Antecedentes de la introducción de AICMP

1.1 Antecedentes del lanzamiento de AICMP

Como la primera criptomoneda descentralizada, Bitcoin asegura la seguridad del libro mayor a través del algoritmo de consenso Proof of Work (PoW). En la red de Bitcoin, los mineros usan hardware especializado (como ASIC, FPGA y ocasionalmente GPU) para competir y resolver acertijos criptográficos y validar nuevos bloques. Con el desarrollo del ecosistema de Bitcoin, la dificultad de minería continúa aumentando y la tasa de hash sigue creciendo. Los mineros individuales, para obtener ingresos más estables, gradualmente forman pools de minería para participar en la minería mediante la agregación de la potencia de computación.

Sin embargo, las piscinas de minería tradicionales han expuesto muchos problemas en el proceso de operación. En cuanto a la asignación de recursos, el método de asignación de participación unificada utilizado no ha logrado considerar plenamente las diferencias en hardware de los mineros, eficiencia energética y condiciones de red, lo que ha resultado en una baja eficiencia de utilización de recursos y un grave desperdicio de energía. Para los mineros pequeños, debido al rendimiento débil del hardware o a los altos costos de electricidad, obtienen magros beneficios en grandes piscinas de minería, enfrentando una barrera de entrada alta, lo que obstaculiza gravemente el desarrollo descentralizado del ecosistema de minería. Al mismo tiempo, el mecanismo de cálculo de recompensas de muchas piscinas de minería es opaco, carece de adaptabilidad en tiempo real y es difícil de hacer frente a las repentinas fluctuaciones del precio del mercado y a los cambios en la dificultad de la minería, debilitando aún más la confianza de los participantes.

El Collaborative Mining Pool (AICMP) impulsado por IA está diseñado para abordar estos problemas. AICMP utiliza tecnología de inteligencia artificial para la asignación de recursos y la toma de decisiones basada en datos, a través de diseños innovadores como la asignación dinámica de tareas, la previsión de redes y mercados, la distribución justa de beneficios y la optimización del aprendizaje por refuerzo, para mejorar la eficiencia de la utilización de los recursos mineros, garantizar rendimientos justos para los pequeños mineros, mejorar la adaptabilidad de los grupos de minería a los cambios del mercado y proporcionar una nueva solución para el desarrollo sostenible de la minería de Bitcoin ecosistema.

1.2 Resumen de la minería de Bitcoin

1.2.1 Resumen del Protocolo Bitcoin

El modelo de seguridad de Bitcoin se basa en resolver la función hash SHA-256, que es computacionalmente costosa. La red ajusta automáticamente la dificultad de minería cada 2.016 bloques (aproximadamente cada 2 semanas) para mantener un intervalo de tiempo promedio de 10 minutos para generar un nuevo bloque. Cuando un minero encuentra un bloque válido (es decir, un valor de hash calculado que es menor que el objetivo de dificultad), recibirá una recompensa por bloque (actualmente 3,125 BTC, reducido a la mitad aproximadamente cada cuatro años), así como todas las tarifas de transacción incluidas en ese bloque. Este mecanismo de incentivos anima a los mineros a actualizar o expandir continuamente su hardware para mejorar la competitividad de la minería, lo que ha sido particularmente significativo desde el nacimiento de Bitcoin.

1.2.2 Evolución y Modelos Comunes de Pool de Minería

Con la creciente dificultad de la minería de Bitcoin, los mineros individuales tienen dificultades para obtener ganancias estables, lo que da lugar a pools de minería. Los pools de minería aumentan la probabilidad de encontrar bloques válidos al agregar la potencia de cálculo de varios mineros, logrando así una distribución de ganancias más frecuente. Actualmente, existen varios métodos populares para la distribución de recompensas de los pools de minería:

1. Distribución proporcional: En una ronda de minería, la recompensa que recibe cada minero es directamente proporcional al número de participaciones válidas que contribuyeron al pool de minería antes de encontrar el bloque. Este método es simple y directo, pero pasa por alto la eficiencia real del poder de hash del minero, los costos locales y las limitaciones del hardware.
2. Minería de Pago por Acción (PPS): Cada acción válida tiene un monto de pago fijo, proporcionando a los mineros ingresos predecibles pero transfiriendo el riesgo de fluctuación de ingresos al operador del pool de minería.
3. Pago por las últimas N acciones (PPLNS): Solo las últimas N acciones válidas antes de que se encuentre un bloque se utilizan para determinar la recompensa, reduciendo el comportamiento de 'salto de piscina' de los mineros que cambian frecuentemente de piscinas de minería para obtener recompensas instantáneas, pero también no considera completamente la situación real de los mineros.

Aunque estos modelos de recompensa tradicionales introducen los conceptos de confianza y equidad, en la operación práctica, generalmente pasan por alto la eficiencia real de la potencia de cálculo, los costos locales y las limitaciones de hardware en tiempo real de los mineros. Al mismo tiempo, la falta de un mecanismo de ajuste de dificultad adaptativa para cada minero conduce a una baja eficiencia de utilización de recursos y una atención insuficiente a los cambios del mercado a corto plazo y las tendencias de dificultad minera.

1.3 Deficiencias en el diseño de los pool de minería existentes

1. Utilización ineficiente de recursos: El método de distribución de participación unificada no aprovecha completamente las diferencias en los modelos de ASIC, las configuraciones de potencia de cálculo y las condiciones de red entre los diferentes mineros. Por ejemplo, se pueden asignar tareas con la misma dificultad a mineros ASIC de alto rendimiento que a mineros de bajo rendimiento, lo que resulta en la subutilización de la potencia de cálculo en los mineros de alto rendimiento y la posibilidad de baja eficiencia en los mineros de bajo rendimiento debido a tareas pesadas, lo que provoca un desperdicio de energía en general.
2. Los pequeños mineros enfrentan altas barreras de entrada: las operaciones mineras a pequeña escala están limitadas por el rendimiento del hardware y los costos de electricidad, lo que resulta en ganancias mínimas en los pools de minería tradicionales. Los grandes mineros industriales dominan el mercado debido a las economías de escala, lo que dificulta la competencia de los pequeños mineros y potencialmente los obliga a renunciar a la minería, lo que no es propicio para el desarrollo descentralizado de la red Bitcoin.
3. Mecanismo de recompensa opaco: Muchos pools de minería utilizan métodos opacos para calcular las acciones y las comisiones, lo que dificulta que los participantes entiendan claramente el proceso de cálculo de la recompensa, lo que puede conducir fácilmente a una crisis de confianza y afectar el desarrollo estable a largo plazo del pool de minería.
4. Limitada Adaptabilidad en Tiempo Real: Los precios del mercado de criptomonedas fluctúan bruscamente, y la dificultad de minería de Bitcoin también puede cambiar repentinamente. Los pools de minería tradicionales a menudo luchan por ajustarse rápidamente para adaptarse a estas nuevas situaciones, lo que resulta en ganancias inestables para los mineros y afecta la rentabilidad de los pools de minería.

   2. Diseño central y características de AICMP

2.1 Asignación Dinámica de Tareas

AICMP adopta un motor de asignación de tareas impulsado por inteligencia artificial, que personaliza la dificultad de las acciones para cada minero en función de los datos en tiempo real. Sus parámetros de entrada clave incluyen:

1. Hash rate: La velocidad a la que los mineros intentan resolver el problema, reflejando su poder de computación.
2. Eficiencia energética: la relación entre la tasa de hash y el consumo de energía, que mide la eficiencia de utilización de energía del hardware de minería.
3. Retraso: Se refiere al tiempo de ida y vuelta de la red promedio, que afecta la velocidad de envío y validación de acciones.

Al hacer coincidir la dificultad de compartir con estos indicadores, AICMP permite a los mineros ASIC de alto rendimiento manejar tareas más complejas, mientras que los dispositivos más pequeños o de energía limitada realizan cargas de trabajo relativamente más livianas. Esta asignación dinámica de tareas no solo mejora la eficiencia de utilización de la potencia de hash agregada, reduce el desperdicio de energía causado por las tareas de minería pesadas, sino que también maximiza la tasa de hash efectiva de los grupos de minería en la red.

2.2 Pronóstico de la Red y el Mercado

La unidad de análisis de predicción de AICMP utiliza modelos de aprendizaje automático, especialmente redes neuronales de series temporales (como RNN, LSTM), para hacer las siguientes predicciones:

1. Próximo ajuste de dificultad: Analizando datos históricos de dificultad y el estado actual de la red, predecir el próximo ajuste de dificultad de la red Bitcoin y ayudar a los pools de minería a ajustar sus estrategias de minería con anticipación.
2. Precio spot de Bitcoin: combinando patrones de fluctuación de precios históricos y señales de mercado en tiempo real para predecir futuros precios de Bitcoin, de modo que los pools de minería puedan optimizar sus ganancias en función de los cambios de precio.
3. Optimice las tarifas de transacción prediciendo el nivel de congestión de las transacciones en la memoria potencial de la piscina, y seleccione las transacciones con tarifas más altas para su empaquetado y aumentar los ingresos generales del pool de minería.

El sistema también puede integrar datos externos, como las tendencias globales del mercado de criptomonedas, los precios locales de la energía, etc., para lograr una modelización más precisa. A través de este método predictivo, AICMP puede ajustar proactivamente la dificultad compartida y la asignación de energía del pool de minería para mantener la rentabilidad y adaptabilidad durante las fluctuaciones de precios o los saltos de dificultad.

2.3 Distribución Justa de Ganancias

AICMP incentiva a los pequeños mineros a participar en la minería a través de un mecanismo de recompensa ponderado. A diferencia de la asignación de recompensa lineal tradicional basada estrictamente en la tasa de hash, la fórmula para AICMP es la siguiente:

En esta fórmula, aunque los mineros grandes aún pueden obtener más ganancias debido a un H1 más alto, los mineros pequeños pueden obtener una mayor parte de las ganancias en comparación con una distribución puramente lineal. Este método ayuda a mejorar la descentralización de la red Bitcoin, mantener la confianza entre los participantes, fomentar una participación más amplia y apoyar fundamentalmente la operación segura y estable de la red Bitcoin.

2.4 Optimización de Aprendizaje Reforzado

AICMP utiliza algoritmos de aprendizaje por refuerzo (RL) para optimizar continuamente la estrategia de asignación de los pools de minería. Al modelar el entorno de operación del pool de minería (que incluye el estado del minero, los datos de entrada, la dificultad del bloque y los resultados de recompensa) como un proceso de decisión de Markov (MDP), el sistema entrena una política p para maximizar las ganancias a largo plazo. La naturaleza iterativa del aprendizaje por refuerzo lo hace particularmente adecuado para escenarios de toma de decisiones dinámicos y secuenciales, y puede adaptarse a las condiciones cambiantes del hardware y del mercado a lo largo del tiempo.

Tres, la arquitectura técnica de AICMP

3.1 Capa de orquestación de IA

La capa de orquestación de IA es el centro principal de AICMP, que consta de cuatro submódulos principales:

1. Módulo de Recopilación de Datos: Recopila métricas clave de los mineros, como H, E, L, a través de protocolos seguros (como Stratum V2, WebSockets). Agrega y normaliza los datos en tiempo real recopilados y los almacena en una base de datos de series temporales. También monitorea continuamente los datos para detectar anomalías o situaciones anormales, como una disminución repentina en la tasa de hash.
2. Motor de asignación de tareas: Aplicando estrategias de aprendizaje por refuerzo para asignar la dificultad de participación, logrando el objetivo de eficiencia del pool de minería al resolver problemas de optimización restringida. La asignación de tareas se actualiza cada pocos segundos a minutos en función de la escala y volatilidad del pool de minería. Comunicación directa con los mineros para minimizar la latencia de asignación de participación.
3. Unidad de Análisis de Predicción: Basada en la dificultad histórica, los datos de precio y el estado del mempool, entrena un modelo basado en LSTM para proporcionar predicciones a corto plazo para los intervalos de bloque, la dificultad de la red y las posibles tarifas de transacción. Integrado con agentes de aprendizaje por refuerzo para permitir estrategias que consideren posibles estados futuros.
4. Módulo de gestión de estrategias y aprendizaje reforzado: Implementar varios algoritmos de aprendizaje reforzado (como Proximal Policy Optimization (PPO), A2C, DQN) para controlar la asignación de recursos. Mantener un búfer de reproducción que contenga tuplas $(s, a, r)$ para optimizar la política con el tiempo.

Capa de Interfaz de Minería 3.2

La capa de interfaz de minero proporciona a los mineros una variedad de herramientas y paneles para:

1. Visualización de rendimiento en tiempo real: muestra el rendimiento en tiempo real de cada minero, incluyendo acciones enviadas, acciones aceptadas y recompensas estimadas, lo que ayuda a los mineros a comprender su estado de minería.
2. Configuración de parámetros de operación: Los mineros pueden configurar los parámetros de operación, como el uso máximo de energía, umbrales de temperatura, etc., para administrar mejor el equipo de minería.
3. Aviso de excepción: Cuando hay situaciones anormales, como un aumento significativo en la latencia de la red o fallas críticas de hardware, se notificará a los usuarios de inmediato para asegurar que los mineros puedan tomar medidas oportunas.

Una interfaz amigable es crucial para construir confianza y aumentar la transparencia, especialmente para los mineros que pueden no estar familiarizados con la tecnología de aprendizaje automático.

3.3 Módulo de Distribución de Ingresos

Cuando el grupo de minería mina con éxito un bloque, la recompensa del bloque y las tarifas de transacción se enviarán a la dirección de Coinbase del grupo de minería. El módulo de distribución de ingresos es responsable de:

1. Calcular las ganancias del minero: Utilice la fórmula ponderada $\eta$ para calcular las ganancias (R) de cada minero.
2. Pago automático: Ejecuta automáticamente los pagos de ganancias y garantiza que el proceso de pago tenga un registro de auditoría inmutable.
3. Tarifa de retención: Retener una cierta proporción de la tarifa del pool de minería (delta) para apoyar la infraestructura del servidor, la investigación de IA y otros costos operativos.

3.4 Bucle de Retroalimentación y Aprendizaje

Todos los datos operativos de AICMP (como la frecuencia de minería de bloques, la precisión de la predicción, los cambios en el rendimiento de los mineros, etc.) se devolverán a la capa de orquestación de IA. Este sistema de bucle cerrado puede optimizar continuamente todo el proceso, ajustar continuamente la dificultad de participación, ajustar el índice ponderado $\eta$ cuando sea necesario y mejorar el modelo de predicción para ciclos futuros.

3.5 Seguridad, Confianza y Protocolos de Comunicación

AICMP adopta múltiples capas de medidas de seguridad de red para prevenir ataques:

1. Cifrado (TLS/SSL): Protege el proceso de envío de participaciones para evitar la intercepción o manipulación de datos.
2. Autenticación de mineros: Verificar la identidad de cada minero a través de un certificado único o clave de encriptación para prevenir el robo de identidad y el uso no autorizado.

3. Protección contra DDoS: Utilizando una arquitectura distribuida, un balanceador de carga y un mecanismo de limitación de velocidad para garantizar el tiempo de operación normal del pool de minería en un entorno malicioso.

   4. Información Básica del Token AICMP

4. Capitalización de mercado: $2,397,399

5. Capitalización de mercado totalmente diluida: $2,397,399
6. Suministro total: 932,936,533
7. Suministro máximo: 932,936,533
8. Cadena pública: SOL
9. Dirección del contrato: BAEXK4X6B3hkqmEkPuyyZQ5fZUb5iZ6SaJ7a9UDnpump
10. Rendimiento del mercado de tokens
    
    Actualmente, el token AICMP ha llegado a la Zona de Innovación de Gate.io,Haga clic para negociar!

Advertencia de riesgo: Este proyecto puede tener una mayor volatilidad y/o mayores riesgos en comparación con otros tokens. Por favor, realice su propia investigación.

Conclusión

AICMP utiliza tecnología de inteligencia artificial para la asignación de recursos y la toma de decisiones basada en datos. Mejora la eficiencia de los recursos de minería, asegura un ingreso razonable para los mineros a pequeña escala, mejora la adaptabilidad de los pools de minería a los cambios del mercado, y proporciona una nueva solución para el desarrollo sostenible del ecosistema de minería de Bitcoin a través de diseños innovadores como la asignación dinámica de tareas, pronósticos de red y mercado, distribución justa de ingresos y optimización de aprendizaje por refuerzo.