Güçlendirilmiş Öğrenme ile Token Ekonomisinin Güvenliği: Yenilikçi Bonding Curve Araştırma Yöntemleri

Bu makalede, 2024 baharında Token Engineering Commons'dan alınan bir hibe ile desteklenen yenilikçi bir öneri tanıtılacaktır. Bu öneri, güçlendirilmiş öğrenme ve ajan tabanlı modelleme ile simülasyon tekniklerini kullanarak, Token ekosistemindeki bonding curve mekanizmasını optimize etmeyi amaçlamaktadır.

Proje Arka Planı ve Hedefleri

Bonding curve, token ekosisteminin temel bileşenlerinden biri olarak, fiyat dalgalanmalarını kontrol etme, likidite sağlama ve arzı dinamik bir şekilde ayarlama gibi alanlarda kritik bir rol oynamaktadır. Bu proje, mekanizma optimizasyonu için erken dönemlerde AI-agent kullanımını devralmış ve son zamanlarda BCRG (Bonding Curve Research Group)'un araştırma sonuçlarıyla birleştirilmiştir.

Proje ekibi, güçlendirilmiş öğrenme ile eğitilmiş AI ajanın, farklı PAMM ve SAMM bonding curve kombinasyonlarındaki potansiyel kötü niyetli stratejileri keşfetmeyi planlıyor. Davranış alanı keşfi ile karşılaştırmalı analiz yaparak, istikrarlı ve kaliteli parametre kombinasyonları arayacak, protokol mekanizması tasarımını sürekli olarak optimize edecek, beklenen davranış ile gerçek davranış arasındaki farkı azaltacak ve Token ekosisteminin ekonomik güvenlik risklerini düşürecektir.

Araştırma Yöntemi

Araştırma, dört yaygın PAMM bonding curve türüne (lineer, üstel, kuvvet fonksiyonu ve Sigmoid) ve iki SAMM bonding curve türüne (sabit çarpan ve karışık) odaklanacak ve toplamda 8 kombinasyon oluşturacaktır. Ekip, her bir seçeneğin potansiyel kötü niyetli strateji setlerini ve bunların ortaya çıkma olasılıklarını keşfetmek için AI-agent kullanarak agent tabanlı modelleme ve simülasyon yöntemlerini deneyecektir ve simülasyon sonuçları, bu stratejilerin sistem üzerindeki etkisini görsel olarak gösterecektir.

Yenilik Noktaları ve Hedefler

1. Token Mühendisliğine pekiştirme öğrenimini dahil ederek, AI-agent tabanlı protokol mekanizması optimizasyon yöntemleri oluşturmak.
2. Evrensel, uygulanabilir ve yeniden kullanılabilir yöntemler önerilmesi, tüm Token ekosisteminin ekonomik güvenliğini artırma umudunu taşımaktadır.
3. Holobit platformını kullanarak, modelin daha kolay anlaşılmasını, kullanılmasını ve doğrulanmasını sağlamak.

Kısa vadeli hedefler, potansiyel kötü niyetli stratejileri keşfetmek, bilimsel olarak sağlam araştırma yöntemleri sunmak ve bonding curve perspektifinden ekonomik güvenliği artırma önerileri getirmektir. Uzun vadeli hedef, Token Engineering'i yaymak ve daha fazla insanın token ekosisteminin inşasına katılmasını sağlamaktır.

Beklenen Sonuçlar

1. AI-agent içeren bir token ekonomisi zinciri altında simülasyon modeli, 8 çeşit PAMM ve SAMM kombinasyonunun deney planını içermektedir.
2. AI ajanı keşfine dayalı farklı bonding curve kombinasyonları altında potansiyel kötü niyetli saldırı stratejileri üzerine bir araştırma raporu.

Proje Değeri

Bu proje sadece Token sisteminin güvenliğini artırmakla kalmaz, aynı zamanda Token Mühendisliği'nin yaygınlaşmasını ve pratiğini teşvik eder. Açık ve şeffaf modeller ve deney süreçleri aracılığıyla, proje daha fazla insanın bu öncü alana anlayış göstermesini ve katılmasını sağlamayı amaçlamaktadır, daha güvenli ve sürdürülebilir bir Token ekosistemi inşa etmeye katkıda bulunur.