অপটিক্যাল প্রুফ অফ ওয়ার্ক (oPoW): ক্রিপ্টোকারেন্সি মাইনিংয়ে একটি প্যারাডাইম শিফট

সূচিপত্র

1. ভূমিকা ও সারসংক্ষেপ

এই নথিটি ডুব্রোভস্কি, বল এবং পেনকোভস্কির "অপটিক্যাল প্রুফ অফ ওয়ার্ক" গবেষণাপত্রের বিশ্লেষণ করে। এই গবেষণাপত্রটি ক্রিপ্টোকারেন্সি মাইনিংয়ের অর্থনৈতিক ও হার্ডওয়্যার ভিত্তিতে একটি মৌলিক পরিবর্তনের প্রস্তাব করে, যা শক্তি-নিবিড় কম্পিউটেশন (OPEX-প্রধান) থেকে মূলধন-নিবিড়, বিশেষায়িত ফোটোনিক হার্ডওয়্যারের (CAPEX-প্রধান) দিকে সরে আসে। মূল থিসিসটি হল, যদিও প্রুফ-অফ-ওয়ার্ক (PoW)-কে একটি যাচাইযোগ্য অর্থনৈতিক খরচ আরোপ করতে হবে, এই খরচের প্রধান উৎস বিদ্যুতের হতে হবে না।

2. ঐতিহ্যবাহী PoW-এর সমস্যা

ঐতিহ্যবাহী SHA256-ভিত্তিক PoW (হ্যাশক্যাশ) বিটকয়েনের মতো নেটওয়ার্কগুলিকে সফলভাবে সুরক্ষিত করেছে, কিন্তু বৃহৎ আকারে এটি গুরুতর সীমাবদ্ধতার সম্মুখীন।

2.1. শক্তি খরচ ও স্কেলেবিলিটি

মাইনিংয়ের প্রাথমিক খরচ হল বিদ্যুৎ। নেটওয়ার্কের মূল্য বৃদ্ধির সাথে সাথে শক্তি খরচও বৃদ্ধি পায়, যা পরিবেশগত উদ্বেগ সৃষ্টি করে এবং কয়েনের মূল্য, শক্তির খরচ এবং নেটওয়ার্ক নিরাপত্তার মধ্যে সরাসরি সংযোগ তৈরি করে। বর্তমান প্রযুক্তি দিয়ে বিটকয়েনকে ১০-১০০ গুণ স্কেল করা পরিবেশগত ও অর্থনৈতিকভাবে অটেকসই বলে বিবেচিত হয়।

2.2. কেন্দ্রীকরণ ও সিস্টেমিক ঝুঁকি

মাইনাররা সবচেয়ে সস্তা বিদ্যুতের অঞ্চলে (ঐতিহাসিকভাবে যেমন চীনের কিছু অংশ) জড়ো হয়। এটি ভৌগোলিক কেন্দ্রীকরণ তৈরি করে, যা একক ব্যর্থতার বিন্দু, আঞ্চলিক নিয়ন্ত্রণের প্রতি সংবেদনশীলতা এবং পার্টিশন আক্রমণের ঝুঁকি বাড়ায়।

3. অপটিক্যাল প্রুফ অফ ওয়ার্ক (oPoW) ধারণা

oPoW হল একটি নতুন ধরনের PoW অ্যালগরিদম যা বিশেষায়িত সিলিকন ফোটোনিক হার্ডওয়্যার দ্বারা দক্ষতার সাথে গণনা করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এটি হ্যাশক্যাশের "ব্রুট-ফোর্স" অনুসন্ধানের প্রকৃতি বজায় রাখে কিন্তু ফোটোনিক কম্পিউটেশনের জন্য ধাঁধাটিকে অপ্টিমাইজ করে।

3.1. মূল অ্যালগরিদম ও প্রযুক্তিগত ভিত্তি

অ্যালগরিদমটিতে হ্যাশক্যাশে ন্যূনতম পরিবর্তন জড়িত। এটির জন্য একটি ননস $n$ খুঁজে বের করা প্রয়োজন যাতে হ্যাশ আউটপুট $H(block\_header, n)$ একটি গতিশীল টার্গেট $T$-এর চেয়ে কম হয়। মূল উদ্ভাবনটি হল যে হ্যাশ ফাংশন বা এর গণনার একটি গুরুত্বপূর্ণ উপাদানকে এমন একটি অপারেশনে ম্যাপ করা হয় যা একটি স্ট্যান্ডার্ড ইলেকট্রনিক ASIC-এর তুলনায় একটি ফোটোনিক ইন্টিগ্রেটেড সার্কিট (PIC)-এ উল্লেখযোগ্যভাবে দ্রুত এবং বেশি শক্তি-দক্ষ।

3.2. হার্ডওয়্যার: সিলিকন ফোটোনিক কো-প্রসেসর

গবেষণাপত্রটি সিলিকন ফোটোনিক্সের অগ্রগতির সুযোগ নেয়, যেখানে কম্পিউটেশন চিপে সম্পাদনের জন্য ইলেকট্রনের পরিবর্তে আলো (ফোটন) ব্যবহার করা হয়। এই কো-প্রসেসরগুলি, প্রাথমিকভাবে অপটিক্যাল নিউরাল নেটওয়ার্কের মতো কম-শক্তির ডিপ লার্নিং কাজের জন্য তৈরি, oPoW-এর জন্য পুনরায় উদ্দেশ্যে ব্যবহার করা হয়। মাইনারদের জন্য অর্থনৈতিক কঠিনতা বিদ্যুতের বিল প্রদান থেকে বিশেষায়িত ফোটোনিক হার্ডওয়্যারের মূলধন খরচের উপর স্থানান্তরিত হয়।

4. মূল সুবিধা ও প্রস্তাবিত লাভ

• শক্তি দক্ষতা: প্রতি হ্যাশের জন্য অপারেশনাল শক্তি খরচে আমূল হ্রাস।
• বিকেন্দ্রীকরণ: মাইনিং শুধুমাত্র সস্তা-বিদ্যুতের অঞ্চলেই নয়, ইন্টারনেট সংযোগ আছে এমন যেকোনো জায়গায় সম্ভব হয়ে ওঠে।
• সেন্সরশিপ প্রতিরোধ: ভৌগোলিক বিস্তার রাষ্ট্র-স্তরের আক্রমণের প্রতি সংবেদনশীলতা হ্রাস করে।
• হ্যাশরেট স্থিতিশীলতা: CAPEX-প্রধান খরচ কাঠামো OPEX-প্রধান মডেলের তুলনায় হ্যাশরেটকে কয়েনের মূল্যের আকস্মিক পতনের প্রতি কম সংবেদনশীল করে তোলে।
• গণতন্ত্রীকরণ: চলমান খরচ কমে যাওয়ায় ছোট আকারের মাইনারদের জন্য প্রবেশের বাধা কমতে পারে।

5. প্রযুক্তিগত গভীর অনুসন্ধান

5.1. গাণিতিক মডেল ও কঠিনতা সমন্বয়

প্রুফ-অফ-ওয়ার্কের মূল শর্তটি $H(block\_header, n) < T$ হিসেবেই থাকে। উদ্ভাবনটি হল $H(\cdot)$ বা এর মধ্যে একটি উপ-ফাংশন $f(x)$-কে অপটিক্যালি বাস্তবায়ন করা। উদাহরণস্বরূপ, যদি ফুরিয়ার ট্রান্সফর্ম বা ম্যাট্রিক্স গুণনের মতো একটি ট্রান্সফর্ম একটি বাধা হয়, তবে এটি একটি PIC-এ আলোর গতিতে সম্পাদন করা যেতে পারে। নেটওয়ার্কের কঠিনতা সমন্বয় অ্যালগরিদম বিটকয়েনের মতোই কাজ করবে, কিন্তু এটি ফোটোনিক মাইনারদের একটি নেটওয়ার্ক দ্বারা উৎপাদিত হ্যাশরেটকে লক্ষ্য করবে, ব্লক টাইমের ভারসাম্য বজায় রাখবে।

5.2. প্রোটোটাইপ ও পরীক্ষামূলক সেটআপ

গবেষণাপত্রটি একটি প্রোটোটাইপের (চিত্র ১) উল্লেখ করে। একটি বিস্তারিত বর্ণনায় একটি সিলিকন ফোটোনিক চিপ জড়িত থাকবে যা ওয়েভগাইড, মডুলেটর এবং ডিটেক্টর দিয়ে ডিজাইন করা হয়েছে যা oPoW অ্যালগরিদমের নির্দিষ্ট গণনামূলক ধাপগুলি সম্পাদন করে। পরীক্ষামূলক সেটআপটি oPoW প্রোটোটাইপের প্রতি হ্যাশে শক্তি (জুল/হ্যাশ) এবং হ্যাশ রেট (হ্যাশ/সেকেন্ড) একটি আধুনিক SHA256 ASIC মাইনারের সাথে তুলনা করবে, যা শক্তি দক্ষতায় কয়েক গুণের উন্নতি প্রদর্শন করবে, যদিও সম্ভবত একটি ভিন্ন পরম হ্যাশরেটে।

6. বিশ্লেষণ কাঠামো উদাহরণ কেস

কেস: অর্থনৈতিক চাপের অধীনে নেটওয়ার্ক নিরাপত্তার মূল্যায়ন।

ঐতিহ্যবাহী PoW (বিটকয়েন-সদৃশ): দৃশ্যকল্প: কয়েনের দাম ৭০% কমে যায়। মাইনিং আয় হ্রাস পায়। উচ্চ বিদ্যুৎ খরচ (OPEX) সহ মাইনাররা অলাভজনক হয়ে পড়ে এবং বন্ধ হয়ে যায়, যার ফলে হ্যাশরেট তীব্রভাবে (~৫০%) কমে যায়। এটি নেটওয়ার্ক নিরাপত্তা (আক্রমণের খরচ) আনুপাতিকভাবে হ্রাস করে, একটি সম্ভাব্য দুষ্টচক্র তৈরি করে।

oPoW মডেল: দৃশ্যকল্প: একই ৭০% মূল্য পতন। মাইনিং আয় কমে যায়। যাইহোক, প্রাথমিক খরচ হল হার্ডওয়্যার CAPEX (ইতিমধ্যেই বিনিয়োগ করা হয়েছে)। মাইনিং চালিয়ে যাওয়ার প্রান্তিক খরচ খুবই কম (ফোটোনিক্সের জন্য সামান্য বিদ্যুৎ)। যুক্তিসঙ্গত মাইনাররা হার্ডওয়্যার বিনিয়োগ পুনরুদ্ধার করতে অপারেশন চালিয়ে যায়, যার ফলে হ্যাশরেটে অনেক কম পতন (~১০-২০%) ঘটে। বাজার মন্দার সময় নেটওয়ার্ক নিরাপত্তা আরও মজবুত থাকে।

7. ভবিষ্যতের প্রয়োগ ও উন্নয়ন রোডম্যাপ

• নতুন ব্লকচেইন নেটওয়ার্ক: প্রাথমিক প্রয়োগ হল নতুন, শক্তি-টেকসই লেয়ার ১ ব্লকচেইনগুলির নকশায়।
• হাইব্রিড PoW সিস্টেম: বিদ্যমান চেইনগুলিতে ঐতিহ্যবাহী PoW-এর পাশাপাশি একটি মাধ্যমিক, শক্তি-দক্ষ মাইনিং অ্যালগরিদম হিসাবে একীকরণের সম্ভাবনা।
• হার্ডওয়্যার বিবর্তন: রোডম্যাপে ফোটোনিক মাইনারগুলির ক্ষুদ্রায়ন, সাধারণ-উদ্দেশ্য চিপগুলির সাথে একীকরণ এবং CAPEX কমাতে গণ-উৎপাদন অন্তর্ভুক্ত।
• ক্রিপ্টোকারেন্সির বাইরে: অন্তর্নিহিত ফোটোনিক কো-প্রসেসর প্রযুক্তি অন্যান্য যাচাইযোগ্য বিলম্ব ফাংশন (VDF) বা গোপনীয়তা-সংরক্ষণকারী গণনার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।
• নিয়ন্ত্রক গ্রিনওয়াশিং ঢাল: oPoW PoW-ভিত্তিক নেটওয়ার্কগুলির জন্য ESG (পরিবেশগত, সামাজিক ও শাসন) উদ্বেগের সরাসরি সমাধানের একটি স্পষ্ট প্রযুক্তিগত পথ প্রদান করতে পারে।

8. তথ্যসূত্র

1. Dubrovsky, M., Ball, M., & Penkovsky, B. (2020). Optical Proof of Work. arXiv preprint arXiv:1911.05193v2.
2. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System.
3. Dwork, C., & Naor, M. (1992). Pricing via Processing or Combatting Junk Mail. Advances in Cryptology — CRYPTO’ 92.
4. Back, A. (2002). Hashcash - A Denial of Service Counter-Measure.
5. Shen, Y., et al. (2017). Deep learning with coherent nanophotonic circuits. Nature Photonics, 11(7), 441–446. (ফোটোনিক কম্পিউটিং গবেষণার উদাহরণ)
6. Cambridge Centre for Alternative Finance. (2023). Cambridge Bitcoin Electricity Consumption Index (CBECI). [শক্তি তথ্যের জন্য বাহ্যিক উৎস]।

9. বিশেষজ্ঞ বিশ্লেষকের মন্তব্য