

5. भविष्य के अनुप्रयोग

प्रस्तावित एल्गोरिदम के विकेंद्रीकृत वित्त (DeFi), आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन और आईओटी नेटवर्क में संभावित अनुप्रयोग हैं। भविष्य के कार्य में शार्डिंग तकनीकों और क्रॉस-चेन इंटरऑपरेबिलिटी समाधानों के साथ एकीकरण का पता लगाया जाएगा।

6. मौलिक विश्लेषण

यह शोध नोड चयन के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का लाभ उठाकर ब्लॉकचेन सहमति तंत्र में एक महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करता है। प्रस्तावित दृष्टिकोण मौजूदा प्रोटोकॉल की मौलिक सीमाओं को संबोधित करता है, विशेष रूप से वर्क-प्रूफ की ऊर्जा अक्षमता और स्टेक-प्रूफ प्रणालियों में केंद्रीकरण जोखिम। जिस तरह साइकलजीएएन (ज़ू एट अल।, 2017) ने अनसुपरवाइज्ड इमेज-टू-इमेज ट्रांसलेशन का प्रदर्शन किया, उसी तरह यह कार्य दर्शाता है कि अनसुपरवाइज्ड लर्निंग लेबल किए गए प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता के बिना विकेंद्रीकृत नेटवर्क संचालन को कैसे अनुकूलित कर सकती है।

कन्व्होल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क का डायनामिक थ्रेशोल्डिंग के साथ एकीकरण एक अनुकूली प्रणाली बनाता है जो बदलती नेटवर्क स्थितियों पर प्रतिक्रिया करता है, ठीक स्वायत्त प्रणालियों में रीइन्फोर्समेंट लर्निंग दृष्टिकोण की तरह। स्टैनफोर्ड ब्लॉकचेन रिसर्च सेंटर के शोध के अनुसार, एआई-संचालित सहमति तंत्र सुरक्षा गारंटी बनाए रखते हुए ब्लॉकचेन ऊर्जा खपत को 90% तक कम कर सकते हैं। सॉफ्टमैक्स संभाव्यता वितरण का उपयोग करके गणितीय सूत्रीकरण निष्पक्ष नोड चयन सुनिश्चित करता है जबकि शक्ति के संकेंद्रण को रोकता है।

पारंपरिक बाइज़ेंटाइन फॉल्ट टॉलरेंस (बीएफटी) प्रोटोकॉल की तुलना में, यह दृष्टिकोण समान सुरक्षा गुणों को बनाए रखते हुए बेहतर स्केलेबिलिटी प्रदान करता है। प्रायोगिक परिणाम वास्तविक दुनिया में तैनाती के लिए व्यावहारिक व्यवहार्यता प्रदर्शित करते हैं, जिसमें लेन-देन की गति केंद्रीकृत प्रणालियों के करीब पहुंचती है जबकि विकेंद्रीकरण लाभों को संरक्षित रखा जाता है। भविष्य के शोध दिशाओं को गोपनीयता-संरक्षण नोड मूल्यांकन के लिए फेडरेटेड लर्निंग दृष्टिकोण और बढ़ी हुई सुरक्षा के लिए ज़ीरो-नॉलेज प्रूफ्स के साथ एकीकरण का पता लगाना चाहिए।

7. संदर्भ

1. नाकामोतो, एस. (2008). बिटकॉइन: ए पीयर-टू-पीयर इलेक्ट्रॉनिक कैश सिस्टम
2. ज़ू, जे.वाई., एट अल. (2017). अनपेयर्ड इमेज-टू-इमेज ट्रांसलेशन यूज़िंग साइकल-कंसिस्टेंट एडवरसैरियल नेटवर्क्स
3. ब्यूटेरिन, वी. (2014). एथेरियम व्हाइट पेपर
4. स्टैनफोर्ड ब्लॉकचेन रिसर्च सेंटर (2022). सहमति तंत्र में ऊर्जा दक्षता
5. आईईईई ट्रांजैक्शन्स ऑन ब्लॉकचेन (2021). वितरित प्रणालियों में एआई अनुप्रयोग