Latar Belakang Pengenalan AICMP

1.1 Latar Belakang Peluncuran AICMP

Sebagai cryptocurrency terdesentralisasi pertama, Bitcoin menjamin keamanan ledger melalui algoritma konsensus Proof of Work (PoW). Di jaringan Bitcoin, para penambang menggunakan perangkat keras khusus (seperti ASIC, FPGA, dan kadang-kadang GPU) untuk bersaing memecahkan teka-teki kriptografi dan memvalidasi blok baru. Dengan perkembangan ekosistem Bitcoin, tingkat kesulitan penambangan terus meningkat, dan hash rate terus bertambah. Penambang individu, untuk mendapatkan pendapatan yang lebih stabil, secara bertahap membentuk pool penambangan untuk berpartisipasi dalam penambangan dengan menggabungkan kekuatan komputasi.

Namun, kolam penambangan tradisional telah mengungkapkan banyak masalah dalam proses operasinya. Dalam hal alokasi sumber daya, metode alokasi bagi hasil yang digunakan belum sepenuhnya mempertimbangkan perbedaan perangkat keras penambang, efisiensi daya, dan kondisi jaringan, sehingga menyebabkan efisiensi pemanfaatan sumber daya rendah dan pemborosan energi yang serius. Bagi penambang kecil, karena performa perangkat keras yang lemah atau biaya listrik tinggi, mereka menghasilkan keuntungan yang sedikit di kolam penambangan besar, menghadapi hambatan masuk yang tinggi, yang secara serius menghambat perkembangan terdesentralisasi dari ekosistem penambangan. Pada saat yang sama, mekanisme perhitungan imbalan dari banyak kolam penambangan tidak transparan, kurang adaptabilitas real-time, dan sulit untuk menghadapi fluktuasi harga pasar yang tiba-tiba dan perubahan kesulitan penambangan, yang lebih memperlemah kepercayaan peserta.

AI-driven Collaborative Mining Pool (AICMP) dirancang untuk mengatasi masalah ini. AICMP menggunakan teknologi kecerdasan buatan untuk alokasi sumber daya dan pengambilan keputusan berbasis data, melalui desain inovatif seperti alokasi tugas dinamis, peramalan jaringan dan pasar, distribusi keuntungan yang adil, dan optimalisasi pembelajaran penguatan, untuk meningkatkan efisiensi pemanfaatan sumber daya pertambangan, memastikan pengembalian yang adil untuk penambang kecil, meningkatkan kemampuan beradaptasi kolam penambangan terhadap perubahan pasar, dan memberikan solusi baru untuk pengembangan berkelanjutan penambangan Bitcoin ekosistem.

1.2 Gambaran Umum Penambangan Bitcoin

1.2.1 Gambaran Umum Protokol Bitcoin

Model keamanan Bitcoin didasarkan pada menyelesaikan fungsi hash SHA-256 yang mahal secara komputasi. Jaringan secara otomatis menyesuaikan kesulitan penambangan setiap 2.016 blok (sekitar setiap 2 minggu) untuk mempertahankan interval waktu rata-rata 10 menit dalam menghasilkan blok baru. Ketika penambang menemukan blok yang valid (yaitu, nilai hash yang dihitung lebih kecil dari target kesulitan), mereka akan menerima imbalan blok (saat ini 3.125 BTC, dibagi setengah sekitar setiap empat tahun) serta semua biaya transaksi yang disertakan dalam blok tersebut. Mekanisme insentif ini mendorong penambang untuk terus meningkatkan atau memperluas perangkat keras mereka untuk meningkatkan daya saing penambangan, yang telah menjadi sangat signifikan sejak lahirnya Bitcoin.

1.2.2 Evolusi dan Model Umum dari Pool Penambangan

Dengan meningkatnya kesulitan penambangan Bitcoin, para penambang individu mengalami kesulitan mendapatkan keuntungan yang stabil, sehingga munculnya pool penambangan. Pool penambangan meningkatkan probabilitas menemukan blok yang valid dengan menggabungkan daya komputasi dari beberapa penambang, sehingga mencapai distribusi keuntungan yang lebih sering. Saat ini, ada beberapa metode populer untuk distribusi hadiah pool penambangan:

1. Distribusi proporsional: Dalam putaran penambangan, hadiah yang diterima setiap penambang secara langsung berbanding lurus dengan jumlah saham valid yang mereka kontribusikan ke pool penambangan sebelum menemukan blok. Metode ini sederhana dan langsung, tetapi mengabaikan efisiensi daya hash aktual penambang, biaya lokal, dan kendala perangkat keras.
2. Penambangan Pay-Per-Share (PPS): Setiap saham yang valid memiliki jumlah pembayaran tetap, memberikan pendapatan yang dapat diprediksi bagi para penambang namun memindahkan risiko fluktuasi pendapatan ke operator pool penambangan.
3. Pay-per-last-N-shares (PPLNS): Hanya saham terakhir N yang valid sebelum blok ditemukan digunakan untuk menentukan hadiah, mengurangi perilaku 'pool-hopping' dari penambang yang sering beralih antara pool penambangan untuk mendapatkan hadiah instan, namun juga tidak sepenuhnya mempertimbangkan situasi sebenarnya para penambang.

Meskipun model reward tradisional ini memperkenalkan konsep kepercayaan dan keadilan, dalam operasi praktis, umumnya mengabaikan efisiensi daya komputasi aktual, biaya lokal, dan keterbatasan perangkat keras real-time para penambang. Pada saat yang sama, kurangnya mekanisme penyesuaian kesulitan yang adaptif untuk setiap penambang mengakibatkan efisiensi pemanfaatan sumber daya rendah, dan kurang perhatian terhadap perubahan pasar jangka pendek dan tren kesulitan penambangan.

1.3 Kekurangan dalam desain pool penambangan yang sudah ada

1. Pemanfaatan sumber daya yang tidak efisien: Metode distribusi share yang bersatu tidak sepenuhnya memanfaatkan perbedaan model ASIC, konfigurasi daya komputasi, dan kondisi jaringan di antara penambang yang berbeda. Sebagai contoh, penambang ASIC berkinerja tinggi mungkin diberikan tugas dengan kesulitan yang sama dengan penambang berkinerja rendah, mengakibatkan penggunaan daya komputasi yang kurang efisien pada penambang berkinerja tinggi dan kemungkinan efisiensi rendah pada penambang berkinerja rendah akibat tugas yang berat, menyebabkan pemborosan energi secara keseluruhan.
2. Penambang kecil menghadapi hambatan masuk yang tinggi: Operasi penambangan skala kecil dibatasi oleh kinerja perangkat keras dan biaya listrik, menghasilkan keuntungan minimal di kolam penambangan tradisional. Penambang industri besar mendominasi pasar karena skala ekonomi, sehingga sulit bagi penambang kecil untuk bersaing dan berpotensi memaksa mereka untuk berhenti menambang, yang tidak kondusif bagi pengembangan jaringan Bitcoin yang terdesentralisasi.
3. Mekanisme imbalan yang tidak transparan: Banyak kolam penambangan menggunakan metode yang tidak transparan untuk menghitung saham dan biaya, sehingga sulit bagi peserta untuk memahami secara jelas proses perhitungan imbalan, yang dapat dengan mudah menyebabkan krisis kepercayaan dan memengaruhi perkembangan stabil jangka panjang dari kolam penambangan.
4. Keterbatasan Adaptabilitas Real-time: Harga pasar cryptocurrency fluktuatif, dan kesulitan penambangan Bitcoin juga dapat berubah dengan tiba-tiba. Pool penambangan tradisional sering kesulitan menyesuaikan diri dengan cepat untuk beradaptasi dengan situasi baru ini, yang menyebabkan pendapatan penambang yang tidak stabil dan memengaruhi profitabilitas pool penambangan.

   2. Desain Inti dan Fitur AICMP

2.1 Penugasan Tugas Dinamis

AICMP mengadopsi mesin penugasan tugas yang didorong oleh kecerdasan buatan, yang menyesuaikan kesulitan pembagian untuk setiap penambang berdasarkan data real-time. Parameter input kunci termasuk:

1. Hash rate: Kecepatan di mana para penambang mencoba menyelesaikan masalah, mencerminkan kekuatan komputasi mereka.
2. Efisiensi daya: rasio hash rate terhadap konsumsi energi, mengukur efisiensi pemanfaatan energi dari perangkat penambangan.
3. Delay: Merujuk pada waktu putaran jaringan rata-rata, mempengaruhi kecepatan pengiriman dan validasi saham.

Dengan mencocokkan kesulitan pembagian dengan indikator-indikator ini, AICMP memungkinkan penambang ASIC berkapasitas tinggi untuk menangani tugas yang lebih kompleks, sementara perangkat yang lebih kecil atau terbatas energi melakukan beban kerja yang lebih ringan. Penugasan tugas yang dinamis ini tidak hanya meningkatkan efisiensi penggunaan daya hash yang terkumpul, mengurangi pemborosan energi yang disebabkan oleh tugas penambangan yang berat, tetapi juga memaksimalkan tingkat hash efektif dari pool penambangan di jaringan.

2.2 Jaringan dan Ramalan Pasar

Unit analisis prediksi AICMP menggunakan model pembelajaran mesin, terutama jaringan saraf deret waktu (seperti RNN, LSTM), untuk melakukan prediksi-prediksi berikut:

1. Penyesuaian kesulitan mendatang: Dengan menganalisis data kesulitan historis dan status jaringan saat ini, memprediksi penyesuaian kesulitan selanjutnya dari jaringan Bitcoin, dan membantu pool penambangan menyesuaikan strategi penambangan lebih awal.
2. Harga spot Bitcoin: menggabungkan pola fluktuasi harga historis dan sinyal pasar real-time untuk memprediksi harga Bitcoin di masa depan, sehingga pool penambangan dapat mengoptimalkan keuntungan berdasarkan perubahan harga.
3. Meningkatkan biaya transaksi dengan memprediksi tingkat kemacetan transaksi di potensial memori pool, dan memilih transaksi dengan biaya lebih tinggi untuk dikemas untuk meningkatkan pendapatan keseluruhan pool penambangan.

Sistem juga dapat mengintegrasikan data eksternal, seperti tren pasar kripto global, harga energi lokal, dll., untuk mencapai pemodelan yang lebih akurat. Melalui metode prediktif ini, AICMP dapat secara proaktif menyesuaikan kesulitan berbagi dan alokasi energi dari pool penambangan untuk menjaga profitabilitas dan adaptabilitas selama fluktuasi harga atau lonjakan kesulitan.

2.3 Distribusi Pendapatan yang Adil

AICMP mendorong para penambang kecil untuk berpartisipasi dalam penambangan melalui mekanisme imbalan terbobot. Tidak seperti alokasi imbalan linear tradisional yang didasarkan secara ketat pada hash rate, formula untuk AICMP adalah sebagai berikut:

Dalam rumus ini, meskipun penambang besar masih dapat mendapatkan lebih banyak keuntungan karena H1 yang lebih tinggi, penambang kecil dapat memperoleh bagian keuntungan yang lebih besar dibandingkan dengan distribusi linear murni. Metode ini membantu meningkatkan desentralisasi jaringan Bitcoin, mempertahankan kepercayaan antara para peserta, mendorong partisipasi yang lebih luas, dan secara mendasar mendukung operasi yang aman dan stabil dari jaringan Bitcoin.

2.4 Optimisasi Pembelajaran Penguatan

AICMP menggunakan algoritma pembelajaran penguatan (RL) untuk terus mengoptimalkan strategi alokasi dari pool penambangan. Dengan memodelkan lingkungan operasional dari pool penambangan (termasuk status penambang, data masukan, kesulitan blok, dan hasil reward) sebagai proses keputusan Markov (MDP), sistem melatih kebijakan p untuk memaksimalkan keuntungan jangka panjang. Sifat iteratif dari pembelajaran penguatan membuatnya sangat cocok untuk skenario pengambilan keputusan dinamis dan berurutan, serta dapat beradaptasi dengan perubahan perangkat keras dan kondisi pasar yang terus berubah dari waktu ke waktu.

Tiga, arsitektur teknis AICMP

3.1 Lapisan Orkestrasi AI

Lapisan orkestrasi AI adalah pusat inti dari AICMP, terdiri dari empat sub-modul utama:

1. Modul Pengumpulan Data: Mengumpulkan metrik kunci para penambang, seperti H, E, L, melalui protokol yang aman (seperti Stratum V2, WebSockets). Menggabungkan dan menormalkan data real-time yang dikumpulkan, dan menyimpannya dalam basis data seri waktu. Ini juga terus memantau data untuk mendeteksi anomali atau situasi abnormal, seperti penurunan tiba-tiba dalam hash rate.
2. Mesin Penugasan Tugas: Mengaplikasikan strategi pembelajaran penguatan untuk mengalokasikan kesulitan bagian, mencapai tujuan efisiensi dari pool penambangan dengan memecahkan masalah optimisasi yang dibatasi. Penugasan tugas diperbarui setiap beberapa detik hingga menit berdasarkan skala dan volatilitas dari pool penambangan. Komunikasi langsung dengan para penambang untuk meminimalkan laten dari alokasi bagian.
3. Unit Analisis Prediksi: Berdasarkan data kesulitan historis, data harga, dan status mempool, latih model berbasis LSTM untuk memberikan prediksi jangka pendek untuk interval blok, kesulitan jaringan, dan potensi biaya transaksi. Terintegrasi dengan agen pembelajaran penguatan untuk memungkinkan strategi mempertimbangkan kemungkinan keadaan di masa depan.
4. Modul manajemen strategi dan pembelajaran penguatan: Melaksanakan berbagai algoritma pembelajaran penguatan (seperti Proximal Policy Optimization (PPO), A2C, DQN) untuk mengendalikan alokasi sumber daya. Menjaga buffer replay yang berisi tupel $(s, a, r)$ untuk mengoptimalkan kebijakan seiring waktu.

3.2 Lapisan Antarmuka Penambangan

Lapisan Antarmuka Penambang menyediakan penambang dengan berbagai alat dan dasbor untuk:

1. Visualisasi Kinerja Real-time: Menampilkan kinerja real-time setiap penambang, termasuk saham yang diserahkan, saham yang diterima, dan estimasi hadiah, membantu penambang memahami status penambangan mereka.
2. Konfigurasi parameter operasi: Penambang diizinkan untuk mengonfigurasi parameter operasi, seperti penggunaan daya maksimum, ambang batas suhu, dll., Untuk mengelola peralatan penambangan dengan lebih baik.
3. Pemberitahuan pengecualian: Ketika terjadi situasi abnormal, seperti peningkatan tiba-tiba dalam latensi jaringan atau kegagalan perangkat keras yang kritis, pengguna akan segera diberitahu agar penambang dapat mengambil tindakan tepat waktu.

Antarmuka yang ramah pengguna sangat penting untuk membangun kepercayaan dan meningkatkan transparansi, terutama bagi para penambang yang mungkin tidak terbiasa dengan teknologi pembelajaran mesin.

Modul Distribusi Pendapatan 3.3

Ketika pool penambangan berhasil menambang blok, hadiah blok dan biaya transaksi akan dikirim ke alamat coinbase pool penambangan. Modul distribusi pendapatan bertanggung jawab atas:

1. Hitung pendapatan penambang: Gunakan rumus berbobot $\eta$ untuk menghitung pendapatan (R) dari setiap penambang.
2. Pembayaran otomatis: Melaksanakan pembayaran keuntungan secara otomatis dan memastikan bahwa proses pembayaran memiliki jejak audit yang tidak dapat diubah.
3. Biaya retensi: Menahan sebagian proporsi biaya pool penambangan (delta) untuk mendukung infrastruktur server, penelitian kecerdasan buatan, dan biaya operasional lainnya.

3.4 Loop Umpan Balik dan Pembelajaran

Semua data operasional AICMP (seperti frekuensi penambangan blok, akurasi prediksi, perubahan kinerja penambang, dll) akan dikirim kembali ke lapisan orkestrasi AI. Sistem loop tertutup ini dapat terus mengoptimalkan seluruh proses, terus menyesuaikan kesulitan berbagi, menyesuaikan indeks berbobot $\eta$ jika diperlukan, dan meningkatkan model prediksi untuk siklus mendatang.

3.5 Protokol Keamanan, Kepercayaan, dan Komunikasi

AICMP mengadopsi berbagai lapisan langkah keamanan jaringan untuk mencegah serangan:

1. Enkripsi (TLS/SSL): Melindungi proses pengiriman saham untuk mencegah penyadapan atau pemalsuan data.
2. Otentikasi Penambang: Verifikasi identitas setiap penambang melalui sertifikat unik atau kunci enkripsi untuk mencegah pencurian identitas dan penggunaan tanpa izin.

3. Proteksi DDoS: Menggunakan arsitektur terdistribusi, pengatur beban, dan mekanisme pembatasan tingkat untuk memastikan waktu operasi normal dari pool penambangan di lingkungan yang jahat.

   4. Informasi Dasar Token AICMP

4. Market Cap: $2,397,399

5. Nilai kapitalisasi pasar dilusi penuh: $2,397,399
6. Total supply: 932,936,533
7. Pemenuhan Maksimum: 932.936.533
8. Rantai Publik: SOL
9. Alamat Kontrak: BAEXK4X6B3hkqmEkPuyyZQ5fZUb5iZ6SaJ7a9UDnpump
10. Kinerja Pasar Token
    
    Saat ini, token AICMP telah mendarat di Zona Inovasi Gate.io,Klik untuk Berdagang!

Peringatan Risiko: Proyek ini mungkin memiliki volatilitas yang lebih tinggi dan/atau risiko yang lebih tinggi dibandingkan dengan token lainnya. Harap lakukan riset sendiri.

Kesimpulan

AICMP menggunakan teknologi kecerdasan buatan untuk alokasi sumber daya dan pengambilan keputusan berbasis data. Ini meningkatkan efisiensi sumber daya penambangan, memastikan pendapatan yang wajar bagi penambang skala kecil, meningkatkan adaptabilitas kolam penambangan terhadap perubahan pasar, dan menyediakan solusi baru untuk pengembangan berkelanjutan dari ekosistem penambangan Bitcoin melalui desain inovatif seperti alokasi tugas dinamis, ramalan jaringan dan pasar, distribusi pendapatan yang adil, dan optimisasi pembelajaran penguatan.