اقتراح مبتكر لتحسين نظام عملة قائم على التعلم التعزيزي

تقدم هذه المقالة اقتراحًا مبتكرًا حصل على تمويل من Token Engineering Commons في ربيع عام 2024. يهدف هذا المشروع إلى استخدام تقنيات التعلم المعزز والنمذجة والمحاكاة المعتمدة على الوكيل، لتحسين آلية منحنى الربط في نظام العملات، وزيادة الأمان الاقتصادي للنظام.

خلفية المشروع والأهداف

تعتبر منحنيات الربط كجزء رئيسي من نظام عملات التشفير، حيث تلعب دورًا مهمًا في السيطرة على تقلبات الأسعار، وتوفير السيولة، وضبط عرض العملة بشكل ديناميكي. هذا المشروع يرث فكرة تطبيق وكيل الذكاء الاصطناعي على تحسين الآليات، ويجمع بين النتائج البحثية الأخيرة حول منحنيات PAMM و SAMM.

تركز فريق المشروع على مجال هندسة العملات، ويسعى إلى استخدام نمذجة ومحاكاة قائمة على الوكلاء لحل مشاكل تصميم وتحسين الأنظمة المعقدة. من خلال وكيل ذكاء اصطناعي تم تدريبه بواسطة التعلم المعزز، يتم استكشاف استراتيجيات الهجوم الخبيثة المحتملة تحت تركيبات منحنى الترابط PAMM و SAMM المختلفة، وإجراء تحليل مقارن واستكشاف فضاء السلوك، للبحث عن تركيبات معلمات مستقرة وعالية الجودة، وتحسين تصميم آلية البروتوكول، وتقليل مخاطر الأمان الاقتصادي.

منهجية البحث

اختار المشروع أربعة أنواع شائعة من منحنيات PAMM (خطية، أسية، قوة وSigmoid) واثنين من أنواع منحنيات SAMM (المنتج الثابت والنوع المختلط)، مما يشكل 8 مجموعات من الحلول. تم استخدام نمذجة قائمة على الوكيل وطرق المحاكاة لإجراء التجارب، حيث استخدم الوكيل الذكي لاستكشاف مجموعة من الاستراتيجيات الخبيثة المحتملة لكل حل واحتمالية حدوثها، وتم عرض تأثير هذه الاستراتيجيات على النظام من خلال نتائج المحاكاة، مما أدى إلى استكشاف استراتيجيات علمية وآليات تحسين.

سوف يستفيد المشروع من منصة متقدمة لنمذجة المحاكاة لعرض تفاصيل بناء النموذج وعملية التجارب بشكل شفاف تمامًا.

النقاط الابتكارية والأهداف

1. إدخال التعلم المعزز في هندسة العملات، لتشكيل طرق تحسين آلية البروتوكول القائمة على نموذج الوكيل والوكيل المعتمد على الذكاء الاصطناعي.
2. تتمتع الطريقة بالعمومية، وقابلة للتطبيق، وقابلة لإعادة الاستخدام، ومن المتوقع أن تعزز الأمان الاقتصادي للنظام البيئي للعملة بأكمله.
3. استخدام أدوات متقدمة لجعل النموذج سهل الفهم والاستخدام والتحقق.

الهدف قصير المدى:

• استكشاف استراتيجيات الخبث المحتملة تحت مجموعات منحنيات الربط المختلفة، وتحديد المخاطر واقتراح خطط للتعامل معها.
• توفير طرق علمية صارمة لدراسة منحنى الربط.
• اقتراحات لتحسين الأمان الاقتصادي لنظام عملة من منظور منحنى الربط.

الهدف على المدى الطويل: ترويج استخدام طرق المحاكاة القائمة على الوكلاء المدعومة بالذكاء الاصطناعي وهندسة العملات، لتمكين المزيد من الأشخاص من المشاركة في هندسة العملات، وإرساء الأسس لبناء نظام بيئي للعملات اللامركزية والمضادة للهشاشة والمستدامة.

النتائج المتوقعة

1. نموذج محاكاة لاقتصاد عملة يعتمد على وكيل الذكاء الاصطناعي، يتضمن 8 أنواع من خطط التجارب لمزيج PAMM و SAMM، النموذج شفاف تمامًا وسهل الفهم والتحقق.
2. تقرير بحثي حول استراتيجيات الهجوم الخبيث المحتملة تحت تركيبات مختلفة من منحنيات الربط المعتمدة على استكشاف الوكيل الذكي AI-agent، بما في ذلك عملية النمذجة، محتوى التجارب، مخاطر الثغرات وخطط التحسين.

قيمة المشروع

• سهولة الاستخدام: النموذج متاح كسلعة عامة، يمكن للجميع الوصول إليه واختباره.
• القيمة التعليمية: مساعدة الجمهور على فهم مبدأ منحنى الربط ودوره في نظام العملات، وتعزيز طرق المحاكاة المعتمدة على الوكلاء.
• الشفافية: من خلال أدوات التصور، يتم عرض آلية النمذجة وعملية التجربة، مما يجعل مخاطر تصميم الآلية واضحة.
• مدفوع من المجتمع: يمكن لأعضاء المجتمع إعادة استخدام هذا النموذج لإجراء تجارب متنوعة، مما يعزز اللامركزية في تدقيق الأمان الاقتصادي للبروتوكول.
• التوافق مع مبادئ هندسة العملة: تعزيز تحقيق هندسة العملة اللامركزية، وجمع الحكمة الجماعية لبناء نظام بيئي للعملة أكثر مقاومة و استدامة.