Зміст впровадження AICMP

1.1 Фон запуску AICMP

Як перша децентралізована криптовалюта, Біткоїн забезпечує безпеку реєстру за допомогою алгоритму консенсусу Proof of Work (PoW). У мережі Біткоїн, майнери використовують спеціалізоване обладнання (таке як ASIC, FPGA, і іноді GPU), щоб конкурувати у вирішенні криптографічних головоломок та підтвердженні нових блоків. З розвитком екосистеми Біткоїн, складність майнінгу продовжує зростати, а хешрейт зростає. Індивідуальні майнери, з метою отримання більш стабільного доходу, поступово формують майнінгові пули для участі в майнінгу, агрегуючи обчислювальну потужність.

Однак традиційні майнінг-пули виявили безліч проблем в процесі роботи. З точки зору розподілу ресурсів, використовуваний метод розподілу уніфікованої частки не зміг повністю врахувати відмінності в апаратному забезпеченні майнерів, енергоефективності та умовах мережі, що призвело до низької ефективності використання ресурсів і серйозних витрат енергії. Дрібні майнери через низьку продуктивність обладнання або високі витрати на електроенергію отримують мізерний прибуток у великих майнінг-пулах, стикаючись з високим вхідним бар'єром, що серйозно перешкоджає децентралізованому розвитку майнінгової екосистеми. У той же час механізм розрахунку винагороди багатьох майнінг-пулів непрозорий, йому не вистачає адаптивності в реальному часі, і йому важко впоратися з раптовими коливаннями ринкових цін і змінами складності майнінгу, що ще більше послаблює довіру учасників.

AI-driven Collaborative Mining Pool (AICMP) призначений для вирішення цих проблем. AICMP використовує технологію штучного інтелекту для розподілу ресурсів та прийняття рішень на основі даних, за допомогою інноваційних розробок, таких як динамічний розподіл завдань, прогнозування мережі та ринку, справедливого розподілу прибутку та оптимізації навчання з підсиленням, щоб покращити ефективність використання ресурсів для майнінгу, забезпечити справедливий дохід для малих майнерів, покращити адаптивність майнінг-пулів до змін ринку та надати нове рішення для сталого розвитку екосистеми майнінгу Bitcoin.

1.2 Огляд майнінгу Bitcoin

1.2.1 Огляд протоколу Bitcoin

Безпекова модель Bitcoin базується на вирішенні обчислювально складної хеш-функції SHA-256. Мережа автоматично налаштовує складність майнінгу кожні 2 016 блоків (приблизно кожні 2 тижні), щоб забезпечити середній інтервал часу в 10 хвилин для генерації нового блоку. Коли майнер знаходить дійсний блок (тобто обчислене значення хешу, яке менше цілі складності), він отримує винагороду за блок (наразі 3,125 BTC, поділено приблизно кожні чотири роки), а також всі комісії за транзакції, включені в цей блок. Цей стимулюючий механізм підстегує майнерів безперервно покращувати або розширювати їх апаратне забезпечення для покращення конкурентоспроможності майнінгу, що особливо важливо з моменту народження Bitcoin.

1.2.2 Еволюція та типові моделі майнінгових пулів

Зі зростанням складності майнінгу Bitcoin індивідуальні майнери мають складнощі з отриманням стабільних прибутків, що призводить до появи майнінгових пулів. Майнінгові пули збільшують ймовірність знаходження дійсних блоків шляхом агрегації обчислювальної потужності кількох майнерів, тим самим досягаючи більш частого розподілу прибутку. На даний момент існує кілька популярних методів розподілу винагороди майнінгових пулів:

1. Пропорційний розподіл: У кожному раунді майнінгу винагорода, яку отримує кожен майнер, прямо пропорційна кількості дійсних акцій, які вони внесли до майнінгового пулу перед знаходженням блоку. Цей метод є простим і прямолінійним, але він не враховує ефективність майнера, місцеві витрати та обмеження обладнання.
2. Майнінг Pay-Per-Share (PPS): Кожна правильна частка має фіксовану суму платежу, що забезпечує шахтарям передбачуваний дохід, але перекладає ризик зміни доходу на оператора майнінгового пула.
3. Pay-per-last-N-shares (PPLNS): Тільки останні N дійсних акцій перед знаходженням блоку використовуються для визначення винагороди, що зменшує 'поведінку переходу' майнерів, які часто перемикаються між майнінговими пулами, щоб отримати миттєві винагороди, але також не повністю враховує фактичну ситуацію майнерів.

Хоча ці традиційні моделі винагород вводять концепції довіри та справедливості, на практиці вони загалом нехтуватимуть фактичною ефективністю обчислювальної потужності, місцевими витратами та обмеженнями апаратного забезпечення в реальному часі. У той же час відсутність механізму адаптивного регулювання складності для кожного майнера призводить до низької ефективності використання ресурсів та недостатньої уваги до краткострокових змін на ринку та тенденцій складності майнінгу.

1.3 Недоліки в дизайні існуючих майнінгових пулів

1. Неефективне використання ресурсів: метод розподілу спільних акцій не повністю використовує відмінності між моделями ASIC, конфігураціями обчислювальної потужності та умовами мережі різних майнерів. Наприклад, майнери з високою продуктивністю ASIC можуть отримувати завдання з такою ж складністю, як у майнерів зі слабкою продуктивністю, що призводить до невикористання обчислювальної потужності у майнерах з високою продуктивністю та можливості низької ефективності у майнерів зі слабкою продуктивністю через важкі завдання, що веде до загального витрати енергії.
2. Дрібні майнери стикаються з високими бар'єрами для входу: дрібномасштабні майнінгові операції обмежені продуктивністю обладнання та витратами на електроенергію, що призводить до мінімального прибутку в традиційних майнінгових пулах. Великі промислові майнери домінують на ринку завдяки економії на масштабі, що ускладнює конкуренцію дрібним майнерам і потенційно змушує їх відмовитися від майнінгу, що не сприяє децентралізованому розвитку мережі Bitcoin.
3. Неясний механізм винагороди: Багато майнінгових пулів використовують непрозорі методи розрахунку часток та комісій, що ускладнює розуміння учасниками процесу розрахунку винагороди, що може легко призвести до кризи довіри та вплинути на довгостроковий стабільний розвиток майнінгового пулу.
4. Обмежена можливість адаптації в реальному часі: Ціни на криптовалюти ринку різко коливаються, а складність майнінгу Bitcoin також може раптово змінюватися. Традиційні майнінгові пули часто мають проблеми з швидким адаптуванням до цих нових ситуацій, що призводить до нестабільних доходів майнерів і впливає на прибутковість майнінгових пулів.

   2. Основний дизайн та функції AICMP

2.1 Динамічне розподіл завдань

AICMP використовує двигун призначення завдань, що працює за допомогою штучного інтелекту, який настроює складність розділування для кожного майнера на основі реальних даних. Його ключові вхідні параметри включають:

1. Хешрейт: Швидкість, з якою майнери намагаються вирішити проблему, відображаючи їх обчислювальну потужність.
2. Енергоефективність: співвідношення хешрейту до споживання енергії, що вимірює ефективність використання енергії гірничого обладнання.
3. Затримка: Відноситься до середнього часу проходження мережі, що впливає на швидкість надсилання та перевірки акцій.

Шляхом відповідності складності розподілу акцій цими показниками, AICMP дозволяє високопродуктивним ASIC-майнерам обробляти складніші завдання, тоді як менші або енергозалежні пристрої виконують відносно легкі завантаження. Цей динамічний розподіл завдань не тільки підвищує ефективність використання сумарної потужності хешування, зменшує втрати енергії, спричинені важкими майнінговими завданнями, але й максимізує ефективну швидкість хешування майнінгових пулів у мережі.

2.2 Прогноз мережі та ринку

Прогностичний аналітичний блок AICMP використовує моделі машинного навчання, особливо нейронні мережі часових рядів (наприклад, RNN, LSTM), для здійснення таких прогнозів:

1. Наступне налаштування складності: Аналізуючи історичні дані по складності та поточний стан мережі, передбачити наступне налаштування складності мережі Bitcoin та допомогти майнінговим пулам налаштувати стратегії майнінгу заздалегідь.
2. Ціна на Bitcoin на місці: поєднуючи історичні шаблони коливань цін і сигнали ринку в реальному часі для прогнозування майбутніх цін на Bitcoin, щоб майнінгові пули могли оптимізувати прибутки на основі змін цін.
3. Оптимізуйте комісії за транзакції, передбачаючи рівень перевантаження транзакцій у потенційному пулі пам'яті, та вибирайте транзакції з вищими комісіями для упаковки з метою збільшення загального доходу майнінгового пулу.

Система також може інтегрувати зовнішні дані, такі як глобальні тенденції на ринку криптовалют, місцеві ціни на енергію тощо, для досягнення більш точного моделювання. За допомогою цього прогностичного методу AICMP може передбачувати налаштування складності розподілу акцій та енергії майнінгового пулу для забезпечення прибутковості та адаптивності під час коливань цін або стрибків складності.

2.3 Справедливий розподіл доходів

AICMP стимулює маленьких шахтарів брати участь у майнінгу за допомогою вагового механізму винагороди. На відміну від традиційного лінійного розподілу винагороди, заснованого строго на швидкості хешування, формула для AICMP виглядає наступним чином:

У цій формулі, хоча великі шахтарі все ще можуть заробляти більше прибутку через вищий H1, маленькі шахтарі можуть отримати більший частку прибутку порівняно з чисто лінійним розподілом. Цей метод допомагає підвищити децентралізацію мережі Bitcoin, зберігати довіру між учасниками, сприяти широкій участі, та фундаментально підтримувати безпечну та стабільну роботу мережі Bitcoin.

2.4 Оптимізація навчання з підсиленням

AICMP використовує алгоритми засилених навчання (RL), щоб постійно оптимізувати стратегію розподілу майнінгових пулів. Моделюючи операційне середовище майнінгового пулу (включаючи стан майнера, вхідні дані, складність блоку та результати винагороди) як процес прийняття рішень Маркова (MDP), система навчає політику p з метою максимізації довгострокового прибутку. Ітеративний характер засиленого навчання особливо підходить для динамічних послідовних сценаріїв прийняття рішень та може адаптуватись до постійно змінюваного апаратного забезпечення та ринкових умов з часом.

Троє, технічна архітектура AICMP

3.1 Шар оркестровки штучного інтелекту

Шар оркестрування штучного інтелекту є основним центром AICMP, що складається з чотирьох основних підмодулів:

1. Модуль збору даних: Збирає ключові метрики майнерів, такі як H, E, L, за допомогою безпечних протоколів (таких як Stratum V2, WebSockets). Агрегує та нормалізує зібрані дані в реальному часі та зберігає їх у базі даних часових рядів. Також постійно моніторить дані для виявлення аномалій або ненормальних ситуацій, таких як раптове зниження хешрейту.
2. Двигун розподілу завдань: Застосування стратегій підсиленого навчання для розподілу складності розділу, досягнення цілі ефективності майнінгового пулу шляхом вирішення обмежених задач оптимізації. Розподіл завдань оновлюється кожні кілька секунд або хвилин, залежно від масштабу і нестабільності майнінгового пулу. Пряма комунікація з майнерами для мінімізації затримки розподілу розділу.
3. Аналіз прогнозування: На основі історичних даних про складність, ціну та статус мемпула, тренуйте модель на основі LSTM для надання короткострокових прогнозів для інтервалів блоків, складності мережі та потенційних транзакційних витрат. Інтегровано з агентами навчання з підсиленням, щоб дозволити стратегіям враховувати майбутні можливі стани.
4. Модуль управління стратегією та навчання з посиленням: Реалізуйте різні алгоритми навчання з посиленням (такі як Proximal Policy Optimization (PPO), A2C, DQN) для керування розподілом ресурсів. Підтримка буфера відтворення, що містить кортежі $(s, a, r)$, для оптимізації політики з часом.

3.2 Шар інтерфейсу майнінгу

Шар інтерфейсу майнера надає майнерам набір інструментів та панелей для:

1. Візуалізація реального часу продуктивності: Відображає реальний стан продуктивності кожного майнера, включаючи відправлені шари, прийняті шари та приблизну винагороду, що допомагає майнерам зрозуміти їх статус майнінгу.
2. Конфігурація параметрів операції: Майнерам дозволяється налаштовувати параметри операції, такі як максимальне споживання енергії, пороги температури та інші, щоб краще керувати гірничим обладнанням.
3. Повідомлення про виняток: Коли виникають ненормальні ситуації, такі як значне збільшення затримки мережі або критичні збої обладнання, користувачі будуть негайно повідомлені, щоб переконатися, що майнери можуть вжити своєчасних заходів.

Зручний інтерфейс є надзвичайно важливим для побудови довіри та збільшення прозорості, особливо для майнерів, які можуть не бути знайомі з технологією машинного навчання.

3.3 Модуль розподілу доходів

Коли майнінг-пул успішно видобуває блок, винагорода за блок і комісія за транзакцію будуть відправлені на адресу coinbase майнінг-пулу. Модуль розподілу доходів відповідає за:

1. Розрахунок доходів майнерів: Використовуйте взважену формулу $\eta$ для розрахунку прибутку (R) кожного майнера.
2. Автоматичний платіж: Автоматично виконувати платежі з прибутком та забезпечувати наявність незмінного сліду аудиту платежу.
3. Вартість утримання: Зберігайте певну частку плати за майнінговий пул (дельта), щоб підтримувати інфраструктуру сервера, дослідження штучного інтелекту та інші операційні витрати.

3.4 Зворотний зв'язок та цикл навчання

Всі робочі дані AICMP (такі як частота блокування майнінгу, точність передбачення, зміни продуктивності майнерів і т.д.) будуть повертатися до рівня оркестрації ШІ. Ця система замкненого циклу може постійно оптимізувати весь процес, постійно налаштовувати складність долі, налаштовувати ваговий індекс $\eta$, якщо це необхідно, і вдосконалювати модель передбачення для майбутніх циклів.

3.5 Безпека, Довіра та Протоколи Комунікації

AICMP використовує кілька рівнів мережевих заходів безпеки для запобігання атак:

1. Шифрування (TLS / SSL): Захищає процес надання пропозицій щодо запобігання перехопленню або підробці даних.
2. Автентифікація майнера: перевірте особу кожного майнера за допомогою унікального сертифіката або ключа шифрування, щоб запобігти крадіжці особистих даних і несанкціонованому використанню.

3. Захист від DDoS: Використання розподіленої архітектури, балансувальника навантаження та механізму обмеження швидкості для забезпечення нормального часу роботи майнінгового пулу від зловмисного середовища.

   4. Основна інформація про AICMP-токен

4. Капіталізація ринку: $2,397,399

5. Повна розбавлена ринкова капіталізація: $2,397,399
6. Загальний обсяг: 932,936,533
7. Максимальний Обсяг: 932,936,533
8. Публічний ланцюг: SOL
9. Адреса контракту: BAEXK4X6B3hkqmEkPuyyZQ5fZUb5iZ6SaJ7a9UDnpump
10. Ринкова виставка токенів
    
    В даний час токен AICMP з'явився в Інноваційній зоні Gate.io,Натисніть, щоб торгувати!

Попередження про ризики: Цей проект може мати вищу волатильність та/або вищі ризики порівняно з іншими токенами. Будь ласка, проведіть своє дослідження.

Висновок

AICMP використовує технологію штучного інтелекту для розподілу ресурсів та прийняття рішень на основі даних. Вона покращує ефективність ресурсів майнінгу, забезпечує розумний дохід для маломасштабних майнерів, підвищує адаптивність майнінгових пулів до змін на ринку та надає нове рішення для сталого розвитку екосистеми майнінгу Bitcoin за допомогою інноваційних розробок, таких як динамічний розподіл завдань, прогнозування мережі та ринку, справедливий розподіл доходів та оптимізація навчання з підсиленням.