ब्लॉकचेन DRL अनुरोध भीड़स्रोत के माध्यम से एआई प्रशिक्षण को लोकतांत्रिक बनाने के लिए तैयार

डीप रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (DRL) आज उपयोग में सबसे लोकप्रिय और उन्नत एआई एल्गोरिदम में से एक है। ये सिस्टम मशीन लर्निंग प्रोटोकॉल की प्रभावशीलता को डीप न्यूरल नेटवर्क की प्रोग्रामेबिलिटी के साथ मिलाकर आश्चर्यजनक परिणाम उत्पन्न करते हैं। आज, DRL एआई एल्गोरिदम ने विज्ञान के कुछ सबसे पुराने रहस्यों को सुलझाने और ऐसे पैटर्न और समाधान खोलने में मदद की है जिन्हें मनुष्य आसानी से नजरअंदाज कर देते हैं।

हाल ही में, शोधकर्ताओं के एक समूह ने बाजार में एक नया अवधारणा पेश की है जो भविष्य में DRL एल्गोरिदम को अधिक व्यवसायों, शोधकर्ताओं और यहाँ तक कि सामान्य उपयोगकर्ताओं तक पहुँचाने में मदद कर सकती है। यह प्रणाली ब्लॉकचेन मार्केट और प्रोत्साहनों का उपयोग करके अपनाने को सरल बनाती है। यहाँ वह सब कुछ है जो आपको जानना चाहिए कि ब्लॉकचेन कैसे DRL समुदाय में लगातार महत्वपूर्ण भूमिका निभाने वाला है।

DRL एआई को क्या अलग बनाता है?

DRL एआई एल्गोरिदम का एक मुख्य लाभ यह है कि वे अपने ज्ञान को एक परिदृश्य से नई स्थितियों में स्थानांतरित कर सकते हैं। यह क्षमता उन्हें मॉडल डेटा के आधार पर नए वातावरण में स्व-शिक्षण के लिए आदर्श बनाती है। DRL एआई सिस्टम नई स्थिति का विश्लेषण कर जटिल उत्तर उत्पन्न कर सकते हैं जो स्वायत्त वाहन चलाने से लेकर आपके जिगर या किडनी में कैंसर कोशिकाओं की पहचान तक सब कुछ समर्थन दे सकते हैं।

स्रोत – Analyticsvidhya

DRL एआई सिस्टम सबसे उन्नत में से हैं और उच्च-आयामी कच्चे इनपुट डेटा की व्याख्या और डिकोडिंग के लिए प्रमुख विकल्प बन गए हैं। यह जानकारी छवियों, वीडियो और अधिक के रूप में आ सकती है। इस कारण, विभिन्न उद्योगों में इस तकनीक को अपनाने और विस्तारित करने की दिशा में एक मजबूत बदलाव आया है। कुछ विश्लेषकों का मानना है कि DRL एआई एक दिन सामान्य एआई सिस्टम को शक्ति प्रदान कर सकता है जो लोगों से नई कार्यों को सीखने के बाद स्वायत्त समाधान अपनाएगा।

शोधकर्ता DRL एआई सिस्टम को पसंद करने का एक और कारण यह है कि वे बेजोड़ स्केलेबिलिटी प्रदान करते हैं। स्केलेबिलिटी संबंधी चिंताओं ने वर्षों तक एआई तकनीक को सीमित किया है। DRL सिस्टम जनसमूह की मांगों को पूरा करने के लिए स्केल कर सकते हैं। इसके अतिरिक्त, वे स्केल किए गए नेटवर्क से डेटा इनपुट करके प्रदर्शन को और बेहतर बना सकते हैं।

DRL एआई की कमियां

DRL एआई एल्गोरिदम प्रोग्राम करने और लागू करने में सबसे कठिन में से हैं। इन एआई एल्गोरिदम को बनाना इतना कठिन होने का एक कारण यह है कि उन्हें सही ढंग से काम करने के लिए बड़ी संख्या में वेरिएबल्स और डेटा की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, सिस्टम को विभिन्न पर्यावरणीय इंटरैक्शन, पैरामीटर, स्थितियों, समय और पिछले प्रोग्रामिंग को ध्यान में रखना पड़ता है। ये सभी प्रक्रियाएँ मिलिसेकंड में होती हैं ताकि उपयोगकर्ताओं को एक सुगम एआई अनुभव मिल सके।

एक उन्नत और उत्तरदायी DRL एल्गोरिदम बनाना महंगा कार्य हो सकता है जिसके लिए विशेषज्ञ सहायता की आवश्यकता होती है। इन एल्गोरिदम को पहले बनाना, डेटा आयात करना और परीक्षण करना, और फिर परिणामों को बेहतर बनाने के लिए फाइन‑ट्यून करना पड़ता है। यह प्रक्रिया समय और फंड दोनों लेती है, जिससे तकनीक की कुल आवश्यकताएँ बढ़ जाती हैं।

औसत व्यक्ति DRL एआई तकनीक तक कैसे पहुँच सकता है

इन आवश्यकताओं के कारण DRL एल्गोरिदम मॉडल करने के सबसे महंगे प्रकारों में से एक बन गए हैं। एआई प्रोग्रामर, परीक्षण, डेटा संग्रह और मॉडलिंग की लागत अधिकांश उपयोगकर्ताओं को इस तकनीक को अपने मॉडलों में लागू करने के शुरुआती चरण से बहुत दूर रखती है।

ब्लॉकचेन तकनीक DRL विकास को आगे बढ़ाने में कैसे मदद कर सकती है

ब्लॉकचेन तकनीक कई तरीकों से भविष्य में DRL तकनीक तक पहुँच को सुधार सकती है। इतिहास ने दिखाया है कि यदि सही तरीके से उपयोग किया जाए तो ब्लॉकचेन प्रोटोकॉल अपनाने को बढ़ावा दे सकते हैं और सेवाओं तक पहुँच का विस्तार कर सकते हैं। पहले से ही, एआई मशीन लर्निंग सेक्टर ने कई एआई‑संचालित इंटीग्रेशन देखे हैं जिन्होंने अपनाने और नवाचार को बढ़ावा दिया है।

मशीन लर्निंग ऐज़ ए सर्विस (MLaaS) मॉडल मौजूद हैं जो उपयोगकर्ताओं को उन्नत ML एल्गोरिदम को सुरक्षित ब्लॉकचेन इकोसिस्टम में बनाना, ट्रेड करना, खरीदना और इंटीग्रेट करना सक्षम बनाते हैं। अधिकांश मामलों में, इस दृष्टिकोण में एक मार्केटप्लेस शामिल होता है जो उपयोगकर्ताओं को एआई मॉडल और अन्य सेवाओं को समुदाय को प्रदान करने के लिए प्रोत्साहित करता है।

विशेष रूप से, यह मॉडल नए उपयोगकर्ताओं के लिए दरवाज़ा खोलने और अपनाने में कई बाधाओं को हटाने का एक शानदार तरीका साबित हुआ है। इसलिए, यह आश्चर्य नहीं कि अब समान दृष्टिकोण DRL एआई सिस्टम के लिए भी मेज़ पर रखा गया है। DRL ऐज़ ए सर्विस (DRaaS) फ्रेमवर्क DRL की सबसे बड़ी समस्याओं में से कुछ को हल करने में मदद करता है और एआई पहुँच, नवाचार और क्षमताओं के एक नए युग को लाने में सहायक हो सकता है।

DRLaaS

द DRLaaS एक फ्रेमवर्क दृष्टिकोण कंपनियों को इन‑हाउस एआई एल्गोरिदम में पूरी तरह निवेश किए बिना DRL सेवाओं का उपयोग करने की अनुमति देता है। यह दृष्टिकोण व्यवसायों और शोधकर्ताओं के लिए लागत को काफी कम कर सकता है जो अपने संचालन में स्वीकार्य एआई मॉडल चाहते हैं। उपयोगकर्ता वह सुविधाएँ चुन सकते हैं जिनकी उन्हें आवश्यकता है और जब उन्हें आवश्यकता हो। यह रणनीति अनावश्यक लागत को घटाती है और सुनिश्चित करती है कि समुदाय डेवलपर्स को प्रोत्साहन प्रदान करता है।

DRLaaS फ्रेमवर्क कैसे काम करता है

शोधकर्ताओं ने एक ऐसा ब्लॉकचेन चुनकर शुरुआत की जो स्केलेबल हो, उच्च प्रोग्रामेबिलिटी प्रदान करता हो, और सफलता का सिद्ध ट्रैक रिकॉर्ड रखता हो। कई विकल्पों की जांच के बाद, टीम ने तय किया कि DRLaaS फ्रेमवर्क को कंसोर्टियम ब्लॉकचेन पर बनाना सबसे अच्छा रहेगा। उल्लेखनीय रूप से, कंसोर्टियम एक विशेष अनुमति ब्लॉकचेन है जो निजी नेटवर्क की तरह काम करता है लेकिन एक कंसोर्टियम के शासन के तहत रहता है।

कंसोर्टियम एक अनोखा प्रूफ़‑ऑफ़‑ऑथॉरिटी एल्गोरिदम उपयोग करता है जो स्केलेबिलिटी सुनिश्चित करने, प्रदर्शन बढ़ाने और गुणवत्ता प्रदान करने के लिए वैध नोड्स को एकीकृत करता है। विशेष रूप से, कंसोर्टियम इंटरप्लैनेटरी फ़ाइल सिस्टम (IPFS) नामक एक प्रॉपर्टीज़ फ़ाइल स्टोरेज सिस्टम को एकीकृत करता है। यह प्रोटोकॉल छेड़छाड़ को रोकने में अत्यधिक प्रभावी है और उपयोगकर्ताओं को स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स के माध्यम से एआई कार्यों का अनुरोध करने की सुविधा देता है।

नए सिस्टम के उपयोगकर्ता समुदाय को DRL मॉड्यूल अनुरोध प्रस्तुत कर सकते हैं। ये अनुरोध उन डेवलपर्स द्वारा उत्तरित किए जा सकते हैं जिन्होंने पहले से संबंधित DRL एल्गोरिदम बनाया है या बनाने की क्षमता रखती है। वे अपने प्रयासों के लिए रिवॉर्ड टोकन के रूप में मुआवजा प्राप्त करते हैं। यह प्रोत्साहन प्रणाली एआई समुदायों को बनाने में प्रभावी साबित हुई है और ML एआई सेक्टर को आगे बढ़ाने में महत्वपूर्ण रही है।

DRLaaS विकल्प क्यों एक स्मार्ट समाधान है – DRL

DRLaaS विकल्प को अधिक समर्थन मिलने का एक मुख्य कारण यह है कि DRL एल्गोरिदम बनाना अत्यधिक महंगा है। इन सिस्टमों के हार्डवेयर लागतें पागलपन की हद तक ऊँची हो सकती हैं। DRL एआई सिस्टम को प्रोग्राम करने को समझाने के लिए, शोधकर्ताओं ने हाल ही में एक टीम द्वारा प्रस्तुत DOTA DRL एआई एल्गोरिदम का उल्लेख किया।

DOTA एल्गोरिदम को प्रोग्राम करने के लिए 51,000 CPUs और 512 GPUs की आवश्यकता थी। औसत शोधकर्ता, उपयोगकर्ता या व्यवसाय के लिए इस स्तर की कंप्यूटेशनल शक्ति को किफायती ढंग से प्राप्त करना असंभव है। इस उपकरण को खरीदना ही एकमात्र वित्तीय बाधा नहीं है। डेटा स्रोत करना, एआई सिस्टम को प्रोग्राम करना और कार्यान्वयन से जुड़े अन्य कार्यों की भी आवश्यकता रहती है। अंत में, अधिकांश फर्मों के लिए इन शक्तिशाली टूल्स को सुरक्षित रूप से एक्सेस करने का एकमात्र तरीका DRLaaS हो सकता है।

अब, व्यवसाय शीर्ष स्तर की विशेषज्ञता और डोमेन ज्ञान का उपयोग करके अपनी आवश्यकताओं के अनुसार कस्टम एआई समाधान बना सकते हैं। DRLaaS विकल्प इन फर्मों को आवश्यकता पड़ने पर एआई सिस्टम का उपयोग करने की अनुमति देता है, जिससे अनावश्यक एक्सपोज़र और लागत में काफी कमी आती है।

शोधकर्ता

अध्ययन के पीछे के शोधकर्ताओं में विभिन्न इंजीनियर, विश्लेषक डेवलपर और अन्य शामिल हैं। विशेष रूप से, अध्ययन ने अहमद अलघा, हादी ओत्रोक, शाक्ति सिंह, राबेब मिज़ुनी, और जमाल बेंटहारस को मुख्य लेखकों के रूप में श्रेय दिया है। अब, टीम अपने संचालन और कार्यान्वयन को बाजार तक विस्तारित करने की दिशा में काम कर रही है, जिससे जनसमूह के लिए अधिक पहुँच सुनिश्चित हो सके।

DRL तकनीकी अनुप्रयोग

आज कई DRL एआई अनुप्रयोग सक्रिय हैं। ये सिस्टम स्वायत्त वाहन, नेविगेशन, स्वास्थ्य देखभाल, गेमिंग और अधिक में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। यहाँ कुछ प्रमुख अनुप्रयोग हैं जो वर्तमान विकल्पों को काफी हद तक सुधार सकते हैं।

DRL स्वास्थ्य देखभाल

DRL तकनीक अगली पीढ़ी की स्वास्थ्य देखभाल प्रथाओं में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाती रहती है। ये उन्नत एआई सिस्टम विशाल डेटा मॉडल में पैटर्न निर्धारित करने में अत्यंत कुशल साबित हुए हैं, जिससे शोधकर्ताओं को पहले अनदेखे सहसंबंध देखने को मिलते हैं। पहले से ही ऐसे एआई सिस्टम मौजूद हैं जो आपके अंगों की स्वास्थ्य स्थिति निर्धारित कर सकते हैं, मस्तिष्क तरंग गतिविधि को स्कैन कर सकते हैं, और क्षतिग्रस्त कोशिकाओं का पता लगा सकते हैं।

DRL सैन्य

सैन्य में DRL तकनीक का उपयोग बढ़ रहा है। इस तकनीक को भविष्य के युद्ध प्रणालियों में उपयोग किया गया है, जिसमें बढ़ती संख्या में ड्रोन स्वॉर्म शामिल हैं। ड्रोन स्वॉर्म एक विधि है जिसमें बड़ी संख्या में स्वायत्त ड्रोन का उपयोग करके दुश्मन पर हमला किया जाता है। यह दृष्टिकोण वायु रक्षा को अभिभूत करने के लिए बनाया गया है।

DRL एआई सिस्टम लक्ष्य तक पहुँचने में भी महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। आज के सैन्य निगरानी सिस्टम DRL को एकीकृत करके निगरानी क्षेत्र में सबसे छोटे परिवर्तन को भी ट्रैक करते हैं, जिससे छिपे हुए हथियार और संभावित लक्ष्य अधिक प्रभावी ढंग से उजागर होते हैं। भविष्य में, पूर्ण एआई किल चेन होंगे जो लक्ष्य निर्धारित करने में मानव अनुमोदन की आवश्यकता को समाप्त कर देंगे।

ब्लॉकचेन परियोजनाओं द्वारा अपनाए गए समान दृष्टिकोण

कई ब्लॉकचेन परियोजनाओं ने उद्योगों में नवाचार को बढ़ावा देने के लिए समान भीड़स्रोत विधियों का उपयोग किया है। शुरुआत में, इस प्रकार का ब्लॉकचेन इंटीग्रेशन क्लाउड कंप्यूटिंग सेवाओं के लिए उपयोग किया गया था। फिर यह डेटा शेयरिंग और कंप्यूटेशनल एक्सचेंज में विस्तारित हुआ। आज, आप बाजार में एआई सहित उन्नत गणनाओं के लिए भीड़स्रोत मार्केटप्लेस पा सकते हैं। यहाँ कुछ प्रमुख उदाहरण हैं।

Golem (GLM)

Golem एक एआई‑केंद्रित विकेंद्रीकृत कंप्यूटिंग मार्केटप्लेस है जो उपयोगकर्ताओं को उनके अप्रयुक्त कंप्यूटेशनल पावर को साझा करने के लिए टोकन के रूप में रिवॉर्ड सुरक्षित करने की अनुमति देता है। यह प्रोटोकॉल किसी को भी महंगे हार्डवेयर खरीदे बिना विशाल कंप्यूटिंग पावर तक पहुँच प्रदान करता है। Golem के दृष्टिकोण के केंद्र में एक विकेंद्रीकृत मार्केटप्लेस है। यहाँ, उपयोगकर्ता GLM टोकन सुरक्षित कर सकते हैं जो डेवलपर्स, शोधकर्ताओं और उपयोगकर्ताओं को CPU पावर प्रदान करते हैं।

विशेष रूप से, Golem उपयोगकर्ताओं को बड़े कंप्यूटेशनल कार्यों को छोटे समाधान में विभाजित करके समुदाय के सक्रिय उपयोगकर्ताओं में वितरित करने में सक्षम बनाता है। यह रणनीति लागत को कम करती है और दक्षता तथा विकेंद्रीकरण को सुधारती है। इस प्रकार, Golem एक लोकप्रिय परियोजना है जो ब्लॉकचेन सिस्टम का उपयोग करके कंप्यूटेशन को सेवा के रूप में प्रदान करने वाले पहले प्रोजेक्ट्स में से एक थी। आज, इसे एक अग्रणी प्लेटफ़ॉर्म के रूप में मान्यता मिली है जिसने एक मजबूत उपयोगकर्ता आधार सुरक्षित किया है।

Render (RENDER)

Render एक औद्योगिक एआई‑संचालित ब्लॉकचेन‑आधारित सिस्टम है जो एआई डेवलपर्स को लगभग असीमित कंप्यूटेशनल पावर प्रदान करता है। यह प्रोटोकॉल मूल रूप से अपने विशाल विकेंद्रीकृत कंप्यूटेशनल पावर का उपयोग करके आज के गेमिंग, शोध और मनोरंजन के लिए आवश्यक उच्च‑परिभाषा वीडियो और इफ़ेक्ट्स को विकसित और प्रोसेस करने में मदद करता था।

Render अपने अनोखे और सिद्ध दृष्टिकोण के माध्यम से वैज्ञानिक, मनोरंजन और शोध समुदायों को सशक्त बनाता है। यह प्लेटफ़ॉर्म वैधता के लिए एथेरियम का उपयोग करता है जबकि 3D प्रोसेसिंग प्रदर्शन को सुधारने के लिए OctaneRender प्रोटोकॉल को एकीकृत करता है। जो उपयोगकर्ता समुदाय को CPU पावर प्रदान करते हैं, वे प्रदान की गई कंप्यूटेशनल पावर की मात्रा के आधार पर RENDER टोकन कमाते हैं।

सार्वजनिक रूप से ट्रेडेड कंपनी जो नवाचारी एआई समाधान विकसित कर रही है

कई एआई फर्में ऐसी एआई विकसित कर रही हैं जो एक दिन आपके जीवन के साथ इंटरैक्ट करेगी। कई मामलों में, आप माइक्रोसॉफ्ट (MSFT ) जैसी बड़ी कंपनियों के बारे में सोच सकते हैं जब एआई विकास की बात आती है। हालांकि, कई सार्वजनिक रूप से ट्रेडेड एआई विकल्प हैं जिनकी जाँच करनी चाहिए। यहाँ एक उदाहरण है एक फर्म का जो बाजार को आवश्यक सेवाएँ प्रदान करने के लिए एआई का उपयोग कर रही है।

1. BrainChip (BRCHF)

BrainChip (BRN.AX ) एआई स्वास्थ्य उद्योग के लिए एक नवाचारी सॉफ़्टवेयर और हार्डवेयर प्रदाता है। यह प्लेटफ़ॉर्म एक न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटिंग मॉडल पेश करता है जिसे मस्तिष्क में न्यूरॉनों के काम करने के तरीके को दर्शाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह रणनीति ऊर्जा दक्षता प्रदान करती है और उच्च प्रदर्शन देती है।

BrainChip एआई क्षेत्र में एक पायनियर है और AIoT (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ऑफ थिंग्स) नेटवर्क के क्षेत्र में अग्रणी भूमिका निभा रहा है। यह अवधारणा IoT (इंटरनेट ऑफ थिंग्स) स्मार्ट डिवाइसों की कम लागत और उपलब्धता को उन्नत एआई एल्गोरिदम की क्षमता के साथ जोड़ती है। परिणामस्वरूप एक अत्यधिक सक्षम सिस्टम बनता है जो संचालन की निगरानी कर सकता है, समस्याओं को उनके उत्पन्न होने से पहले पहचान सकता है, और तुरंत व्यावहारिक समाधान प्रस्तुत कर सकता है।

DRL अनुरोध भीड़स्रोत – सही रास्ता

DRLaaS विकल्प का परिचय बाजार में एकीकरण को आगे बढ़ाने में मदद करेगा। इस दृष्टिकोण ने अन्य एआई सेक्टरों में उपयोगकर्ता समझ और पहुँच को विस्तारित करने में सिद्ध ट्रैक रिकॉर्ड दिखाया है। इसलिए, इसे DRL बाजार में लागू करना बिल्कुल उपयुक्त है। आप उम्मीद कर सकते हैं कि जैसे-जैसे DRL सेवाएँ जनसमूह के लिए उपलब्ध होंगी, एआई इंटीग्रेशन में बहुत अधिक वृद्धि होगी।

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