Algoritma Pemilihan Super Nod Berasaskan AI dalam Rangkaian Blockchain

Senarai Kandungan

• 1. Pengenalan
• 2. Metodologi
  • 2.1 Convolutional Neural Network Architecture
  • 2.2 Dynamic Threshold Mechanism
• 3. Keputusan Eksperimen
• 4. Pelaksanaan Teknikal
  • 4.1 Rumusan Matematik
  • 4.2 Pelaksanaan Kod
• 5. Aplikasi Masa Depan
• 6. Analisis Asal
• 7. Rujukan

1. Pengenalan

Teknologi Blockchain telah merevolusi transaksi digital melalui mekanisme konsensus terdesentralisasi. Protokol konsensus terkini seperti Proof-of-Work (PoW), Proof-of-Stake (PoS), dan Delegated Proof-of-Stake (DPoS) menghadapi tantangan signifikan termasuk ketidakefisienan energi, kecenderungan sentralisasi, dan waktu konfirmasi transaksi yang lambat. Makalah ini mengatasi keterbatasan tersebut dengan mengusulkan pendekatan berbasis kecerdasan buatan untuk pemilihan super node dalam jaringan blockchain.

2. Metodologi

2.1 Convolutional Neural Network Architecture

Seni bina CNN yang kami cadangkan memproses vektor ciri nod termasuk sumber pengiraan, prestasi sejarah, jumlah kepentingan, dan sambungan rangkaian. Rangkaian ini terdiri daripada tiga lapisan konvolusional dengan pengaktifan ReLU, diikuti oleh lapisan maks-pool dan lapisan bersambung penuh.

2.2 Dynamic Threshold Mechanism

Ambang dinamik $T_d = \alpha \cdot \sigma + \beta \cdot \mu$ menyesuaikan diri berdasarkan keadaan rangkaian, di mana $\sigma$ mewakili varians rangkaian dan $\mu$ mewakili metrik prestasi min nod.

3. Keputusan Eksperimen

Penilaian eksperimen menunjukkan peningkatan ketara berbanding mekanisme konsensus tradisional. Pendekatan berasaskan AI kami mencapai pengurangan 85% dalam penggunaan tenaga berbanding PoW, sambil mengekalkan tahap keselamatan yang setara. Masa pengesahan transaksi meningkat sebanyak 3 kali ganda berbanding pelaksanaan PoW Bitcoin.

4. Pelaksanaan Teknikal

4.1 Rumusan Matematik

Kebarangkalian pemilihan nod dikira sebagai $P(i) = \frac{e^{f(\theta_i)}}{\sum_{j=1}^{N} e^{f(\theta_j)}}$ di mana $f(\theta_i)$ mewakili output CNN untuk nod $i$.

4.2 Pelaksanaan Kod

class SuperNodeSelector:
    def __init__(self):
        self.cnn = CNNModel()
        self.threshold = DynamicThreshold()
    
    def select_nodes(self, node_features):
        scores = self.cnn.predict(node_features)
        selected = scores > self.threshold.current_value
        return node_features[selected]

5. Aplikasi Masa Depan

The proposed algorithm has potential applications in decentralized finance (DeFi), supply chain management, and IoT networks. Future work will explore integration with sharding techniques and cross-chain interoperability solutions.

6. Analisis Asal

Penyelidikan ini mewakili kemajuan penting dalam mekanisme konsensus blockchain dengan memanfaatkan kecerdasan buatan untuk pemilihan nod. Pendekatan yang dicadangkan menangani batasan asas protokol sedia ada, terutamanya ketidakcekapan tenaga Proof-of-Work dan risiko pemusatan dalam sistem Proof-of-Stake. Seperti bagaimana CycleGAN (Zhu et al., 2017) menunjukkan terjemahan imej-ke-imej tanpa penyeliaan, kajian ini menunjukkan bagaimana pembelajaran tanpa penyeliaan dapat mengoptimumkan operasi rangkaian terpencar tanpa memerlukan data latihan berlabel.

Integrasi rangkaian neural konvolusional dengan penswakeadaan dinamik mencipta sistem adaptif yang bertindak balas terhadap perubahan keadaan rangkaian, mirip pendekatan pembelajaran pengukuhan dalam sistem autonomi. Menurut kajian Stanford Blockchain Research Center, mekanisme konsensus berasaskan AI berpotensi mengurangkan penggunaan tenaga blockchain sehingga 90% sambil mengekalkan jaminan keselamatan. Formulasi matematik menggunakan taburan kebarangkalian softmax memastikan pemilihan nod yang adil sambil mencegah pemusatan kuasa.

Berbanding protokol Byzantine Fault Tolerance (BFT) tradisional, pendekatan ini menawarkan skalabiliti lebih unggul sambil mengekalkan ciri keselamatan serupa. Keputusan eksperimen menunjukkan kelayakan praktikal untuk pelaksanaan dunia sebenar, dengan kelajuan transaksi menghampiri sistem berpusat sambil mengekalkan faedah penyahpusatan. Hala tuju penyelidikan masa depan perlu meneroka pendekatan pembelajaran federasi untuk penilaian nod pemeliharaan privasi dan integrasi dengan bukti sifar pengetahuan untuk peningkatan keselamatan.

7. Rujukan

1. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System
2. Zhu, J.Y., et al. (2017). Terjemahan Imej-ke-Imej Tidak Berpasangan menggunakan Rangkaian Adversarial Konsisten Kitaran
3. Buterin, V. (2014). Ethereum White Paper
4. Stanford Blockchain Research Center (2022). Kecekapan Tenaga dalam Mekanisme Konsensus
5. IEEE Transactions on Blockchain (2021). Aplikasi AI dalam Sistem Teragih