Chagua Lugha

Mbinu Bora ya Uchimbaji wa Blockchain Kwa Kutumia Kujifunza Kwa Kujirekebisha

Utafiti unaotumia kujifunza kwa kujirekebisha kwa pande nyingi kupata mbinu bora za uchimbaji wa Bitcoin bila kuhitaji maarifa kamili ya mtandao, ukifikia utendaji sawa na bora zaidi kinadharia.
hashpowercurrency.com | PDF Size: 2.1 MB
Ukadiriaji: 4.5/5
★ ★ ★ ★ ★
Ukadiriaji Wako
Umekadiria waraka huu tayari
Kifuniko cha Waraka PDF - Mbinu Bora ya Uchimbaji wa Blockchain Kwa Kutumia Kujifunza Kwa Kujirekebisha
Tazama Waraka PDF Pakua PDF Tafsiri PDF
Nyumbani » Nyaraka » Mbinu Bora ya Uchimbaji wa Blockchain Kwa Kutumia Kujifunza Kwa Kujirekebisha

Yaliyomo

1. Utangulizi

Utafiti huu unaunganisha akili bandia na teknolojia ya blockchain kwa kutumia kujifunza kwa kujirekebisha kuboresha mbinu za uchimbaji wa Bitcoin. Uvumbuzi mkuu upo katika kuunda algorithm ya kujifunza kwa kujirekebisha kwa pande nyingi ambayo inaweza kujifunza tabia bora ya uchimbaji bila kuhitaji maarifa kamili ya vigezo vya mtandao wa blockchain.

Uboreshaji wa Utendaji

15-25%

Malipo ya juu zaidi ikilinganishwa na uchimbaji wa uaminifu

Kujitegemea kwa Vigezo

100%

Haihitaji maarifa ya awali ya mtandao

Kasi ya Kukabiliana

~500

Vipindi vya kufikia utendaji bora

2. Msingi na Taarifa ya Tatizo

2.1 Misingi ya Uchimbaji wa Blockchain

Mfumo wa makubaliano wa uthibitisho wa kazi wa Bitcoin unahitaji wachimbaji kutatua fumbo za usimbu fiche kuthibitisha shughuli na kuunda vitalu vipya. Mkakati wa jadi wa uchimbaji wa uaminifu unadhania wachimbaji hutangaza mara moja vitalu vilivyotatuliwa, lakini hii inaweza kuwa si bora kwa upeo wa malipo ya mtu binafsi.

2.2 Mipaka ya Mbinu za Jadi za Uchimbaji

Utafiti uliopita uliunda uchimbaji kama Mchakato wa Maamuzi ya Markov (MDP), lakini mbinu hii inahitaji maarifa sahihi ya vigezo vya mtandao kama vile ucheleweshaji wa kuenea na nguvu ya kompyuta ya adui. Katika hali halisi, vigezo hivi vinabadilika na ni vigumu kukadiria kwa usahihi.

3. Mbinu: Mbinu ya Kujifunza Kwa Kujirekebisha Kwa Pande Nyingi

3.1 Uchimbaji kama Mchakato wa Maamuzi ya Markov

Tatizo la uchimbaji limeundwa kama MDP na majimbo yanayowakilisha muundo wa uma wa blockchain na vitendo vinavyolingana na maamuzi ya uchimbaji. Nafasi ya majimbo inajumuisha:

  • Urefu wa mnyororo wa umma
  • Urefu wa mnyororo wa kibinafsi (ikiwa unachimba kwa ubinafsi)
  • Hali ya kuenea kwa mtandao

3.2 Algorithm ya Kujifunza-Q Kwa Pande Nyingi

Tumeunda algorithm mpya ya kujifunza-Q kwa pande nyingi kushughulikia kazi lengo isiyo ya mstari ya MDP ya uchimbaji. Algorithm inadumisha makadirio mengi ya thamani-Q kwa mwelekeo tofauti wa malipo:

Kanuni ya sasisho ya thamani-Q: $Q(s,a) \leftarrow Q(s,a) + \alpha[r + \gamma \max_{a'} Q(s',a') - Q(s,a)]$

Ambapo $\alpha$ ni kiwango cha kujifunza, $\gamma$ ni kipengele cha punguzo, na malipo $r$ yanajumuisha faida za uchimbaji za haraka na za muda mrefu.

4. Matokeo ya Majaribio na Uchambuzi wa Utendaji

Tathmini za majaribio zinaonyesha kuwa mkakati wetu wa uchimbaji unaotegemea kujifunza kwa kujirekebisha unafikia utendaji ndani ya 5% ya bora zaidi kinadharia inayotokana na suluhu kamili za MDP. Algorithm inajibiana na mabadiliko ya hali ya mtandao na inazidi kila mara uchimbaji wa jadi wa uaminifu kwa 15-25% katika mkusanyiko wa malipo.

Matokeo Muhimu ya Majaribio

  • Tabia ya Kukutana: Algorithm inakutana na sera bora ndani ya vipindi 500 katika usanidi tofauti wa mtandao
  • Uimara: Inadumisha utendaji chini ya vigezo vinavyobadilika kwa wakati bila kuhitaji upimaji upya
  • Uwezo wa Kupanuka: Inafanikiwa katika usambazaji tofauti wa nguvu ya uchimbaji (α = 0.1 hadi 0.4)

5. Maelezo ya Utekelezaji wa Kiufundi

Uboreshaji wa mkakati wa uchimbaji unajumuisha uundaji wa hisabati wa kisasa. Uundaji mkuu wa MDP unajumuisha:

Uwezekano wa mpito wa hali: $P(s'|s,a) = f(\alpha, \gamma, network\_delay)$

Kazi ya malipo: $R(s,a) = malipo\_ya\_kizuizi \times uwezekano\_wa\_mafanikio - gharama\_ya\_nishati$

Kipengele cha pande nyingi kinashughulikia asili isiyo ya mstari ya malipo ya uchimbaji, ambapo thamani ya kugundua vitalu vingi sio ya nyongeza tu kwa sababu ya mitambo ya utatuzi wa uma wa blockchain.

6. Mfumo wa Uchambuzi na Mfano wa Utafiti

Mtazamo wa Mchambuzi wa Sekta

Ufahamu Mkuu

Utafiti huu unapinga kimsingi hali ya sasa ya uchimbaji wa fedha za kidijitali. Dhana inayokubalika kuwa uchimbaji wa uaminifu ndio bora imebomolewa kihisabati, na sasa tuna mbinu inayoongozwa na akili bandia ambayo inatumia kimfumo ukosefu huu wa ufanisi. Hii sio mazoezi tu ya kitaaluma—ni mpango wa uboreshaji wa uchimbaji ambao unaweza kusambaza upya mabilioni katika malipo ya uchimbaji.

Mkondo wa Mantiki

Hoja inaendelea kwa usahihi wa kihisabati: suluhu za jadi za MDP zinahitaji maarifa kamili ya mtandao (hayana ukweli) → kujifunza kwa kujirekebisha huondoa hitaji hili → kujifunza-Q kwa pande nyingi kinashughulikia muundo usio wa mstari wa malipo → uthibitisho wa majaribio unathibitisha uwezekano halisi. Mnyororo wa mantiki hauna mapungufu, unakumbusha ukali wa mantiki uliopo katika karatasi za msingi za akili bandia kama kazi ya asili ya CycleGAN ambayo ilishughulikia kimfumo matatizo ya tafsiri ya kikoa.

Nguvu na Mapungufu

Nguvu: Mbinu isiyojali vigezo ni brilianti—inakubali fujo halisi ya mitandao ya blockchain. Uvumbuzi wa kujifunza-Q kwa pande nyingi unapita kwa ustakilimu vikwazo vya mstari vinavyowatesa matumizi ya jadi ya kujifunza kwa kujirekebisha. Uundaji wa majaribio ni wa kina, ukijaribu katika usambazaji halisi wa nguvu ya uchimbaji.

Mapungufu: Karatasi haitaji kutosha mzigo wa kihesabu—kuendesha algorithm za kisasa za kujifunza kwa kujirekebisha kunahitaji rasilimali kubwa ambazo zinaweza kufuta faida kwa wachimbaji wadogo. Pia kuna mjadala mdogo wa jinsi mbinu hii inavyopanuka kwa mitambo ngumu zaidi ya makubaliano kama mabadiliko ya uthibitisho wa hisa ya Ethereum. Athari za usalama zinawasi: upitishaji sana unaweza kudhoofisha dhana za usalama wa mtandao.

Ufahamu Unaweza Kutekelezwa

Mabwawa ya uchimbaji yanapaswa kuwekeza mara moja katika uboreshaji wa kujifunza kwa kujirekebisha—uboreshaji wa 15-25% unawakilisha faida muhimu. Wasanidi programu wa fedha za kidijitali lazima waimarisha itifaki za makubaliano dhidi ya mbinu hizi zilizoboreshwa. Wadhibiti wanapaswa kufuatilia jinsi umiliki wa uchimbaji unaoongozwa na akili bandia unaweza kutishia utawala huru. Taasisi za utafiti zinapaswa kuchunguza akili bandia ya kinga ambayo inaweza kugundua na kupunguza tabia ya kimkakati ya uchimbaji.

Mfano wa Utumizi wa Mfumo

Fikiria bwawa la uchimbaji lenye 25% ya jumla ya kiwango cha hash cha mtandao. Uchimbaji wa jadi wa uaminifu ungetoa malipo yanayotarajiwa sawia na nguvu zao za kompyuta. Hata hivyo, kutumia mfumo wa kujifunza kwa kujirekebisha:

  • Uwakilishi wa Hali: Inafuatilia urefu wa mnyororo wa umma, vitalu vya kibinafsi, na urefu wa jamaa wa minyororo
  • Nafasi ya Kitendo: Inajumuisha utangazaji wa uaminifu, kukataza kimkakati, na majaribio ya upangaji upya wa mnyororo
  • Mchakato wa Kujifunza: Algorithm inagundua kuwa kuchelewesha kwa kuchagua matangazo ya kuzuizi chini ya hali maalum za uma huongeza matarajio ya malipo ya muda mrefu

Mfano huu unaonyesha jinsi mfumo unavyotambua mbinu zisizo na mantiki ambazo huzidi mbinu za kawaida.

7. Matumizi ya Baadaye na Mwelekeo wa Utafiti

Mbinu hiyo inapanuka zaidi ya uchimbaji wa Bitcoin kwa mitambo mbalimbali ya makubaliano ya blockchain na mifumo isiyo ya kati:

  • Uboreshaji wa Uthibitisho wa Hisa: Kutumia mbinu sawa za kujifunza kwa kujirekebisha kwa uteuzi wa uthibitishaji na mbinu za pendekezo la kuzuizi
  • Matumizi ya Mnyororo Mwingi: Kuboresha utoaji wa uwezo wa kugharamia na mbinu za upatikanaji wa faida katika fedha zisizo za kati
  • Usalama wa Mtandao: Kuunda akili bandia ya kinga ambayo inaweza kugundua na kukabiliana na tabia ya kimkakati ya uchimbaji
  • Ufanisi wa Nishati: Kuboresha mgawo wa rasilimali za kihesabu kulingana na hali ya mtandao na gharama za umeme

Kazi ya baadaye inapaswa kushughulikia athari za kimaadili za mbinu za uchimbaji zilizoboreshwa na akili bandia na kuunda mitambo ya makubaliano inayostahimili uboreshaji kama huo.

8. Marejeo

  1. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System.
  2. Eyal, I., & Sirer, E. G. (2014). Majority is not enough: Bitcoin mining is vulnerable. Communications of the ACM.
  3. Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). Reinforcement learning: An introduction. MIT press.
  4. Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired image-to-image translation using cycle-consistent adversarial networks. Proceedings of the IEEE international conference on computer vision.
  5. Buterin, V. (2014). Ethereum: A next-generation smart contract and decentralized application platform. Ethereum white paper.
  6. Wang, T., Liew, S. C., & Zhang, S. (2021). When Blockchain Meets AI: Optimal Mining Strategy Achieved By Machine Learning. International Journal of Intelligent Systems.