خلفية إدخال AICMP

1.1 خلفية إطلاق AICMP

كعملة مشفرة لامركزية أولى، يضمن بيتكوين أمان دفتر الأستاذ من خلال خوارزمية الإجماع برهان العمل (PoW). في شبكة بيتكوين، يستخدم المنقبون أجهزة متخصصة (مثل ASIC وFPGA وأحيانًا GPU) للتنافس في حل الألغاز التشفيرية وتحقق الكتل الجديدة. مع تطور نظام بيتكوين البيئي، يستمر تصاعد صعوبة التعدين وتزايد معدل التجزئة. يقوم المنقبون الفرديون، من أجل الحصول على دخل أكثر استقرارًا، بتشكيل مجمعات تعدين تدريجيًا للمشاركة في التعدين من خلال تجميع قوة الحساب.

ومع ذلك ، فقد كشفت مجمعات التعدين التقليدية عن العديد من المشاكل في عملية التشغيل. فيما يتعلق بتخصيص الموارد ، فشلت طريقة تخصيص الأسهم الموحدة المستخدمة في النظر بشكل كامل في الاختلافات في أجهزة عمال المناجم ، وكفاءة الطاقة ، وظروف الشبكة ، مما أدى إلى انخفاض كفاءة استخدام الموارد وإهدار خطير للطاقة. بالنسبة لعمال المناجم الصغار ، بسبب ضعف أداء الأجهزة أو ارتفاع تكاليف الكهرباء ، فإنهم يكسبون أرباحا ضئيلة في مجمعات التعدين الكبيرة ، ويواجهون حاجز دخول مرتفعا ، مما يعيق بشدة التنمية اللامركزية للنظام البيئي للتعدين. في الوقت نفسه ، فإن آلية حساب المكافآت للعديد من مجمعات التعدين مبهمة ، وتفتقر إلى القدرة على التكيف في الوقت الفعلي ، ويصعب التعامل مع تقلبات أسعار السوق المفاجئة وتغيرات صعوبة التعدين ، مما يزيد من إضعاف ثقة المشاركين.

تم تصميم مجمع التعدين التعاوني القائم على الذكاء الاصطناعي (AICMP) للتعامل مع هذه المسائل. يستخدم AICMP تقنية الذكاء الاصطناعي لتوزيع الموارد واتخاذ القرارات القائمة على البيانات، من خلال تصاميم مبتكرة مثل توزيع المهام الديناميكي وتوقعات الشبكة والسوق وتوزيع الأرباح العادل وتحسين التعلم المعزز، لتحسين كفاءة استخدام موارد التعدين، وضمان عوائد عادلة للمنقبين الصغار، وتعزيز قدرة مجمعات التعدين على التكيف مع التغيرات في السوق، وتوفير حلاً جديداً للتنمية المستدامة لنظام التعدين للبيتكوين.

1.2 نظرة عامة على التعدين بيتكوين

1.2.1 نظرة عامة على بروتوكول بيتكوين

يعتمد نموذج أمان بيتكوين على حل وظيفة تجزئة SHA-256 المكلفة حسابيًا. تقوم الشبكة تلقائيًا بضبط صعوبة التعدين كل 2،016 كتلة (تقريبًا كل 2 أسابيع) للحفاظ على فاصل زمني متوسط ​​قدره 10 دقائق لإنشاء كتلة جديدة. عندما يجد المُعدن كتلاً صالحة (أي قيمة تجزئة محسوبة أصغر من هدف الصعوبة) ، سيحصل على مكافأة كتلة (حاليًا 3.125 BTC ، تقلص تقريبًا كل أربع سنوات) بالإضافة إلى رسوم المعاملات المدرجة في تلك الكتلة. يشجع هذا الآلية التحفيزية المنقبين على ترقية أجهزتهم بشكل مستمر أو توسيعها لتحسين التنافسية في التعدين ، مما كان مهمًا بشكل خاص منذ ولادة بيتكوين.

1.2.2 تطور ونماذج مشتركة لمجمع التعدين

مع ارتفاع صعوبة تعدين البتكوين، يواجه المنقبون الفرديون صعوبة في الحصول على أرباح مستقرة، مما أدى إلى ظهور مجمعات التعدين. تزيد مجمعات التعدين من احتمالية العثور على كتل صالحة من خلال تجميع قوة الحساب من عدة منقبين، مما يحقق توزيع أرباح أكثر تواترًا. حاليا، هناك عدة أساليب شائعة لتوزيع مكافأة مجمع التعدين:

1. التوزيع التناسبي: في جولة التعدين، يتلقى كل منقب مكافأة تتناسب مباشرة مع عدد الأسهم الصالحة التي ساهموا بها في مجمع التعدين قبل اكتشاف الكتلة. هذه الطريقة بسيطة ومباشرة، ولكنها تغفل عن كفاءة قوة التجزئة الفعلية للمنقب وتكاليفه المحلية والقيود المتعلقة بالأجهزة.
2. التعدين بالدفع لكل حصة (PPS): يحتوي كل حصة صالحة على مبلغ دفع ثابت، مما يوفر للمنقبين دخلًا متوقعًا ولكن يحول مخاطر تقلب الدخل إلى مشغل مجمع التعدين.
3. الدفع-لكل-آخر-N-الحصص (PPLNS): يتم استخدام فقط آخر N حصة صالحة قبل العثور على كتلة لتحديد الجائزة، مما يقلل من سلوك 'القفز في المجمع' للمنقبين الذين يقومون بتبديل مجموعات التعدين بشكل متكرر للحصول على مكافآت فورية، ولكنه لا ينظر تمامًا إلى الوضع الفعلي للمنقبين.

على الرغم من أن هذه النماذج التقليدية للمكافآت تقدم مفاهيم الثقة والعدالة ، إلا أنها في التشغيل العملي عادة ما تغفل عن كفاءة قوة الحساب الفعلية والتكاليف المحلية وقيود الأجهزة في الوقت الحقيقي للمنقبين. في الوقت نفسه ، يؤدي عدم وجود آلية تكيف صعوبة المهمة لكل منقب إلى كفاءة استخدام الموارد المنخفضة ، وعدم الاهتمام الكافي بالتغيرات السوقية القصيرة الأجل واتجاهات صعوبة التعدين.

1.3 نقص في تصميم مجمعات التعدين الحالية

1. استغلال غير فعال للموارد: طريقة توزيع الحصص الموحدة لا تستغل بشكل كامل الاختلافات في نماذج ASIC وتكوينات الطاقة الحسابية وشروط الشبكة بين المنقبين المختلفين. على سبيل المثال، قد يتم تعيين مهام عالية الأداء لمنقبي ASIC مع نفس صعوبة منخفضة الأداء، مما يؤدي إلى عدم استغلال قوة الحساب في منقبي الأجهزة عالية الأداء وإمكانية انخفاض كفاءة منقبي الأجهزة ذات الأداء المنخفض بسبب المهام الثقيلة، مما يسبب هدر الطاقة العام.
2. يواجه المُنقبون الصغار حواجز عالية للدخول: تقتصر عمليات التعدين الصغيرة على أداء الأجهزة وتكاليف الكهرباء، مما يؤدي إلى حصول أرباح ضئيلة في مجمعات التعدين التقليدية. يهيمن المنقبون الصناعيون الكبار على السوق بسبب اقتصاديات الحجم، مما يجعل من الصعب على المنقبين الصغار المنافسة وربما يجبرهم على التوقف عن التعدين، مما لا يُساهم في التطور اللامركزي لشبكة بيتكوين.
3. آلية مكافأة غامضة: تستخدم العديد من مجمعات التعدين طرقًا غامضة لحساب الأسهم والرسوم، مما يجعل من الصعب على المشاركين فهم عملية حساب المكافأة بوضوح، وهو ما يمكن أن يؤدي بسهولة إلى أزمة الثقة ويؤثر على التنمية الاستقرارية طويلة الأمد لمجمع التعدين.
4. قابلية التكيف الزمني المحدودة: تتذبذب أسعار سوق العملات الرقمية بشكل حاد، ويمكن أيضًا أن يتغير صعوبة تعدين البيتكوين فجأة. غالبًا ما تواجه حمامات التعدين التقليدية صعوبة في التكيف بسرعة للتكيف مع هذه الحالات الجديدة، مما يؤدي إلى تقلبات في أرباح المنقبين ويؤثر على ربحية حمامات التعدين.

   2. التصميم الأساسي والميزات لـ AICMP

2.1 تخصيص المهام الديناميكي

يعتمد AICMP محرك تعيين المهام الذي يعمل بواسطة الذكاء الاصطناعي، الذي يُخصص صعوبة المشاركة لكل منقب بناءً على البيانات الحية. وتشمل معلمات الإدخال الرئيسية لديه:

1. معدل التجزئة: السرعة التي يحاول بها المنقبون حل المشكلة، والتي تعكس قوتهم الحسابية.
2. كفاءة الطاقة: نسبة معدل التجزئة إلى استهلاك الطاقة، تقيس كفاءة استخدام الطاقة للأجهزة التعدين.
3. التأخير: يشير إلى متوسط ​​زمن الذهاب والإياب في الشبكة، مما يؤثر على سرعة تقديم الحصص والتحقق.

من خلال مطابقة صعوبة المشاركة مع هذه المؤشرات، يتيح AICMP للمشغلين ذوي وحدات التحكم المتكاملة والتطبيقات الخاصة بمعالجة المهام الأكثر تعقيدًا، بينما يقوم الأجهزة الأصغر حجمًا أو المحدودة في الطاقة بتنفيذ مهام أقل حملاً. توزيع المهام الديناميكي هذا لا يحسن فقط كفاءة استخدام قوة التجزئة، ويقلل من هدر الطاقة الناجم عن المهام الثقيلة للتعدين، ولكنه يعظم أيضًا معدل العمل الفعال لمجمعات التعدين في الشبكة.

توقعات الشبكة والسوق 2.2

تستخدم وحدة تحليل التنبؤ في AICMP نماذج التعلم الآلي ، وخاصة الشبكات العصبية للسلاسل الزمنية (مثل RNN و LSTM) ، لإجراء التنبؤات التالية:

1. ضبط الصعوبة المقبلة: من خلال تحليل البيانات التاريخية للصعوبة والحالة الحالية للشبكة، توقع التعديل القادم لصعوبة شبكة بيتكوين وساعد مجمعات التعدين على ضبط استراتيجيات التعدين مسبقًا.
2. سعر بيتكوين الفوري: يجمع بين أنماط تقلب الأسعار التاريخية وإشارات السوق الفورية لتوقع أسعار بيتكوين المستقبلية، بحيث يمكن لمجمعات التعدين تحسين الأرباح بناءً على تغيرات الأسعار.
3. تحسين رسوم المعاملات عن طريق توقع مستوى الازدحام للمعاملات في حوض الذاكرة المحتمل، وتحديد المعاملات ذات الرسوم الأعلى لتعبئتها لزيادة إيرادات مجمع التعدين العامة.

يمكن للنظام أيضًا دمج البيانات الخارجية، مثل اتجاهات سوق العملات المشفرة العالمية، وأسعار الطاقة المحلية، إلخ، لتحقيق نمذجة أكثر دقة. من خلال هذه الطريقة التنبؤية، يمكن ل AICMP ضبط صعوبة الحصة وتخصيص الطاقة لمجمع التعدين بشكل استباقي للحفاظ على الربحية والقابلية للتكيف أثناء تقلبات الأسعار أو القفزات في الصعوبة.

2.3 توزيع عادل للأرباح

تحفز AICMP المُعدنين الصغيرين على المشاركة في التعدين من خلال آلية مكافأة مرجحة. على عكس التوزيع التقليدي للمكافأة الخطية استنادًا بشكل صارم إلى معدل التجزئة، فإن الصيغة الخاصة ب AICMP هي كما يلي:

في هذه الصيغة ، على الرغم من أن العاملين في التعدين الكبار يمكنهم الحصول على مزيد من الأرباح بسبب H1 الأعلى ، يمكن للعاملين في التعدين الصغار الحصول على حصة أكبر من الأرباح مقارنة بالتوزيع الخطي النقي. تساعد هذه الطريقة على تعزيز لامركزية شبكة بيتكوين ، والحفاظ على الثقة بين المشاركين ، وتشجيع المشاركة الأوسع ، ودعم تشغيل شبكة بيتكوين بشكل آمن ومستقر بشكل أساسي.

2.4 تحسين التعلم المعزز

يستخدم AICMP خوارزميات التعلم التعزيزي (RL) لتحسين استراتيجية تخصيص مجمعات التعدين بشكل مستمر. من خلال نمذجة بيئة تشغيل مجمع التعدين (بما في ذلك حالة المنقبين والبيانات المدخلة وصعوبة الكتلة ونتائج الجوائز) كعملية اتخاذ قرارات Markov (MDP) ، يتدرب النظام على سياسة p لتحقيق أقصى ربح طويل الأجل. الطبيعة التكرارية للتعلم التعزيزي تجعلها مناسبة بشكل خاص لسيناريوهات صنع القرارات الديناميكية والمتسلسلة ، ويمكن أن تتكيف مع ظروف الأجهزة والأسواق المتغيرة باستمرار عبر الوقت.

ثلاثة، الهندسة المعمارية لـ AICMP

3.1 طبقة تنسيق الذكاء الاصطناعي

طبقة تنظيم الذكاء الاصطناعي هي النواة الرئيسية لـ AICMP، وتتكون من أربعة وحدات فرعية رئيسية:

1. وحدة جمع البيانات: تقوم بجمع المقاييس الرئيسية للمنقبين، مثل H، E، L، من خلال بروتوكولات آمنة (مثل Stratum V2، WebSockets). تجمع وتقوم بتطبيع البيانات الواقعية المجمعة، وتخزنها في قاعدة بيانات السلاسل الزمنية. كما تراقب البيانات بشكل مستمر لاكتشاف الشواذ أو المواقف الغير طبيعية، مثل الانخفاض المفاجئ في معدل التجزئة.
2. محرك تخصيص المهام: تطبيق استراتيجيات التعلم التعزيزي لتخصيص صعوبة المشاركة، وتحقيق هدف كفاءة مجمع التعدين من خلال حل مشاكل الأمثلية المقيدة. يتم تحديث تخصيص المهام كل بضع ثوانٍ إلى دقائق استنادًا إلى مقياس وتقلب مجمع التعدين. التواصل المباشر مع المنقبين لتقليل تأخر تخصيص المشاركة.
3. وحدة تحليل التنبؤ: بناءً على صعوبة التعدين وبيانات الأسعار وحالة مجموعة الذاكرة، يتم تدريب نموذج مبني على LSTM لتوفير توقعات قصيرة المدى لفترات الكتل وصعوبة الشبكة ورسوم المعاملات المحتملة. متكامل مع عوامل التعلم التعزيزي لتمكين استراتيجيات للاعتبار حالات مستقبلية محتملة.
4. وحدة إدارة الاستراتيجية و التعلم التعزيزي: تنفيذ مختلف خوارزميات التعلم التعزيزي (مثل السياسة القريبة للتحسين (PPO)، A2C، DQN) للتحكم في تخصيص الموارد. الحفاظ على مخزن الإعادة النصية الذي يحتوي على تكاملات $(s، a، r)$ لتحسين السياسة مع مرور الوقت.

3.2 طبقة واجهة التعدين

توفر طبقة واجهة المُنقّب للمُنقّبين مجموعة من الأدوات ولوحات القيادة لـ:

1. تصور الأداء الفوري: يعرض أداء كل منقب في الوقت الحقيقي، بما في ذلك الحصص المقدمة، والحصص المقبولة، والمكافآت المقدرة، مما يساعد المنقبين على فهم حالتهم في التعدين.
2. تكوين معلمة العملية: يُسمح للمُنقبين بتكوين معلمات العملية، مثل الحد الأقصى لاستخدام الطاقة، وعتبات الحرارة، وما إلى ذلك، من أجل إدارة معدات التعدين بشكل أفضل.
3. إشعار استثناء: عند وجود حالات غير طبيعية، مثل زيادة كبيرة في تأخر الشبكة أو فشل أجهزة حرجة، سيتم إشعار المستخدمين على الفور لضمان أن يتمكن المنقبون من اتخاذ تدابير في الوقت المناسب.

واجهة سهلة الاستخدام أمر أساسي لبناء الثقة وزيادة الشفافية، خاصة بالنسبة للمعدين الذين قد لا يكونون على دراية تامة بتقنية التعلم الآلي.

3.3 وحدة توزيع الإيرادات

عندما ينجح مجمع التعدين في تعدين كتلة ، سيتم إرسال مكافأة الكتلة ورسوم المعاملات إلى عنوان coinbase الخاص بمجمع التعدين. وحدة توزيع الدخل مسؤولة عن:

1. احسب أرباح المُعدّن: استخدم الصيغة المرجحة $\eta$ لحساب الأرباح (R) لكل مُعدّن.
2. الدفع التلقائي: تنفيذ مدفوعات الأرباح تلقائيا والتأكد من أن عملية الدفع لها مسار تدقيق غير قابل للتغيير.
3. رسوم الاحتفاظ: الاحتفاظ بنسبة معينة من رسوم مجمع التعدين (دلتا) لدعم بنية الخادم، والبحث في الذكاء الاصطناعي، وتكاليف التشغيل الأخرى.

3.4 التغذية الراجعة وحلقة التعلم

سيتم تغذية جميع البيانات التشغيلية ل AICMP (مثل تردد تعدين الكتلة ، ودقة التنبؤ ، وتغييرات أداء عامل المنجم ، وما إلى ذلك) إلى طبقة التنسيق الذكاء الاصطناعي. يمكن لنظام الحلقة المغلقة هذا تحسين العملية بأكملها باستمرار ، وضبط صعوبة المشاركة باستمرار ، وضبط المؤشر المرجح $ \ ETA $ عند الضرورة ، وتحسين نموذج التنبؤ للدورات المستقبلية.

3.5 الأمان والثقة وبروتوكولات الاتصال

تعتمد AICMP عدة طبقات من تدابير أمان الشبكة لمنع الهجمات:

1. التشفير (TLS/SSL): يحمي عملية تقديم الحصة لمنع اعتراض البيانات أو التلاعب بها.
2. التحقق من هوية المُعدّن: التحقق من هوية كل مُعدّن من خلال شهادة فريدة أو مفتاح تشفير لمنع سرقة الهوية والاستخدام غير المصرح به.

3. حماية DDoS: باستخدام هندسة توزيعية، وموازن الحمل، وآلية تحديد معدل الحد الأقصى لضمان وقت التشغيل الطبيعي لمجمع التعدين في بيئة خبيثة.

   4. المعلومات الأساسية لرمز AICMP

4. قيمة السوق: $2,397,399

5. قيمة السوق الكلية المخفضة: 2،397،399 دولار
6. العرض الإجمالي: 932,936,533
7. الإمداد الأقصى: 932،936،533
8. سلسلة عامة: SOL
9. عنوان العقد: BAEXK4X6B3hkqmEkPuyyZQ5fZUb5iZ6SaJ7a9UDnpump
10. أداء سوق الرموز
    
    حاليا، هبطت عملة AICMP في منطقة الابتكار في Gate.io.انقر للتداول!

تحذير المخاطر: قد يكون لهذا المشروع تقلبات أعلى و / أو مخاطر أعلى مقارنة بالرموز الأخرى. يرجى إجراء البحوث الخاصة بك.

الاستنتاج

يستخدم AICMP تقنية الذكاء الاصطناعي لتخصيص الموارد واتخاذ القرارات القائمة على البيانات. إنه يحسن كفاءة موارد التعدين ، ويضمن دخلا معقولا لعمال المناجم على نطاق صغير ، ويعزز قدرة مجمعات التعدين على التكيف مع تغيرات السوق ، ويوفر حلا جديدا للتنمية المستدامة للنظام البيئي لتعدين البيتكوين من خلال تصميمات مبتكرة مثل تخصيص المهام الديناميكي ، والتنبؤ بالشبكة والسوق ، والتوزيع العادل للدخل ، وتحسين التعلم المعزز.