مقدمة عن مشروع التمويل الربيعي 2024 للهندسة الرمزية

ستقدم هذه المقالة مشروعاً مبتكراً حصل على منحة 2024 Token Engineering Commons (TEC). يهدف المشروع إلى استخدام تقنيات التعلم المعزز والنمذجة والمحاكاة المعتمدة على الوكلاء لتحسين آلية منحنى الربط في نظام الرموز.

خلفية المشروع

تعتبر منحنى الربط جزءًا مهمًا من نظام رموز التشفير، حيث تلعب دورًا حيويًا في السيطرة على تقلبات سعر الرموز، وتوفير السيولة، وديناميكية عرض الرموز. من خلال الرياضيات التي تصف العلاقات بين عناصر متعددة في نظام الرموز، يفتح منحنى الربط إمكانيات جديدة لـ"التحكم الهندسي" في نظام الرموز.

في عام 2018 ، قدمت فرق فكرة استخدام AI-agent في تحسين الآليات من خلال مراقبة سلوك وكلاء التعلم الآلي لتحديد سلوك المستخدمين المحتمل الذي قد يظهر بعد نشر النظام ، ومن خلال مقارنة السلوك الحقيقي بالفجوة بين السلوك المتوقع لتحسين تصميم الآلية. ومع ذلك ، لم يتم تطبيق هذه الفكرة على نطاق واسع بعد.

منذ عام 2023، قامت مجموعة أبحاث منحنى الربط (BCRG) بإجراء بحث شامل حول منحنى الربط، خاصة في البحث المشترك بين PAMM (صانع السوق الآلي الأساسي) و SAMM (صانع السوق الآلي الثانوي). ولكن بسبب قيود الموارد، لم تتمكن BCRG من استكشاف استراتيجيات خبيثة، واختبارات الاختراق، وغيرها من الأبحاث الأعمق.

نظرة عامة على المشروع

يهدف هذا المشروع إلى استكشاف استراتيجيات الهجوم الخبيثة المحتملة من قبل المهاجمين تحت مجموعات منحنى PAMM و SAMM المختلفة المدربة بواسطة AI-agent المعزز التعلم. من خلال التحليل المقارن واستكشاف فضاء السلوك، سيبحث فريق المشروع عن مجموعات معلمات منحنى مستقرة وعالية الجودة نسبياً، من أجل تحسين تصميم آلية البروتوكول وتقليل الفجوة بين السلوك المتوقع والسلوك الحقيقي، وتقليل مخاطر الأمان الاقتصادي في نظام الرموز.

بشكل محدد، سيختار المشروع أربعة أنواع شائعة من منحنيات PAMM (خطية، أسية، قوة، وسجمويد) بالإضافة إلى نوعين شائعين من منحنيات SAMM (منتج ثابت ونوع مختلط)، لتشكيل 8 مجموعات من الخيارات. سيستخدم فريق المشروع طريقة النمذجة والمحاكاة القائمة على الوكلاء لإجراء التجارب، باستخدام وكيل الذكاء الاصطناعي لاستكشاف مجموعة الاستراتيجيات الخبيثة المحتملة لكل خيار واحتمالية حدوثها، ومن خلال نتائج المحاكاة، سيتم عرض تأثير الاستراتيجيات الخبيثة على النظام، وبالتالي استكشاف استراتيجيات علمية لمواجهة الهجمات الخبيثة وتحسين آلية منحنى الربط.

نقاط الابتكار في المشروع

1. إدخال التعلم المعزز في هندسة الرموز ، وتشكيل طريقة تحسين آلية البروتوكول المعتمدة على نموذج وكيل الذكاء الاصطناعي ونمذجة المحاكاة المستندة إلى الوكيل.

2. تتمتع هذه الطريقة بالعمومية، وقابلية التنفيذ، وإمكانية إعادة الاستخدام، ومن المتوقع أن تؤثر بشكل إيجابي على الأمان الاقتصادي لنظام الرموز البيئي بأكمله.

3. من خلال استخدام منصة متقدمة لنمذجة المحاكاة، يصبح النموذج سهل الفهم والاستخدام والتحقق.

أهداف المشروع

الأهداف قصيرة المدى:

1. استخدام AI-agent لاستكشاف استراتيجيات خبيثة محتملة تحت مجموعات منحنيات الربط المختلفة، وتحديد المخاطر واستكشاف استراتيجيات الاستجابة وآليات تحسين الحلول.
2. توفير منهجية علمية صارمة لدراسة منحنى الربط.
3. تقديم اقتراحات لتحسين الأمان الاقتصادي لنظام الرموز من وجهة نظر منحنى الربط.

الهدف长期 من خلال الترويج لأساليب النمذجة والمحاكاة المعتمدة على الوكلاء المدعومة بالذكاء الاصطناعي وهندسة الرموز، نهدف إلى تمكين المزيد من الأشخاص ليصبحوا مهندسي رموز، مما يضع الأساس لبناء نظام بيئي للرموز لامركزي ومقاوم للصدمات ومستدام، ودفع تطور نظرية وممارسة هندسة الرموز.

النتائج المتوقعة

1. نموذج محاكاة اقتصادي قائم على الرموز مع إدخال وكيل الذكاء الاصطناعي، يتضمن 8 أنواع من خطط التجربة لمجموعات PAMM و SAMM. سيكون النموذج شفافًا تمامًا، وسهل الفهم والاستخدام والتحقق.

2. تقرير بحثي يعتمد على استكشاف AI-agent، يوضح بالتفصيل استراتيجيات الهجوم الخبيث المحتملة تحت تركيبات منحنيات الربط المختلفة، بما في ذلك عملية النمذجة، محتوى التجربة، مخاطر الثغرات وحلول تحسين.

قيمة المشروع

1. السهولة: سيُفتح النموذج كسلعة عامة، ويمكن للجميع الوصول إلى واختبار.

2. القيمة التعليمية: من خلال دروس النمذجة والمحاكاة التفصيلية، تساعد الجمهور على فهم كيفية عمل منحنى الربط ودوره في نظم العملات الرمزية.

3. الشفافية: من خلال أدوات التصوير المرئي لجعل آلية النمذجة وعملية التجربة شفافة، مما يتيح للجمهور فهم آلية النموذج والمخاطر المحتملة.

4. مدفوعة من المجتمع: يمكن لأعضاء المجتمع إجراء تجارب متنوعة بناءً على هذا النموذج ونشر نتائج الأبحاث لتحقيق الإشراف الذاتي المدفوع من المجتمع.

5. التوافق مع مبادئ هندسة التوكن: من خلال نشر هذه الطريقة والأدوات، يمكن لعدد أكبر من الناس المشاركة في هندسة التوكن، لبناء نظام بيئي للتوكنات أكثر مرونة واستدامة.