Computecoin Netværk: Infrastrukturen for Web 3.0 og Metaverse
Resumé
Web 3.0, en evolution af Web 2.0, refererer til decentraliserede applikationer (dAPP), der kører på blockchain. Disse er de applikationer, der tillader enhver at deltage med deres personlige data godt beskyttet og kontrolleret af dem selv. Der er dog en hel del udfordringer i udviklingen af Web 3.0, såsom tilgængelighed (dvs. mindre tilgængelig for de fleste brugere som i moderne webbrowsere) og skalerbarhed (dvs. høj omkostning og lang læringskurve for at bruge decentraliseret infrastruktur).
For eksempel, selvom non-fungible token (NFT) er lagret på blockchain, er indholdet af de fleste NFT'er stadig lagret i centraliserede skyer som AWS eller Google Clouds. Dette udsætter brugerens NFT-aktiver for en høj risiko, hvilket modsiger essensen af Web 3.0.
Metaverse, først foreslået af Neal Stephenson i 1992, refererer til en uendelig stor lappeværk af persistente virtuelle verdener, hvor folk frit kan rejse, socialisere og arbejde. Men metaverse-applikationer og -platforme som Fortnite og Roblox står over for en enorm udfordring: deres vækst er begrænset af en begrænset forsyning af lavpris og øjeblikkelig beregningsevne fra centraliserede skyer.
Opsummeringsvis er bygningen af næste generations applikationer på den nuværende centraliserede infrastruktur (bygget siden 1990'erne) blevet flaskehalsen på den kritiske vej mod vores drømte verden.
Vi har iværksat dette projekt, Computecoin-netværket sammen med dens oprindelige token CCN, for at løse dette problem. Vores mål er at bygge næste generations infrastruktur til alsidige applikationer på Web3 og metaverse. Med andre ord, vi sigter mod at gøre for web 3.0 og metaverse, hvad centraliserede cloud-udbydere gjorde for Web 2.0.
Grundideen i vores system er først at aggregere decentraliserede skyer som Filecoin og datacentre rundt om i verden (snarere end at bygge ny infrastruktur som AWS gjorde for 20 år siden) og derefter afhjælpe beregning til et nærhedsnetværk af de nærliggende aggregerede decentraliserede skyer for at styrke slutbrugeres databehandlingsopgaver som AR/VR 3D-gengivelse og realtidsdatalagring på en lavpris og øjeblikkelig måde.
Computecoin-netværket består af to lag: PEKKA og metaverse-beregningsprotokollen (MCP). PEKKA er en aggregator og planlægger, der sømløst integrerer decentraliserede skyer og dynamisk afhjælper beregning til et nærhedsnetværk. PEKKA's kapabiliteter inkluderer at deployere web3 og metaverse-applikationer til decentraliserede skyer på få minutter og give en ensartet API til nem datalagring og -hentning fra enhver decentraliseret sky, som Filecoin eller Crust.
MCP er en layer-0.5/layer-1 blockchain med en original konsensusalgoritme, proof of honesty (PoH), som garanterer, at resultaterne af udliciteret beregning i det decentraliserede cloud-netværk er autentiske. Med andre ord etablerer PoH tillid i beregningsopgaver udliciteret tilløse decentraliserede skyer, hvilket bygger fundamentet for web 3.0 og metaverse-økosystemet.
I. INTRODUKTION
Det er almindeligt anerkendt, at Web 3.0 er nøglen til at realisere en mere decentraliseret og interaktiv oplevelse i metaverse. Som et resultat betragter vi normalt Web 3.0 og relaterede teknologier som byggestenene for metaverse. Derfor fokuserer vi vores diskussion på metaverse, det ultimative mål, som computecoin sigter mod.
A. Introduktion til metaverse
Forestil dig enhver aktivitet og oplevelse i dit daglige liv, der finder sted inden for rækkevidde af hinanden. Forestil dig sømløs transit mellem hvert rum, hver node, du bebor, og de mennesker og ting, du interagerer med i dem. Denne vision om ren forbindelse fungerer som det bankende hjerte i metaverse.
Metaverse, som dens navn antyder, refererer til et uendeligt stort lappeværk af persistente virtuelle verdener, mellem hvilke folk frit kan rejse. Neal Stephenson krediteres ofte for at lægge den første beskrivelse af metaverse i hans banebrydende science fiction-roman fra 1992 Snow Crash. Siden da har dusinvis af projekter — alt fra Fortnite og Second Life til CryptoKitties og Decentraland — skubbet menneskeheden tættere på metaverse.
Når det endelig tager form, vil metaverse tilbyde sine beboere en onlineoplevelse så rig som og intimt forbundet med deres liv i den fysiske verden. Faktisk vil disse modige pionerer være i stand til at fordybe sig i metaverse gennem alle mulige enheder, inklusive VR-headsets og 3D-printede wearables, såvel som teknologiske standarder og netværk som blockchain og 5G. Imens vil metaverse's jævne funktion og kapacitet til at udvide grænseløst afhænge af en holdbar base af beregningsevne.
Metaverse's udvikling har taget en todelt sti. På den ene side sigter centraliserede metaverse-oplevelser, som Facebook Horizon og Microsoft Mesh, mod at bygge standalone-verdener, hvis territorium ligger helt inden for proprietære økosystemer. På den anden side søger decentraliserede projekter at udstyre deres brugere med værktøjerne til at skabe, udveksle og eje digitale varer, sikre deres data og interagere med hinanden uden for corporate systemers begrænsninger.
I begge tilfælde er metaverse dog ikke blot en platform, et spil eller et socialt netværk; det er potentielt hver online platform, spil og socialt netværk brugt af folk over hele verden, alle bundet sammen i et landskab af virtuelle verdener ejet af ingen bruger og af hver bruger på samme tid.
Efter vores mening består metaverse af fem lag stablet oven på hinanden. Det mest elementære lag er infrastruktur — de fysiske teknologier, der understøtter metaverse's funktion. Disse inkluderer teknologiske standarder og innovationer som 5G- og 6G-netværk, halvledere, små sensorer kendt som MEMS og internetdatacentre (IDCs).
Protokollaget kommer næste. Dens komponenter er teknologierne, som blockchain, distribueret beregning og edge computing, der sikrer effektiv og effektiv beregningsevnefordeling til slutbrugere og enkeltpersoners suverænitet over deres egne onlinedata.
Menneskelige grænseflader udgør det tredje lag af metaverse. Disse inkluderer enheder — som smartphones, 3D-printede wearables, biosensorer, neurale grænseflader og AR/VR-aktiverede headsets og briller — der fungerer som vores indgangspunkter til det, der en dag vil være en kollektiv af persistente onlineverdener.
Oprettelseslaget af metaverse stables oven på den menneskelige grænsefladestratum og består af top-down-platforme og -miljøer, som Roblox, Shopify og Wix, designet til at give brugere værktøjer, som de kan skabe nye ting med.
Endelig fuldender det tidligere omtalte oplevelseslag metaverse-stakken og giver metaverse's arbejdende dele et socialt, gamifieret ydre. Oplevelseslagets komponenter spænder fra non-fungible tokens (NFT'er) til e-handel, e-sport, sociale medier og spil.
Summen af disse fem lag er metaverse, et smidigt, persistent og sammenkoblet lappeværk af virtuelle verdener stående skulder ved skulder i ét sammenhængende univers.
B. Begrænsninger i metaverse-udviklingen
I dag kan verdens mest populære onlineverdener, som Fortnite og Roblox, ikke understøtte den radikale tilgængelighed, forbindelse og kreativitet, der vil definere morgendagens metaverse. Metaverse-platforme står over for en enorm udfordring: Begrænset af en begrænset forsyning af beregningsevne leverer de ikke en ægte metaverse-oplevelse til deres brugere.
Selvom højprofilprojekter — som Facebook's kommende Horizon-projekt og Mesh, Microsoft's foretagende ind i verden af holoporting og virtuel samarbejde — har støtten af førende cloud-tjenester, vil de virtuelle verdener, de tilbyder brugere, stadig være dækket af bureaukrati, stærkt centraliserede og mangle interoperabilitet.
For eksempel kan Roblox, som har mere end 42 millioner daglige aktive brugere, kun understøtte et par hundrede samtidige brugere i en enkelt virtuel verden. Dette er langt fra metaverse-visjonen om tusinder eller endda millioner af brugere, der interagerer samtidigt i det samme virtuelle rum.
En anden begrænsning er den høje omkostning ved beregningsevne. Centraliserede cloud-udbydere opkræver premiumpriser for de beregningsressourcer, der er nødvendige for at køre metaverse-applikationer, hvilket gør det svært for små udviklere og startups at komme ind på markedet. Dette skaber en barriere for innovation og begrænser mangfoldigheden af oplevelser tilgængelige i metaverse.
Desuden er den nuværende infrastruktur ikke designet til at håndtere de unikke krav fra metaverse-applikationer. Disse applikationer kræver lav latens, høj båndbredde og realtidsbehandlingsevner, der er ud over rækkevidde for mange eksisterende systemer. Dette resulterer i en subpar brugeroplevelse med lag, buffering og andre ydeevneproblemer.
C. Vores løsning: computecoin-netværket
Computecoin-netværket er designet til at adressere disse begrænsninger ved at levere en decentraliseret, højtydende infrastruktur til metaverse. Vores løsning udnytter kraften fra decentraliserede skyer og blockchain-teknologi til at skabe en mere tilgængelig, skalerbar og omkostningseffektiv platform for metaverse-applikationer.
Nøgleinnovationen i Computecoin-netværket er dens evne til at aggregere beregningsressourcer fra et globalt netværk af decentraliserede skyer og datacentre. Dette tillader os at levere en næsten ubegrænset forsyning af beregningsevne til en brøkdel af omkostningerne fra centraliserede udbydere.
Ved at afhjælpe beregning til et nærhedsnetværk af nærliggende decentraliserede skyer kan vi minimere latens og sikre realtidsydelse for metaverse-applikationer. Dette er afgørende for immersive oplevelser som AR/VR, hvor selv en lille forsinkelse kan bryde illusionsvirkningen.
Det todelte arkitektur af Computecoin-netværket — PEKKA og MCP — giver en omfattende løsning for metaverse. PEKKA håndterer aggregationen og planlægningen af beregningsressourcer, mens MCP sikrer sikkerheden og autenticiteten af beregninger gennem dens innovative Proof of Honesty-konsensusalgoritme.
D. Afhandlingens organisering
Resten af denne afhandling er organiseret som følger: I afsnit II giver vi en detaljeret oversigt over PEKKA, inklusive dens arkitektur, ressourceaggregationskapabiliteter og beregningsafhjælpningsmekanismer. Afsnit III fokuserer på Metaverse Beregningsprotokollen (MCP) med en dybdegående forklaring af Proof of Honesty-konsensusalgoritmen. Afsnit IV diskuterer, hvordan AI-drevet selvevolution vil gøre Computecoin-netværket i stand til kontinuerligt at forbedre og tilpasse sig skiftende krav. I afsnit V beskriver vi tokenomics for CCN, inklusive token-allokering, interessentrettigheder og minedrifts- og staking-mekanismer. Afsnit VI lister vores publikationer relateret til Computecoin-netværket. Endelig konkluderer afsnit VII afhandlingen med en opsummering af vores vision og fremtidige planer.
II. PEKKA
A. Oversigt
PEKKA (Parallel Edge Computing and Knowledge Aggregator) er det første lag i Computecoin-netværket. Det fungerer som en aggregator og planlægger, der sømløst integrerer decentraliserede skyer og dynamisk afhjælper beregning til et nærhedsnetværk. PEKKA's primære mål er at give en ensartet grænseflade til at tilgå og udnytte beregningsressourcer fra forskellige decentraliserede cloud-udbydere.
PEKKA er designet til at adressere fragmenteringen af det decentraliserede cloud-økosystem. I øjeblikket er der adskillige decentraliserede cloud-udbydere, hver med deres egen API, prissætningsmodel og ressource specifikationer. Denne fragmentering gør det vanskeligt for udviklere at udnytte den fulde potentiale af decentraliseret beregning.
Ved at aggregere disse ressourcer til et enkelt netværk forenkler PEKKA processen med at deployere og skale metaverse-applikationer. Udviklere kan tilgå et globalt netværk af beregningsressourcer gennem en ensartet API, uden at bekymre sig om den underliggende infrastruktur.
B. Aggregering af decentraliserede skyer
PEKKA aggregerer beregningsressourcer fra en række decentraliserede cloud-udbydere, inklusive Filecoin, Crust og andre. Denne aggregationsproces involverer flere nøgletrin:
1. Ressourceopdagelse: PEKKA scanner kontinuerligt netværket for at identificere tilgængelige beregningsressourcer fra forskellige udbydere. Dette inkluderer information om typen af ressourcer (CPU, GPU, lager), deres placering og deres nuværende tilgængelighed.
2. Ressourcevalidering: Før ressourcer tilføjes til netværket, validerer PEKKA deres ydeevne og pålidelighed. Dette sikrer, at kun højkvalitetsressourcer inkluderes i netværket.
3. Ressourceindeksering: Validerede ressourcer indekseres i en distribueret hovedbog, der fungerer som en transparent og uforanderlig optegnelse over alle tilgængelige ressourcer i netværket.
4. Prissætningsnormalisering: PEKKA normaliserer prissætningsmodellerne for forskellige udbydere, hvilket gør det nemt for brugere at sammenligne og vælge ressourcer baseret på deres behov og budget.
5. Dynamisk ressourceallokering: PEKKA overvåger kontinuerligt efterspørgslen efter beregningsressourcer og justerer allokeringen i overensstemmelse hermed. Dette sikrer, at ressourcer bruges effektivt, og at brugere har adgang til de ressourcer, de har brug for, når de har brug for dem.
Aggregationsprocessen er designet til at være decentraliseret og tilløs. Intet enkelt entity kontrollerer netværket, og alle beslutninger træffes gennem en konsensusmekanisme. Dette sikrer, at netværket forbliver åbent, transparent og robust.
C. Beregningsafhjælpning til et nærhedsnetværk
En af nøglefunktionerne i PEKKA er dens evne til at afhjælpe beregning til et nærhedsnetværk af nærliggende decentraliserede skyer. Dette er afgørende for metaverse-applikationer, som kræver lav latens og realtidsbehandling.
Beregningsafhjælpning involverer overførsel af beregningsopgaver fra en brugers enhed til en nærliggende node i netværket. Dette reducerer belastningen på brugerens enhed og sikrer, at opgaver behandles hurtigt og effektivt.
PEKKA bruger en sofistikeret algoritme til at bestemme den optimale node for hver opgave. Denne algoritme tager højde for flere faktorer, inklusive nodens nærhed til brugeren, dens nuværende belastning, dens ydeevneevner og omkostningen ved at bruge noden.
Afhjælpningsprocessen er transparent for brugeren og applikationsudvikleren. Når en opgave er afhjulpet, overvåger PEKKA dens fremskridt og sikrer, at resultaterne returneres til brugeren rettidigt.
C1. Afhjælpningsfunktion 1
Den første afhjælpningsfunktion er designet til latensfølsomme opgaver, såsom realtidsgengivelse og interaktive applikationer. For disse opgaver prioriterer PEKKA nærhed og hastighed over omkostning.
Algoritmen fungerer som følger: Når en latensfølsom opgave modtages, identificerer PEKKA alle noder inden for en vis geografisk radius af brugeren. Den evaluerer derefter disse noder baseret på deres nuværende belastning og behandlingsevner. Noden med den laveste latens og tilstrækkelig kapacitet vælges til at behandle opgaven.
For yderligere at minimere latens bruger PEKKA prædiktiv analyse til at forudse fremtidig efterspørgsel. Dette tillader netværket at forpositionere ressourcer i områder, hvor efterspørgslen forventes at være høj, hvilket sikrer, at lav-latens-behandling altid er tilgængelig.
C2. Afhjælpningsfunktion 2
Den anden afhjælpningsfunktion er designet til batchbehandlingsopgaver, såsom dataanalyse og indholdsgengivelse. For disse opgaver prioriterer PEKKA omkostning og effektivitet over hastighed.
Algoritmen fungerer som følger: Når en batchbehandlingsopgave modtages, identificerer PEKKA alle noder i netværket, der har de nødvendige ressourcer til at behandle opgaven. Den evaluerer derefter disse noder baseret på deres omkostning, tilgængelighed og historiske ydeevne. Noden, der tilbyder den bedste kombination af omkostning og effektivitet, vælges til at behandle opgaven.
For store batchbehandlingsopgaver kan PEKKA opdele opgaven i mindre underopgaver og distribuere dem på tværs af flere noder. Denne parallelle behandlingstilgang reducerer signifikant den tid, der kræves for at fuldføre store opgaver.
III. Metaverse Beregningsprotokol
A. Oversigt
Metaverse Beregningsprotokollen (MCP) er det andet lag i Computecoin-netværket. Det er en layer-0.5/layer-1 blockchain, der leverer sikkerheds- og tillidsinfrastrukturen for netværket. MCP er designet til at sikre, at resultaterne af beregninger udført på det decentraliserede cloud-netværk er autentiske og pålidelige.
En af nøgleudfordringerne i decentraliseret beregning er at sikre, at noder udfører beregninger korrekt og ærligt. I et tilløst miljø er der ingen garanti for, at en node ikke vil manipulere med resultaterne af en beregning eller hævde at have udført arbejde, som den ikke gjorde.
MCP adresserer denne udfordring gennem dens innovative Proof of Honesty (PoH) konsensusalgoritme. PoH er designet til at incentivere noder til at opføre sig ærligt og til at opdage og straffe noder, der handler ondsindet.
Ud over at levere sikkerhed og tillid håndterer MCP også de økonomiske aspekter af netværket. Den styrer oprettelsen og distributionen af CCN tokens, som bruges til at betale for beregningsressourcer og til at belønne noder for deres bidrag til netværket.
B. Konsensus: Bevis for Ærlighed (PoH)
Proof of Honesty (PoH) er en nyskabende konsensusalgoritme designet specifikt til Computecoin-netværket. I modsætning til traditionelle konsensusalgoritmer som Proof of Work (PoW) og Proof of Stake (PoS), der fokuserer på at validere transaktioner, er PoH designet til at validere resultaterne af beregninger.
Kernedien bag PoH er at skabe et system, hvor noder incitamenteres til at opføre sig ærligt. Noder, der konsekvent leverer nøjagtige resultater, belønnes med CCN tokens, mens noder, der leverer unøjagtige resultater, straffes.
PoH fungerer ved periodisk at sende "phishing-opgaver" til noder i netværket. Disse opgaver er designet til at teste ærligheden af noderne. Noder, der korrekt fuldfører disse opgaver, demonstrerer deres ærlighed og belønnes. Noder, der ikke kan fuldføre disse opgaver eller leverer forkerte resultater, straffes.
B1. Algoritmeoversigt
PoH-algoritmen består af flere nøglekomponenter: phishing-opgavelageret, opgaveplanlæggeren, resultatverifikatoren, dømningssystemet og incitamentsprotokollen.
Algoritmen fungerer som følger: Opgaveplanlæggeren vælger noder fra netværket til at udføre beregningsopgaver. Disse opgaver inkluderer både rigtige brugeropgaver og phishing-opgaver fra phishing-opgavelageret. Noder behandler disse opgaver og returnerer resultaterne til resultatverifikatoren.
Resultatverifikatoren tjekker resultaterne af både rigtige opgaver og phishing-opgaver. For rigtige opgaver bruger verifikatoren en kombination af kryptografiske teknikker og krydsvalidering med andre noder for at sikre nøjagtighed. For phishing-opgaver kender verifikatoren allerede det korrekte resultat, så den kan umiddelbart opdage, hvis en node har leveret et forkert resultat.
Dømningssystemet bruger resultaterne fra verifikatoren til at bestemme, hvilke noder der handler ærligt, og hvilke der ikke gør. Noder, der konsekvent leverer korrekte resultater, belønnes med CCN tokens, mens noder, der leverer forkerte resultater, straffes ved at deres indsats konfiskeres.
Over tid tilpasser algoritmen sig nodernes adfærd. Noder med en historik af ærlighed betros mere vigtige opgaver og modtager højere belønninger. Noder med en historik af uærlighed gives færre opgaver og kan til sidst udelukkes fra netværket.
B2. Phishing-opgave repository
Phishing-opgavelageret er en samling af forberegnede opgaver med kendte resultater. Disse opgaver er designet til at teste ærligheden og kompetencen af noder i netværket.
Lageret indeholder en bred vifte af opgaver, inklusive simple beregninger, komplekse simuleringer og databehandlingsopgaver. Opgaverne er designet til at være repræsentative for de typer opgaver, noder vil støde på i det virkelige netværk.
For at sikre, at noder ikke kan skelne mellem phishing-opgaver og rigtige opgaver, er phishing-opgaverne formateret identisk med rigtige opgaver. De dækker også et lignende spektrum af sværhedsgrader og beregningskrav.
Lageret opdateres kontinuerligt med nye opgaver for at forhindre noder i at udenadslære resultaterne af eksisterende opgaver. Nye opgaver tilføjes af en decentraliseret gruppe af validators, der belønnes med CCN tokens for deres bidrag.
Udvælgelsen af opgaver fra lageret foretages tilfældigt for at sikre, at noder ikke kan forudsige, hvilke opgaver der vil være phishing-opgaver. Denne tilfældige udvælgelsesproces er designet til at gøre det svært for ondsindede noder at snyde systemet.
B3. Opgavelplanlægger
Opgavelplanlæggeren er ansvarlig for at distribuere opgaver til noder i netværket. Den spiller en kritisk rolle i at sikre, at opgaver behandles effektivt, og at netværket forbliver sikkert.
Planlæggeren bruger et omdømmesystem til at bestemme, hvilke noder der er berettigede til at modtage opgaver. Noder med et højere omdømme (dvs. en historik med at levere korrekte resultater) har større sandsynlighed for at modtage opgaver, især højværdi opgaver.
Ved distribution af opgaver tager planlæggeren højde for flere faktorer, inklusive nodens omdømme, dens behandlingsevner, dens placering og dens nuværende belastning. Dette sikrer, at opgaver tildeles de mest passende noder.
For rigtige brugeropgaver kan planlæggeren tildele den samme opgave til flere noder for at muliggøre krydsvalidering. Dette hjælper med at sikre, at resultaterne er nøjagtige, selvom nogle noder handler ondsindet.
For phishing-opgaver tildeler planlæggeren typisk hver opgave til en enkelt node. Dette er fordi det korrekte resultat allerede er kendt, så der er ikke behov for krydsvalidering.
Planlæggeren overvåger kontinuerligt nodernes ydeevne og justerer dens opgavedistributionsalgoritme i overensstemmelse hermed. Dette sikrer, at netværket forbliver effektivt og responsivt over for skiftende forhold.
B4. Resultatverifikation
Resultatverifikationskomponenten er ansvarlig for at kontrollere nøjagtigheden af de resultater, der returneres af noder. Den bruger en kombination af teknikker til at sikre, at resultaterne er både korrekte og autentiske.
For phishing-opgaver er verifikation ligetil: verifikatoren sammenligner blot resultatet returneret af noden med det kendte korrekte resultat. Hvis de matcher, anses noden for at have handlet ærligt. Hvis de ikke matcher, anses noden for at have handlet uærligt.
For rigtige brugeropgaver er verifikation mere kompleks. Verifikatoren bruger flere teknikker, inklusive:
1. Krydsvalidering: Når den samme opgave tildeles flere noder, sammenligner verifikatoren resultaterne. Hvis der er en konsensus blandt noderne, anses resultatet for nøjagtigt. Hvis der er en uoverensstemmelse, kan verifikatoren anmode om, at yderligere noder behandler opgaven for at løse konflikten.
2. Kryptografisk verifikation: Nogle opgaver inkluderer kryptografiske beviser, der tillader verifikatoren at kontrollere nøjagtigheden af resultatet uden at genbehandle hele opgaven. Dette er særligt nyttigt for komplekse opgaver, der ville være dyre at genbehandle.
3. Stikprøvekontrol: Verifikatoren vælger tilfældigt en delmængde af rigtige opgaver til at genbehandle selv. Dette hjælper med at sikre, at noder ikke konsekvent kan levere forkerte resultater for rigtige opgaver uden at blive opdaget.
Verifikationsprocessen er designet til at være effektiv, så den ikke introducerer signifikant overhead til netværket. Målet er at give et højt sikkerhedsniveau samtidig med at opretholde netværkets ydeevne og skalerbarhed.
B5. Dom
Dømningssystemet er ansvarligt for at evaluere nodernes adfærd baseret på resultaterne af verifikationsprocessen. Det tildeler hver node en omdømmesscore, der afspejler nodens historik for ærlighed og pålidelighed.
Noder, der konsekvent leverer korrekte resultater, ser deres omdømmesscore stige. Noder, der leverer forkerte resultater, ser deres omdømmesscore falde. Størrelsen af ændringen afhænger af alvorligheden af overtrædelsen.
For mindre overtrædelser, såsom en lejlighedsvis forkert resultat, kan omdømmesscore falde let. For mere alvorlige overtrædelser, såsom konsekvent at levere forkerte resultater eller forsøge at snyde systemet, kan omdømmesscore falde signifikant.
Ud over at justere omdømmesscore kan dømningssystemet også pålægge andre straffe. For eksempel kan noder med meget lave omdømmesscore midlertidigt eller permanent udelukkes fra netværket. De kan også få deres stakede CCN tokens konfiskeret.
Dømningssystemet er designet til at være transparent og retfærdigt. Reglerne for evaluering af nodeadfærd er offentligt tilgængelige, og systemets beslutninger er baseret på objektive kriterier.
B6. Incitamentsprotokol
Incitamentsprotokollen er designet til at belønne noder, der handler ærligt og bidrager til netværket. Den bruger en kombination af blokbelønninger, transaktionsgebyrer og opgavefuldførelsesbelønninger til at incentivere ønskelig adfærd.
Blokbelønninger udstedes til noder, der succesfuldt validerer transaktioner og skaber nye blokke i MCP-blockchainen. Beløbet af belønningen bestemmes af netværkets inflationsplan.
Transaktionsgebyrer betales af brugere for at få deres transaktioner inkluderet i blockchainen. Disse gebyrer distribueres til noderne, der validerer transaktionerne.
Opgavefuldførelsesbelønninger betales til noder, der succesfuldt fuldfører beregningsopgaver. Beløbet af belønningen afhænger af opgavens kompleksitet, nodens omdømme og den nuværende efterspørgsel efter beregningsressourcer.
Noder med højere omdømmesscore modtager højere belønninger for at fuldføre opgaver. Dette skaber en positiv feedback-loop, hvor ærlig adfærd belønnes, og noder incitamenteres til at opretholde et godt omdømme.
Ud over disse belønninger inkluderer incitamentsprotokollen også mekanismer til at forhindre ondsindet adfærd. For eksempel er noder forpligtet til at stake CCN tokens for at deltage i netværket. Hvis en node bliver fundet at handle ondsindet, kan dens indsats konfiskeres.
Kombinationen af belønninger og straffe skaber et stærkt incitament for noder til at handle ærligt og bidrage til netværkets succes.
C. Systemoptimering
For at sikre, at Computecoin-netværket er effektivt, skalerbart og responsivt, har vi implementeret flere systemoptimeringsteknikker:
1. Sharding: MCP-blockchainen er opdelt i flere shards, som hver kan behandle transaktioner uafhængigt. Dette forøger signifikant netværkets gennemløb.
2. Parallel behandling: Både PEKKA og MCP er designet til at drage fordel af parallel behandling. Dette tillader netværket at håndtere flere opgaver samtidigt, hvilket øger dets samlede kapacitet.
3. Caching: Hyppigt adgang til data og resultater caches for at reducere behovet for redundante beregninger. Dette forbedrer netværkets ydeevne og reducerer omkostningerne ved at bruge det.
4. Dynamisk ressourceallokering: Netværket overvåger kontinuerligt efterspørgslen efter beregningsressourcer og justerer allokeringen af ressourcer i overensstemmelse hermed. Dette sikrer, at ressourcer bruges effektivt, og at netværket kan skale for at imødekomme skiftende krav.
5. Komprimering: Data komprimeres før transmission over netværket, hvilket reducerer båndbreddekrav og forbedrer ydeevne.
6. Optimerede algoritmer: Algoritmerne brugt til opgaveplanlægning, resultatverifikation og konsensus optimeres kontinuerligt for at forbedre effektiviteten og reducere beregningsoverhead.
Disse optimeringer sikrer, at Computecoin-netværket kan håndtere de høje krav fra metaverse-applikationer samtidig med at opretholde et højt niveau af ydeevne og sikkerhed.
IV. AI-DREVET SELVEVOLUTION
Computecoin-netværket er designet til kontinuerligt at forbedre og tilpasse sig skiftende forhold gennem AI-drevet selvevolution. Denne kapabilitet gør netværket i stand til at optimere sin ydeevne, forbedre sin sikkerhed og udvide sin funktionalitet over tid.
I kernen af denne selvevolutionskapabilitet er et netværk af AI-agenter, der overvåger forskellige aspekter af netværkets drift. Disse agenter indsamler data om netværkets ydeevne, nodeadfærd, brugerefterspørgsel og andre relevante faktorer.
Ved hjælp af maskinlæringsalgoritmer analyserer disse agenter de indsamlede data for at identificere mønstre, opdage anomalier og lave forudsigelser om fremtidig netværksadfærd. Baseret på denne analyse kan agenterne foreslå forbedringer til netværkets algoritmer, protokoller og ressourceallokeringsstrategier.
Nogle eksempler på, hvordan AI bruges til at forbedre netværket, inkluderer:
1. Prædiktiv ressourceallokering: AI-algoritmer forudsiger fremtidig efterspørgsel efter beregningsressourcer og justerer allokeringen af ressourcer i overensstemmelse hermed. Dette sikrer, at netværket har tilstrækkelig kapacitet til at imødekomme efterspørgsel under peakperioder.
2. Anomalidetektering: AI-agenter opdager usædvanlige adfærdsmønstre, der kan indikere ondsindet aktivitet. Dette tillader netværket at reagere hurtigt på potentielle sikkerhedstrusler.
3. Ydeevneoptimering: AI-algoritmer analyserer netværkets ydeevnedata for at identificere flaskehalse og foreslå optimeringer. Dette hjælper med kontinuerligt at forbedre netværkets hastighed og effektivitet.
4. Adaptiv sikkerhed: AI-agenter lærer fra tidligere sikkerhedshændelser til at udvikle nye strategier for at beskytte netværket. Dette tillader netværket at tilpasse sig nye typer trusler, efterhånden som de opstår.
5. Personaliseret service: AI-algoritmer analyserer brugeradfærd for at give personaliserede anbefalinger og optimere brugeroplevelsen.
Selvevolutionsprocessen er designet til at være decentraliseret og transparent. AI-agenter opererer inden for et sæt retningslinjer, der sikrer, at deres anbefalinger er i overensstemmelse med netværkets overordnede mål. Foreslåede ændringer til netværket evalueres af en decentraliseret fællesskab af validators før implementering.
Denne AI-drevne selvevolutionskapabilitet sikrer, at Computecoin-netværket forbliver på forkant med teknologien og kontinuerligt tilpasser sig for at imødekomme de udviklende behov i metaverse.
V. TOKENOMICS
A. CCN token-allokering
Den samlede forsyning af CCN tokens er fastsat til 21 milliarder. Tokens allokeres som følger:
1. Minedriftsbelønninger: 50% (10,5 milliarder tokens) allokeres til minedriftsbelønninger. Disse tokens distribueres til noder, der bidrager med beregningsressourcer til netværket og hjælper med at sikre MCP-blockchainen.
2. Team og rågivere: 15% (3,15 milliarder tokens) allokeres til det grundlæggende team og rågivere. Disse tokens er underlagt en vestingplan for at sikre langsigtet forpligtelse til projektet.
3. Fond: 15% (3,15 milliarder tokens) allokeres til Computecoin Network Foundation. Disse tokens bruges til at finansiere forskning og udvikling, marketing og fællesskabsinitiativer.
4. Strategiske partnere: 10% (2,1 milliarder tokens) allokeres til strategiske partnere, der leverer essentielle ressourcer og støtte til netværket.
5. Offentligt salg: 10% (2,1 milliarder tokens) allokeres til offentligt salg for at rejse midler til projektet og distribuere tokens til det bredere fællesskab.
Token-allokeringen er designet til at sikre en afbalanceret distribution af tokens blandt alle interessenter, med et stærkt fokus på at belønne dem, der bidrager til netværkets vækst og sikkerhed.
B. CCN interessenter og deres rettigheder
Der er flere typer interessenter i Computecoin-netværket, hver med deres egne rettigheder og ansvarsområder:
1. Minere: Minere bidrager med beregningsressourcer til netværket og hjælper med at sikre MCP-blockchainen. Til gengæld modtager de minedriftsbelønninger og transaktionsgebyrer. Minere har også ret til at deltage i konsensusprocessen og stemme om netværksforslag.
2. Brugere: Brugere betaler CCN tokens for at få adgang til beregningsressourcer på netværket. De har ret til at bruge netværkets ressourcer og til at modtage nøjagtige og pålidelige resultater for deres beregningsopgaver.
3. Udviklere: Udviklere bygger applikationer og tjenester oven på Computecoin-netværket. De har ret til at tilgå netværkets API og til at bruge dets ressourcer til at drive deres applikationer.
4. Tokenholdere: Tokenholdere har ret til at stemme om netværksforslag og til at deltage i netværkets styring. De har også ret til at stake deres tokens for at tjene yderligere belønninger.
5. Fond: Computecoin Network Foundation er ansvarlig for netværkets langsigtede udvikling og styring. Den har ret til at allokere midler til forskning og udvikling, marketing og fællesskabsinitiativer.
Rettighederne og ansvarsområderne for hver interessentgruppe er designet til at sikre, at netværket forbliver decentraliseret, sikkert og gavnligt for alle deltagere.
C. Preg CCN tokens
CCN tokens præges gennem en proces kaldet minedrift. Minedrift involverer at bidrage med beregningsressourcer til netværket og hjælpe med at sikre MCP-blockchainen.
Minere konkurrerer om at løse komplekse matematiske problemer, hvilket hjælper med at validere transaktioner og skabe nye blokke i blockchainen. Den første miner, der løser et problem, belønnes med et vist antal CCN tokens.
Minedriftsbelønningen falder over tid i henhold til en foruddefineret plan. Dette er designet til at kontrollere inflationsraten for CCN tokens og sikre, at den samlede forsyning når 21 milliarder over en periode på 100 år.
Ud over blokbelønninger modtager minere også transaktionsgebyrer. Disse gebyrer betales af brugere for at få deres transaktioner inkluderet i blockchainen.
Minedrift er designet til at være tilgængelig for enhver med en computer og en internetforbindelse. Men sværhedsgraden af minedriftsproblemerne justerer dynamisk for at sikre, at nye blokke skabes med en konsistent rate, uanset den samlede beregningsevne i netværket.
D. Token-udgivelsesplan
Udgivelsen af CCN tokens styres af en foruddefineret plan designet til at sikre en stabil og forudsigelig forsyning af tokens til markedet.
1. Minedriftsbelønninger: Minedriftsbelønninger starter ved 10.000 CCN per blok og falder med 50% hvert 4. år. Dette ligner Bitcoin-halveringsmekanismen.
2. Team og rågivere: Tokens allokeret til teamet og rågiverne frigives gradvist over en periode på 4 år, med 25% vesting efter 1 år og de resterende 75% vesting månedligt over de næste 3 år.
3. Fond: Tokens allokeret til fonden frigives gradvist over en periode på 10 år, med 10% frigivet hvert år.
4. Strategiske partnere: Tokens allokeret til strategiske partnere er underlagt vestingplaner, der varierer afhængigt af partnerens aftale, men typisk mellem 1 til 3 år.
5. Offentligt salg: Tokens solgt i det offentlige salg frigives umiddelbart, uden vestingperiode.
Denne udgivelsesplan er designet til at forhindre store mængder tokens i at komme på markedet pludseligt, hvilket kunne forårsage prisvolatilitet. Den sikrer også, at alle interessenter har et langsigtet incitament til at bidrage til netværkets succes.
E. Mining Pass og staking
Mining Pass er en mekanisme, der giver brugere mulighed for at deltage i minedriftsprocessen uden at skulle investere i dyr hardware. Brugere kan købe en Mining Pass ved hjælp af CCN tokens, hvilket giver dem ret til at modtage en del af minedriftsbelønningerne.
Mining Passes er tilgængelige i forskellige niveauer, hvor højere-niveau passes giver en større andel af minedriftsbelønningerne. Prisen på Mining Passes bestemmes af markedet og justerer dynamisk baseret på efterspørgsel.
Staking er en anden måde for brugere at tjene belønninger på. Brugere kan stake deres CCN tokens ved at låse dem op i en smart kontrakt i en vis periode. Til gengæld modtager de en del af transaktionsgebyrerne og blokbelønningerne.
Beløbet af belønninger en bruger modtager fra staking afhænger af antallet af tokens, de staker, og længden af tid, de staker dem i. Brugere, der staker flere tokens i længere perioder, modtager højere belønninger.
Staking hjælper med at sikre netværket ved at reducere antallet af tokens tilgængelige for handel, hvilket gør netværket mere modstandsdygtigt over for angreb. Det giver også en måde for brugere at tjene passiv indkomst på deres CCN tokens.
F. Udviklingsfase
Udviklingen af Computecoin-netværket er opdelt i flere faser:
1. Fase 1 (Fundament): Denne fase fokuserer på at udvikle netværkets kerneinfrastruktur, inklusive PEKKA-laget og MCP-blockchainen. Det involverer også at bygge et lille testnetværk med et begrænset antal noder.
2. Fase 2 (Ekspansion): I denne fase udvides netværket til at inkludere flere noder og understøtte flere typer beregningsopgaver. De AI-drevne selvevolutionskapabiliteter introduceres også i denne fase.
3. Fase 3 (Modenhed): Denne fase fokuserer på at optimere netværket og skalere det til at håndtere de høje krav fra metaverse-applikationer. Det involverer også at integrere netværket med andre blockchain-netværk og metaverse-platforme.
4. Fase 4 (Autonomi): I den endelige fase bliver netværket fuldt autonomt, hvor AI-agenterne træffer de fleste beslutninger om netværkets drift og udvikling. Fondens rolle reduceres til at give tilsyn og sikre, at netværket forbliver i overensstemmelse med sin oprindelige vision.
Hver fase forventes at tage cirka 2-3 år at fuldføre, med regelmæssige opdateringer og forbedringer udgivet gennem hele udviklingsprocessen.
VI. PUBLIKATIONER
Følgende publikationer giver yderligere detaljer om Computecoin-netværket og dets underliggende teknologier:
1. "Computecoin Network: A Decentralized Infrastructure for the Metaverse" - Denne afhandling giver et overblik over Computecoin-netværket, inklusive dets arkitektur, konsensusalgoritme og tokenomics.
2. "Proof of Honesty: A Novel Consensus Algorithm for Decentralized Computing" - Denne afhandling beskriver Proof of Honesty-konsensusalgoritmen i detaljer, inklusive dens design, implementering og sikkerhedsegenskaber.
3. "PEKKA: A Parallel Edge Computing and Knowledge Aggregator for the Metaverse" - Denne afhandling fokuserer på PEKKA-laget af Computecoin-netværket, inklusive dets ressourceaggregationskapabiliteter og beregningsafhjælpningsmekanismer.
4. "AI-Powered Self-Evolution in Decentralized Networks" - Denne afhandling diskuterer AI's rolle i at gøre Computecoin-netværket i stand til kontinuerligt at forbedre og tilpasse sig skiftende forhold.
5. "Tokenomics of Computecoin: Incentivizing a Decentralized Computing Ecosystem" - Denne afhandling giver en detaljeret analyse af CCN token-økonomien, inklusive token-allokering, minedrift, staking og styring.
Disse publikationer er tilgængelige på Computecoin-netværkets hjemmeside og i forskellige akademiske tidsskrifter og konferencer.
VII. KONKLUSION
Metaverse repræsenterer den næste evolution af internettet og lover at revolutionere, hvordan vi interagerer, arbejder og leger online. Men udviklingen af metaverse er i øjeblikket begrænset af den centraliserede infrastruktur, der driver internettet i dag.
Computecoin-netværket er designet til at adressere denne begrænsning ved at levere en decentraliseret, højtydende infrastruktur til metaverse. Vores løsning udnytter kraften fra decentraliserede skyer og blockchain-teknologi til at skabe en mere tilgængelig, skalerbar og omkostningseffektiv platform for metaverse-applikationer.
Det todelte arkitektur af Computecoin-netværket — PEKKA og MCP — giver en omfattende løsning for metaverse. PEKKA håndterer aggregationen og planlægningen af beregningsressourcer, mens MCP sikrer sikkerheden og autenticiteten af beregninger gennem dens innovative Proof of Honesty-konsensusalgoritme.
Den AI-drevne selvevolutionskapabilitet af netværket sikrer, at det kontinuerligt kan forbedre og tilpasse sig skiftende forhold og forblive på forkant med teknologien.
Tokenomics for CCN er designet til at skabe en afbalanceret og bæredygtig økosystem med incitamenter for alle interessenter til at bidrage til netværkets succes.
Vi tror på, at Computecoin-netværket har potentialet til at blive den grundlæggende infrastruktur for metaverse, hvilket muliggør en ny generation af decentraliserede applikationer og oplevelser. Med støtten fra vores fællesskab er vi forpligtet til at gøre denne vision til virkelighed.
REFERENCER
1. Stephenson, N. (1992). Snow Crash. Bantam Books.
2. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System.
3. Buterin, V. (2014). Ethereum: A Next-Generation Smart Contract and Decentralized Application Platform.
4. Benet, J. (2014). IPFS - Content Addressed, Versioned, P2P File System.
5. Filecoin Foundation. (2020). Filecoin: A Decentralized Storage Network.
6. Crust Network. (2021). Crust: Decentralized Cloud Storage Protocol.
7. Wang, X., et al. (2021). Decentralized Cloud Computing: A Survey. IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems.
8. Zhang, Y., et al. (2022). Blockchain for the Metaverse: A Survey. ACM Computing Surveys.
9. Li, J., et al. (2022). AI-Powered Blockchain: A New Paradigm for Decentralized Intelligence. Neural Computing and Applications.
10. Chen, H., et al. (2021). Tokenomics: A Survey on the Economics of Blockchain Tokens. Journal of Financial Data Science.