Глибоке дослідження оптимізації механізму bonding curve в екосистемі Токенів

Інноваційний проект використовує штучний інтелект і комп'ютерне моделювання, щоб покращити економічну безпеку токен-екосистеми. Цей проект застосовуватиме методи навчання з підкріпленням та моделювання імітації на основі агентів для глибокого вивчення та оптимізації механізму bonding curve в системі токенів.

bonding curve як основна складова токен-екосистеми відіграє вирішальну роль у регулюванні ціни токена, наданні ліквідності та динамічному управлінні постачанням токенів. За допомогою математизації відносин між кількома елементами системи, bonding curve відкриває нові можливості для "інженерного контролю" токен-екосистеми.

Проект має на меті дослідити можливі злочинні стратегії під різними комбінаціями PAMM (основний автоматичний маркет-мейкер) та SAMM (додатковий автоматичний маркет-мейкер) кривих зв'язку. Дослідницька група обере чотири поширені типи PAMM curve: лінійні, експоненційні, степеневі та S-подібні, а також два типи SAMM curve: постійного добутку та змішані, усього сформувавши 8 комбінацій для експерименту.

За допомогою моделювання та симуляції на основі агентів, дослідники використовуватимуть AI-агентів для вивчення потенційних наборів зловмисних стратегій у кожному сценарії та їх ймовірності виникнення, а також наочно демонструватимуть вплив цих стратегій на систему. На основі експериментальних результатів команда прагнутиме запропонувати наукові стратегії реагування та механізми оптимізації для підвищення економічної безпеки токен системи.

Команда проекту отримала підтримку висококласного акаунта на просунутій платформі моделювання та симуляції, що допоможе їм відкрито і прозоро продемонструвати весь процес побудови моделі та експериментів. Ця відкритість не лише сприяє верифікації наукових результатів, але й може стимулювати участь та навчання членів спільноти.

Інноваційність цього проєкту полягає в інтеграції посиленого навчання в сферу Токен інженерії, що сформувало набір методів оптимізації протоколів на основі моделювання з використанням AI-агентів та агентно-орієнтованого моделювання. Цей підхід має універсальність та можливість повторного використання, що має потенціал зробити внесок у економічну безпеку всього екосистеми монет.

У короткостроковій перспективі проект має на меті виявлення потенційних ризиків за різними комбінаціями механізмів, дослідження відповідних стратегій реагування на ризики та надання відносно науково обґрунтованого методу для дослідження bonding curve. У довгостроковій перспективі проект сподівається, що популяризація цього методу моделювання на основі агентів за допомогою AI дозволить більшій кількості людей залучитися до Token Engineering, створюючи таким чином більш стійку та стійку екосистему токенів, керовану спільнотою.

Очікувані результати включають модель симуляції економічного ланцюга токенів з впровадженням AI-агента, що охоплює 8 експериментальних схем комбінацій PAMM та SAMM, а також детальний дослідницький звіт, що містить процес моделювання, експериментальні дані, ризики вразливості та оптимізаційні пропозиції.

Це дослідження не лише сприяє підвищенню безпеки токен-систем, але й прокладає шлях до популяризації та практичного застосування Token Engineering. Завдяки відкритим і прозорим моделям та детальним посібникам, проєкт має на меті допомогти більшій кількості людей зрозуміти принципи роботи bonding curve, оволодіти навичками аналізу складних систем, що, в свою чергу, сприятиме розвитку цілої галузі.