Computecoin Network: Infrastrukturen för Web 3.0 och Metaverse
Sammanfattning
Web 3.0, en evolution av Web 2.0, avser decentraliserade applikationer (dAPP) som körs på blockchain. Dessa är applikationer som gör det möjligt för vem som helst att delta med sina personuppgifter väl skyddade och kontrollerade av dem själva. Det finns dock en hel del utmaningar i utvecklingen av Web 3.0, såsom tillgänglighet (dvs. mindre tillgänglig för de flesta användare som i moderna webbläsare) och skalbarhet (dvs. hög kostnad och lång inlärningskurva för att använda decentraliserad infrastruktur).
Till exempel, även om icke-fungibla tokens (NFT) lagras på blockchain, är innehållet i de flesta NFT fortfarande lagrat i centraliserade moln som AWS eller Google Cloud. Detta innebär en hög risk för användarnas NFT-tillgångar, i motsats till Web 3.0:s natur.
Metaverse, först föreslagen av Neal Stephenson 1992, avser en oändligt stor lappad av beständiga virtuella världar där människor fritt kan resa, socialisera och arbeta. Men metaverse-applikationer och plattformar som Fortnite och Roblox står inför en enorm utmaning: deras tillväxt begränsas av en begränsad tillgång på lågkostnads- och omedelbar beräkningskraft från centraliserade moln.
Sammanfattningsvis har byggandet av nästa generations applikationer på den nuvarande centraliserade infrastrukturen (byggd sedan 1990-talet) blivit flaskhalsen på den kritiska vägen mot vår drömda värld.
Vi har initierat detta projekt, Computecoin-nätverket tillsammans med dess inhemska token CCN, för att lösa detta problem. Vårt mål är att bygga nästa generations infrastruktur för allslagsapplikationer på Web3 och metaverse. Med andra ord, vi strävar efter att göra för web 3.0 och metaverse vad centraliserade molnleverantörer gjorde för Web 2.0.
Den grundläggande idén med vårt system är att först aggregera decentraliserade moln som Filecoin och datacenter runt om i världen (snarare än att bygga ny infrastruktur som AWS gjorde för 20 år sedan) och sedan avlasta beräkning till ett närhetsnätverk av de nära aggregerade decentraliserade molnen för att möjliggöra slutanvändarnas databehandlingsuppgifter som AR/VR 3D-rendering och realtidsdatalagring på ett lågkostnads- och omedelbart sätt.
Computecoin-nätverket består av två lager: PEKKA och metaverse-beräkningsprotokollet (MCP). PEKKA är en aggregator och schemaläggare som sömlöst integrerar decentraliserade moln och dynamiskt avlastar beräkning till ett närhetsnätverk. PEKKA:s förmågor inkluderar att distribuera web3- och metaverse-applikationer till decentraliserade moln på några minuter, och att tillhandahålla ett enhetligt API för enkel datalagring och -hämtning från vilket decentraliserat moln som helst, som Filecoin eller Crust.
MCP är en layer-0.5/layer-1-blockchain med ett originellt konsensusalgorithm, proof of honesty (PoH), som garanterar att resultaten av outsourcad beräkning i det decentraliserade molnnätverket är äkta. Med andra ord, PoH etablerar tillit i beräkningsuppgifter som outsourcas till tillitslösa decentraliserade moln, och bygger grunden för web 3.0 och metaverse-ekosystemet.
I. INTRODUCTION
Det är allmänt accepterat att Web 3.0 är nyckeln till att förverkliga en mer decentraliserad och interaktiv upplevelse i metaverse. Som ett resultat betraktar vi vanligtvis Web 3.0 och relaterade teknologier som byggstenarna för metaverse. Därför fokuserar vi i det följande vår diskussion på metaverse, det ultimata målet som computecoin riktar in sig på.
A. Introduktion till metaverse
Föreställ dig att varje aktivitet och upplevelse i ditt dagliga liv äger rum inom räckhåll från varandra. Föreställ dig sömlös transit mellan varje utrymme, varje nod, du beblandar och de människor och saker du interagerar med inom dem. Denna vision av ren anslutning fungerar som den bultande hjärtat i metaverse.
Metaverse, som dess namn antyder, avser en oändligt stor lappad av beständiga virtuella världar mellan vilka människor fritt kan resa. Neal Stephenson tillerkänns ofta äran för att ha lagt fram den första beskrivningen av metaverse i hans banbrytande science fiction-roman Snow Crash från 1992. Sedan dess har dussintals projekt — allt från Fortnite och Second Life till CryptoKitties och Decentraland — knuffat mänskligheten närmare metaverse.
När den väl tar form kommer metaverse att erbjuda sina invånare en onlineupplevelse lika rik som, och intimt länkad med, deras liv i den fysiska världen. Dessa djärva pionjärer kommer att kunna fördjupa sig i metaverse genom alla slags enheter, inklusive VR-headset och 3D-skrivna wearables, samt teknologiska standarder och nätverk som blockchain och 5G. Samtidigt kommer metaverse:s smidiga funktion och kapacitet att expandera gränslöst att bero på en hållbar bas av beräkningskraft.
Metaverse:s utveckling har tagit en förgrenad väg. Å ena sidan syftar centraliserade metaverse-upplevelser, som Facebook Horizon och Microsoft Mesh, till att bygga fristående världar vars territorium ligger helt inom proprietära ekosystem. Å andra sidan söker decentraliserade projekt att utrusta sina användare med verktygen för att skapa, utbyta och äga digitala varor, säkra sina data och interagera med varandra utanför företagssystemens gränser.
I båda fallen är metaverse dock inte bara en plattform, ett spel eller ett socialt nätverk; det är potentiellt varje onlineplattform, spel och socialt nätverk som används av människor över hela världen, alla samlade i ett landskap av virtuella världar som ägs av ingen användare och av varje användare samtidigt.
Enligt vår åsikt består metaverse av fem lager staplade ovanpå varandra. Det mest elementära lagret är infrastruktur — de fysiska teknologierna som stöder metaverse:s funktion. Dessa inkluderar teknologiska standarder och innovationer som 5G- och 6G-nätverk, halvledare, små sensorer kända som MEMS och Internet-datacenter (IDCs).
Protokollagret kommer därefter. Dess komponenter är teknologierna, som blockchain, distribuerad beräkning och edge computing, som säkerställer effektiv och effektiv beräkningskraftdistribution till slutanvändare och individers suveränitet över sina egna onlinedata.
Mänskliga gränssnitt utgör det tredje lagret av metaverse. Dessa inkluderar enheter — som smartphones, 3D-skrivna wearables, biosensorer, neurala gränssnitt och AR/VR-aktiverade headset och glasögon — som fungerar som våra ingångspunkter till vad som en dag kommer att vara en kollektiv av beständiga onlinevärldar.
Skapandelagret av metaverse staplas ovanpå det mänskliga gränssnittsskiktet och består av top-down-plattformar och miljöer, som Roblox, Shopify och Wix, utformade för att ge användare verktyg med vilka de kan skapa nya saker.
Slutligen kompletterar det nämnda upplevels lagret metaverse-stacken, vilket ger metaverse:s arbetsdelar ett socialt, spelifierat yttre. Komponenterna i upplevels lagret sträcker sig från icke-fungibla tokens (NFT) till e-handel, e-sport, sociala medier och spel.
Summan av dessa fem lager är metaverse, en smidig, beständig och sammankopplad lappad av virtuella världar som står axel mot axel i ett sammanhängande universum.
B. Begränsningar i metaverse-utvecklingen
Idag kan världens mest populära onlinevärldar, som Fortnite och Roblox, inte stödja den radikala tillgängligheten, anslutningen och kreativiteten som kommer att definiera morgondagens metaverse. Metaverse-plattformar står inför en enorm utmaning: Begränsade av en begränsad tillgång på beräkningskraft, levererar de inte en sann metaverse-upplevelse till sina användare.
Även om högt profilerade projekt — som Facebooks kommande Horizon-projekt och Mesh, Microsofts inträde i världen av holoporting och virtuellt samarbete — har stöd från ledande molntjänster, kommer de virtuella världar de erbjuder användarna fortfarande att vara täckta av byråkrati, högt centraliserade och sakna interoperabilitet.
Till exempel, Roblox, som har mer än 42 miljoner dagliga aktiva användare, kan bara stödja några hundra samtidiga användare i en enda virtuell värld. Detta är långt ifrån metaverse-visionen av tusentals eller till och med miljoner användare som interagerar simultant i samma virtuella utrymme.
En annan begränsning är den höga kostnaden för beräkningskraft. Centraliserade molnleverantörer tar premiumpriser för de beräkningsresurser som behövs för att köra metaverse-applikationer, vilket gör det svårt för små utvecklare och startups att komma in på marknaden. Detta skapar en barriär för innovation och begränsar mångfalden av upplevelser tillgängliga i metaverse.
Dessutom är den nuvarande infrastrukturen inte utformad för att hantera de unika kraven från metaverse-applikationer. Dessa applikationer kräver låg latens, hög bandbredd och realtidsbearbetningsförmågor som ligger bortom räckhåll för många befintliga system. Detta resulterar i en undermålig användarupplevelse, med lagg, buffring och andra prestandaproblem.
C. Vår lösning: computecoin-nätverket
Computecoin-nätverket är utformat för att hantera dessa begränsningar genom att tillhandahålla en decentraliserad, högpresterande infrastruktur för metaverse. Vår lösning utnyttjar kraften i decentraliserade moln och blockchain-teknik för att skapa en mer tillgänglig, skalerbar och kostnadseffektiv plattform för metaverse-applikationer.
Den viktigaste innovationen i Computecoin-nätverket är dess förmåga att aggregera beräkningsresurser från ett globalt nätverk av decentraliserade moln och datacenter. Detta gör det möjligt för oss att tillhandahålla en nästan obegränsad tillgång på beräkningskraft till en bråkdel av kostnaden för centraliserade leverantörer.
Genom att avlasta beräkning till ett närhetsnätverk av närliggande decentraliserade moln kan vi minimera latens och säkerställa realtidsprestanda för metaverse-applikationer. Detta är avgörande för fördjupande upplevelser som AR/VR, där även en liten försening kan bryta illusionen av verklighet.
Den två-lagers arkitekturen i Computecoin-nätverket — PEKKA och MCP — ger en heltäckande lösning för metaverse. PEKKA hanterar aggregeringen och schemaläggningen av beräkningsresurser, medan MCP säkerställer säkerheten och äktheten av beräkningar genom sin innovativa Proof of Honesty-konsensusalgorithm.
D. Uppsatsens organisation
Resten av denna uppsats är organiserad enligt följande: I avsnitt II ger vi en detaljerad översikt av PEKKA, inklusive dess arkitektur, resursaggregeringsförmågor och beräkningsavlastningsmekanismer. Avsnitt III fokuserar på Metaverse Computing Protocol (MCP), med en fördjupad förklaring av Proof of Honesty-konsensusalgorithmen. Avsnitt IV diskuterar hur AI-driven självevolution kommer att möjliggöra för Computecoin-nätverket att kontinuerligt förbättras och anpassas till förändrade krav. I avsnitt V beskriver vi tokenomics för CCN, inklusive tokenallokering, intressenträttigheter och mining- och staking-mekanismerna. Avsnitt VI listar våra publikationer relaterade till Computecoin-nätverket. Slutligen avslutar avsnitt VII uppsatsen med en sammanfattning av vår vision och framtida planer.
II. PEKKA
A. Översikt
PEKKA (Parallel Edge Computing and Knowledge Aggregator) är det första lagret i Computecoin-nätverket. Det fungerar som en aggregator och schemaläggare som sömlöst integrerar decentraliserade moln och dynamiskt avlastar beräkning till ett närhetsnätverk. Det primära målet med PEKKA är att tillhandahålla ett enhetligt gränssnitt för att komma åt och använda beräkningsresurser från olika decentraliserade molnleverantörer.
PEKKA är utformat för att hantera fragmenteringen av det decentraliserade molnekosystemet. För närvarande finns det många decentraliserade molnleverantörer, var och en med sitt eget API, prismodell och resursspecifikationer. Denna fragmentering gör det svårt för utvecklare att utnyttja den fulla potentialen av decentraliserad beräkning.
Genom att aggregera dessa resurser till ett enda nätverk förenklar PEKKA processen att distribuera och skala metaverse-applikationer. Utvecklare kan komma åt ett globalt nätverk av beräkningsresurser genom ett enhetligt API, utan att behöva oroa sig för den underliggande infrastrukturen.
B. Aggregering av decentraliserade moln
PEKKA aggregerar beräkningsresurser från en mängd olika decentraliserade molnleverantörer, inklusive Filecoin, Crust och andra. Denna aggregeringsprocess innefattar flera viktiga steg:
1. Resursupptäckt: PEKKA söker kontinuerligt i nätverket för att identifiera tillgängliga beräkningsresurser från olika leverantörer. Detta inkluderar information om typen av resurser (CPU, GPU, lagring), deras plats och deras nuvarande tillgänglighet.
2. Resursvalidering: Innan resurser läggs till i nätverket validerar PEKKA deras prestanda och tillförlitlighet. Detta säkerställer att endast högkvalitativa resurser ingår i nätverket.
3. Resursindexering: Validerade resurser indexeras i en distribuerad ledger, som fungerar som en transparent och oföränderlig post över alla tillgängliga resurser i nätverket.
4. Prismormalisering: PEKKA normaliserar prismodellerna för olika leverantörer, vilket gör det enkelt för användare att jämföra och välja resurser baserat på deras behov och budget.
5. Dynamisk resurstilldelning: PEKKA övervakar kontinuerligt efterfrågan på beräkningsresurser och justerar tilldelningen i enlighet därmed. Detta säkerställer att resurser används effektivt och att användare har tillgång till de resurser de behöver när de behöver dem.
Aggregeringsprocessen är utformad för att vara decentraliserad och tillitslös. Ingen enskild entitet kontrollerar nätverket, och alla beslut fattas genom en konsensusmekanism. Detta säkerställer att nätverket förblir öppet, transparent och resilient.
C. Beräkningsavlastning till ett närhetsnätverk
En av nyckelfunktionerna i PEKKA är dess förmåga att avlasta beräkning till ett närhetsnätverk av närliggande decentraliserade moln. Detta är avgörande för metaverse-applikationer, som kräver låg latens och realtidsbearbetning.
Beräkningsavlastning innebär överföring av beräkningsuppgifter från en användares enhet till en närliggande nod i nätverket. Detta minskar bördan på användarens enhet och säkerställer att uppgifter bearbetas snabbt och effektivt.
PEKKA använder en sofistikerad algoritm för att bestämma den optimala noden för varje uppgift. Denna algoritm tar hänsyn till flera faktorer, inklusive nodens närhet till användaren, dess nuvarande belastning, dess prestandaförmågor och kostnaden för att använda noden.
Avlastningsprocessen är transparent för användaren och applikationsutvecklaren. När en uppgift har avlastats övervakar PEKKA dess framsteg och säkerställer att resultaten returneras till användaren i tid.
C1. Avlastningsfunktion 1
Den första avlastningsfunktionen är utformad för latenskänsliga uppgifter, såsom realtidsrendering och interaktiva applikationer. För dessa uppgifter prioriterar PEKKA närhet och hastighet över kostnad.
Algoritmen fungerar enligt följande: När en latenskänslig uppgift tas emot identifierar PEKKA alla noder inom en viss geografisk radie från användaren. Den utvärderar sedan dessa noder baserat på deras nuvarande belastning och bearbetningsförmågor. Noden med den lägsta latensen och tillräcklig kapacitet väljs för att bearbeta uppgiften.
För att ytterligare minimera latens använder PEKKA prediktiv analys för att förutse framtida efterfrågan. Detta gör det möjligt för nätverket att förpositionera resurser i områden där efterfrågan förväntas vara hög, vilket säkerställer att låglatensbearbetning alltid är tillgänglig.
C2. Avlastningsfunktion 2
Den andra avlastningsfunktionen är utformad för batchbearbetningsuppgifter, såsom dataanalys och innehållsrendering. För dessa uppgifter prioriterar PEKKA kostnad och effektivitet över hastighet.
Algoritmen fungerar enligt följande: När en batchbearbetningsuppgift tas emot identifierar PEKKA alla noder i nätverket som har de nödvändiga resurserna för att bearbeta uppgiften. Den utvärderar sedan dessa noder baserat på deras kostnad, tillgänglighet och historisk prestanda. Noden som erbjuder den bästa kombinationen av kostnad och effektivitet väljs för att bearbeta uppgiften.
För stora batchbearbetningsuppgifter kan PEKKA dela upp uppgiften i mindre deluppgifter och distribuera dem över flera noder. Detta parallella bearbetningssätt minskar avsevärt den tid som krävs för att slutföra stora uppgifter.
III. Metaverse Computing Protocol
A. Översikt
Metaverse Computing Protocol (MCP) är det andra lagret i Computecoin-nätverket. Det är en layer-0.5/layer-1-blockchain som tillhandahåller säkerhets- och tillitsinfrastrukturen för nätverket. MCP är utformat för att säkerställa att resultaten av beräkningar som utförs på det decentraliserade molnnätverket är äkta och pålitliga.
En av nyckelutmaningarna i decentraliserad beräkning är att säkerställa att noder utför beräkningar korrekt och ärligt. I en tillitslös miljö finns det ingen garanti för att en nod inte kommer att manipulera med resultaten av en beräkning eller påstå att den har utfört arbete som den inte har gjort.
MCP adresserar denna utmaning genom sin innovativa Proof of Honesty (PoH) konsensusalgorithm. PoH är utformad för att incitamentera noder att agera ärligt och att upptäcka och straffa noder som agerar skadligt.
Förutom att tillhandahålla säkerhet och tillit hanterar MCP också de ekonomiska aspekterna av nätverket. Den hanterar skapandet och distributionen av CCN-tokens, som används för att betala för beräkningsresurser och att belöna noder för deras bidrag till nätverket.
B. Konsensus: Proof of Honesty (PoH)
Proof of Honesty (PoH) är en novell konsensusalgorithm specifikt utformad för Computecoin-nätverket. Till skillnad från traditionella konsensusalgorithm som Proof of Work (PoW) och Proof of Stake (PoS), som fokuserar på att validera transaktioner, är PoH utformad för att validera resultaten av beräkningar.
Kärnidén bakom PoH är att skapa ett system där noder incitamenteras att agera ärligt. Noder som konsekvent tillhandahåller korrekta resultat belönas med CCN-tokens, medan noder som tillhandahåller felaktiga resultat bestraffas.
PoH fungerar genom att periodiskt skicka "phishing-uppgifter" till noder i nätverket. Dessa uppgifter är utformade för att testa nodernas ärlighet. Noder som korrekt slutför dessa uppgifter demonstrerar sin ärlighet och belönas. Noder som misslyckas med att slutföra dessa uppgifter eller tillhandahåller felaktiga resultat bestraffas.
B1. Algoritmöversikt
PoH-algoritmen består av flera nyckelkomponenter: phishing-uppgiftsrepositoryt, uppgiftsschemaläggaren, resultatverifieraren, bedömningssystemet och incitamentsprotokollet.
Algoritmen fungerar enligt följande: Uppgiftsschemaläggaren väljer noder från nätverket för att utföra beräkningsuppgifter. Dessa uppgifter inkluderar både riktiga användaruppgifter och phishing-uppgifter från phishing-uppgiftsrepositoryt. Noder bearbetar dessa uppgifter och returnerar resultaten till resultatverifieraren.
Resultatverifieraren kontrollerar resultaten av både riktiga uppgifter och phishing-uppgifter. För riktiga uppgifter använder verifieraren en kombination av kryptografiska tekniker och kryssvalidering med andra noder för att säkerställa noggrannhet. För phishing-uppgifter känner verifieraren redan till det korrekta resultatet, så den kan omedelbart upptäcka om en nod har tillhandahållit ett felaktigt resultat.
Bedömningssystemet använder resultaten från verifieraren för att bestämma vilka noder som agerar ärligt och vilka som inte gör det. Noder som konsekvent tillhandahåller korrekta resultat belönas med CCN-tokens, medan noder som tillhandahåller felaktiga resultat bestraffas genom att deras insats konfiskeras.
Över tid anpassar algoritmen sig till nodernas beteende. Noder som har en historia av ärlighet litas på med viktigare uppgifter och får högre belöningar. Noder som har en historia av oärlighet ges färre uppgifter och kan så småningom uteslutas från nätverket.
B2. Phishing-uppgiftsrepository
Phishing-uppgiftsrepositoryt är en samling av förberäknade uppgifter med kända resultat. Dessa uppgifter är utformade för att testa ärligheten och kompetensen hos noder i nätverket.
Repositoryt innehåller en mängd olika uppgifter, inklusive enkla beräkningar, komplexa simuleringar och databearbetningsuppgifter. Uppgifterna är utformade för att vara representativa för de typer av uppgifter som noder kommer att möta i det verkliga nätverket.
För att säkerställa att noder inte kan skilja mellan phishing-uppgifter och riktiga uppgifter är phishing-uppgifterna formaterade identiskt med riktiga uppgifter. De täcker också ett liknande spann av svårighetsgrader och beräkningskrav.
Repositoryt uppdateras kontinuerligt med nya uppgifter för att förhindra att noder memorerar resultaten av befintliga uppgifter. Nya uppgifter läggs till av en decentraliserad grupp av validerare, som belönas med CCN-tokens för sina bidrag.
Urvalet av uppgifter från repositoryt görs slumpmässigt för att säkerställa att noder inte kan förutsäga vilka uppgifter som kommer att vara phishing-uppgifter. Denna slumpmässiga urvalsprocess är utformad för att göra det svårt för skadliga noder att spela systemet.
B3. Uppgiftsschemaläggare
Uppgiftsschemaläggaren är ansvarig för att distribuera uppgifter till noder i nätverket. Den spelar en kritisk roll i att säkerställa att uppgifter bearbetas effektivt och att nätverket förblir säkert.
Schemaläggaren använder ett rykessystem för att bestämma vilka noder som är berättigade att ta emot uppgifter. Noder med ett högre rykte (dvs. en historia av att tillhandahålla korrekta resultat) är mer sannolika att ta emot uppgifter, särskilt högvärdesuppgifter.
Vid distribution av uppgifter tar schemaläggaren hänsyn till flera faktorer, inklusive nodens rykte, dess bearbetningsförmågor, dess plats och dess nuvarande belastning. Detta säkerställer att uppgifter tilldelas de mest lämpliga noderna.
För riktiga användaruppgifter kan schemaläggaren tilldela samma uppgift till flera noder för att möjliggöra kryssvalidering. Detta hjälper till att säkerställa att resultaten är korrekta, även om vissa noder agerar skadligt.
För phishing-uppgifter tilldelar schemaläggaren vanligtvis varje uppgift till en enda nod. Detta beror på att det korrekta resultatet redan är känt, så det finns inget behov av kryssvalidering.
Schemaläggaren övervakar kontinuerligt nodernas prestanda och justerar sin uppgiftsdistributionsalgorithm i enlighet därmed. Detta säkerställer att nätverket förblir effektivt och responsivt på förändrade förhållanden.
B4. Resultatverifiering
Resultatverifieringskomponenten är ansvarig för att kontrollera noggrannheten av de resultat som returneras av noder. Den använder en kombination av tekniker för att säkerställa att resultaten är både korrekta och äkta.
För phishing-uppgifter är verifiering enkel: verifieraren jämför helt enkelt resultatet som returneras av noden med det kända korrekta resultatet. Om de matchar anses noden ha agerat ärligt. Om de inte matchar anses noden ha agerat oärligt.
För riktiga användaruppgifter är verifiering mer komplex. Verifieraren använder flera tekniker, inklusive:
1. Kryssvalidering: När samma uppgift tilldelas flera noder jämför verifieraren resultaten. Om det finns en konsensus bland noderna anses resultatet vara korrekt. Om det finns en avvikelse kan verifieraren begära att ytterligare noder bearbetar uppgiften för att lösa konflikten.
2. Kryptografisk verifiering: Vissa uppgifter inkluderar kryptografiska bevis som gör det möjligt för verifieraren att kontrollera noggrannheten av resultatet utan att ombearbeta hela uppgiften. Detta är särskilt användbart för komplexa uppgifter som skulle vara dyra att ombearbeta.
3. Stickprovskontroll: Verifieraren väljer slumpmässigt ett urval av riktiga uppgifter för att ombearbeta själv. Detta hjälper till att säkerställa att noder inte konsekvent kan tillhandahålla felaktiga resultat för riktiga uppgifter utan att upptäckas.
Verifieringsprocessen är utformad för att vara effektiv, så att den inte introducerar signifikant overhead till nätverket. Målet är att tillhandahålla en hög säkerhetsnivå samtidigt som nätverkets prestanda och skalbarhet bibehålls.
B5. Bedömning
Bedömningssystemet är ansvarigt för att utvärdera nodernas beteende baserat på resultaten av verifieringsprocessen. Den tilldelar varje nod ett ryktespoäng, som återspeglar nodens historia av ärlighet och tillförlitlighet.
Noder som konsekvent tillhandahåller korrekta resultat ser sina ryktespoäng öka. Noder som tillhandahåller felaktiga resultat ser sina ryktespoäng minska. Storleken på förändringen beror på allvarligheten av överträdelsen.
För mindre överträdelser, såsom ett tillfälligt felaktigt resultat, kan ryktespoängen minska något. För allvarligare överträdelser, såsom att konsekvent tillhandahålla felaktiga resultat eller försöka spela systemet, kan ryktespoängen minska avsevärt.
Förutom att justera ryktespoäng kan bedömningssystemet också ålägga andra straff. Till exempel kan noder med mycket låga ryktespoäng tillfälligt eller permanent uteslutas från nätverket. De kan också få sina insatta CCN-tokens konfiskerade.
Bedömningssystemet är utformat för att vara transparent och rättvist. Reglerna för att utvärdera nodbeteende är offentligt tillgängliga, och systemets beslut baseras på objektiva kriterier.
B6. Incitamentsprotokoll
Incitamentsprotokollet är utformat för att belöna noder som agerar ärligt och bidrar till nätverket. Det använder en kombination av blockbelöningar, transaktionsavgifter och uppgiftsslutförandebelöningar för att incitamentera önskvärt beteende.
Blockbelöningar utfärdas till noder som framgångsrikt validerar transaktioner och skapar nya block i MCP-blockchainen. Beloppet på belöningen bestäms av nätverkets inflationsschema.
Transaktionsavgifter betalas av användare för att ha sina transaktioner inkluderade i blockchainen. Dessa avgifter fördelas till noderna som validerar transaktionerna.
Uppgiftslutförandebelöningar betalas till noder som framgångsrikt slutför beräkningsuppgifter. Beloppet på belöningen beror på uppgiftens komplexitet, nodens rykte och den nuvarande efterfrågan på beräkningsresurser.
Noder med högre ryktespoäng får högre belöningar för att slutföra uppgifter. Detta skapar en positiv feedback-loop, där ärligt beteende belönas och noder incitamenteras att upprätthålla ett gott rykte.
Förutom dessa belöningar inkluderar incitamentsprotokollet också mekanismer för att förhindra skadligt beteende. Till exempel krävs det att noder satsar CCN-tokens för att delta i nätverket. Om en nod befinns agera skadligt kan dess insats konfiskeras.
Kombinationen av belöningar och straff skapar ett starkt incitament för noder att agera ärligt och bidra till nätverkets framgång.
C. Systemoptimering
För att säkerställa att Computecoin-nätverket är effektivt, skalerbart och responsivt har vi implementerat flera systemoptimerings tekniker:
1. Sharding: MCP-blockchainen är uppdelad i flera shards, som var och en kan bearbeta transaktioner oberoende. Detta ökar avsevärt nätverkets genomströmning.
2. Parallell bearbetning: Både PEKKA och MCP är utformade för att dra nytta av parallell bearbetning. Detta gör det möjligt för nätverket att hantera flera uppgifter samtidigt, vilket ökar dess totala kapacitet.
3. Caching: Ofta åtkomna data och resultat cachelagras för att minska behovet av redundanta beräkningar. Detta förbättrar nätverkets prestanda och minskar kostnaden för att använda det.
4. Dynamisk resurstilldelning: Nätverket övervakar kontinuerligt efterfrågan på beräkningsresurser och justerar tilldelningen av resurser i enlighet därmed. Detta säkerställer att resurser används effektivt och att nätverket kan skala för att möta förändrade krav.
5. Komprimering: Data komprimeras innan den överförs över nätverket, vilket minskar bandbreddskraven och förbättrar prestandan.
6. Optimerade algoritmer: Algoritmerna som används för uppgiftsschemaläggning, resultatverifiering och konsensus optimeras kontinuerligt för att förbättra effektiviteten och minska beräkningsoverhead.
Dessa optimeringar säkerställer att Computecoin-nätverket kan hantera de höga kraven från metaverse-applikationer samtidigt som en hög nivå av prestanda och säkerhet bibehålls.
IV. AI-DRIVEN SJÄLVEVOLUTION
Computecoin-nätverket är utformat för att kontinuerligt förbättras och anpassas till förändrade förhållanden genom AI-driven självevolution. Denna förmåga gör det möjligt för nätverket att optimera sin prestanda, förbättra sin säkerhet och expandera sin funktionalitet över tid.
I kärnan av denna självevolution förmåga finns ett nätverk av AI-agenter som övervakar olika aspekter av nätverkets drift. Dessa agenter samlar in data om nätverksprestanda, nodbeteende, användarefterfrågan och andra relevanta faktorer.
Genom att använda maskininlärningsalgoritmer analyserar dessa agenter de insamlade datan för att identifiera mönster, upptäcka avvikelser och göra förutsägelser om framtida nätverksbeteende. Baserat på denna analys kan agenterna föreslå förbättringar av nätverkets algoritmer, protokoll och resurstilldelningsstrategier.
Några exempel på hur AI används för att förbättra nätverket inkluderar:
1. Prediktiv resurstilldelning: AI-algoritmer förutser framtida efterfrågan på beräkningsresurser och justerar tilldelningen av resurser i enlighet därmed. Detta säkerställer att nätverket har tillräcklig kapacitet för att möta efterfrågan under toppperioder.
2. Avvikelseupptäckt: AI-agenter upptäcker ovanliga beteendemönster som kan indikera skadlig aktivitet. Detta gör det möjligt för nätverket att snabbt svara på potentiella säkerhetshot.
3. Prestandaoptimering: AI-algoritmer analyserar nätverksprestandadata för att identifiera flaskhalsar och föreslå optimeringar. Detta hjälper till att kontinuerligt förbättra nätverkets hastighet och effektivitet.
4. Adaptiv säkerhet: AI-agenter lär sig från tidigare säkerhetsincidenter för att utveckla nya strategier för att skydda nätverket. Detta gör det möjligt för nätverket att anpassa sig till nya typer av hot när de uppstår.
5. Personifierad tjänst: AI-algoritmer analyserar användarbeteende för att tillhandahålla personifierade rekommendationer och optimera användarupplevelsen.
Självevolutionsprocessen är utformad för att vara decentraliserad och transparent. AI-agenter opererar inom en uppsättning riktlinjer som säkerställer att deras rekommendationer är anpassade till nätverkets övergripande mål. Föreslagna förändringar av nätverket utvärderas av en decentraliserad community av validerare innan de implementeras.
Denna AI-drivna självevolution förmåga säkerställer att Computecoin-nätverket förblir i framkant av teknologi, kontinuerligt anpassat för att möta de föränderliga behoven av metaverse.
V. TOKENOMICS
A. CCN-tokenallokering
Den totala tillgången av CCN-tokens är fixerad till 21 miljarder. Tokens allokeras enligt följande:
1. Mining-belöningar: 50% (10,5 miljarder tokens) allokeras för mining-belöningar. Dessa tokens fördelas till noder som bidrar med beräkningsresurser till nätverket och hjälper till att säkra MCP-blockchainen.
2. Team och rådgivare: 15% (3,15 miljarder tokens) allokeras till grundarteamet och rådgivare. Dessa tokens är föremål för en vesting-schema för att säkerställa långsiktigt engagemang i projektet.
3. Stiftelse: 15% (3,15 miljarder tokens) allokeras till Computecoin Network Foundation. Dessa tokens används för att finansiera forskning och utveckling, marknadsföring och community-initiativ.
4. Strategiska partners: 10% (2,1 miljarder tokens) allokeras till strategiska partners som tillhandahåller väsentliga resurser och stöd till nätverket.
5. Offentlig försäljning: 10% (2,1 miljarder tokens) allokeras för offentlig försäljning för att samla in medel för projektet och distribuera tokens till den bredare communityn.
Tokenallokeringen är utformad för att säkerställa att det finns en balanserad distribution av tokens bland alla intressenter, med ett starkt fokus på att belöna de som bidrar till nätverkets tillväxt och säkerhet.
B. CCN-intressenter och deras rättigheter
Det finns flera typer av intressenter i Computecoin-nätverket, var och en med sina egna rättigheter och ansvarsområden:
1. Miners: Miners bidrar med beräkningsresurser till nätverket och hjälper till att säkra MCP-blockchainen. I gengäld får de mining-belöningar och transaktionsavgifter. Miners har också rätt att delta i konsensusprocessen och rösta om nätverksförslag.
2. Användare: Användare betalar CCN-tokens för att komma åt beräkningsresurser på nätverket. De har rätt att använda nätverkets resurser och att få korrekta och pålitliga resultat för sina beräkningsuppgifter.
3. Utvecklare: Utvecklare bygger applikationer och tjänster ovanpå Computecoin-nätverket. De har rätt att komma åt nätverkets API och att använda dess resurser för att driva sina applikationer.
4. Tokeninnehavare: Tokeninnehavare har rätt att rösta om nätverksförslag och att delta i nätverkets styrning. De har också rätt att stake sina tokens för att tjäna ytterligare belöningar.
5. Stiftelse: Computecoin Network Foundation är ansvarig för den långsiktiga utvecklingen och styrningen av nätverket. Den har rätt att allokera medel för forskning och utveckling, marknadsföring och community-initiativ.
Rättigheterna och ansvarsområdena för varje intressentgrupp är utformade för att säkerställa att nätverket förblir decentraliserat, säkert och fördelaktigt för alla deltagare.
C. Prägla CCN-tokens
CCN-tokens präglas genom en process som kallas mining. Mining innebär att man bidrar med beräkningsresurser till nätverket och hjälper till att säkra MCP-blockchainen.
Miners tävlar om att lösa komplexa matematiska problem, vilket hjälper till att validera transaktioner och skapa nya block i blockchainen. Den första minern som löser ett problem belönas med ett visst antal CCN-tokens.
Mining-belöningen minskar över tid enligt ett fördefinierat schema. Detta är utformat för att kontrollera inflationstakten för CCN-tokens och säkerställa att den totala tillgången når 21 miljarder över en period av 100 år.
Förutom blockbelöningar får miners också transaktionsavgifter. Dessa avgifter betalas av användare för att ha sina transaktioner inkluderade i blockchainen.
Mining är utformat för att vara tillgängligt för alla med en dator och en internetanslutning. Men svårighetsgraden av mining-problemen justeras dynamiskt för att säkerställa att nya block skapas med en konsekvent hastighet, oavsett den totala beräkningskraften i nätverket.
D. Tokenutsläppsplan
Utsläppet av CCN-tokens styrs av ett fördefinierat schema utformat för att säkerställa en stadig och förutsägbar tillgång på tokens på marknaden.
1. Mining-belöningar: Mining-belöningar börjar på 10 000 CCN per block och minskar med 50% var 4:e år. Detta liknar Bitcoin-halveringsmekanismen.
2. Team och rådgivare: Tokens allokerade till teamet och rådgivare släpps gradvis över en period av 4 år, med 25% vesting efter 1 år och de återstående 75% vesting månadsvis över de nästa 3 åren.
3. Stiftelse: Tokens allokerade till stiftelsen släpps gradvis över en period av 10 år, med 10% släppt varje år.
4. Strategiska partners: Tokens allokerade till strategiska partners är föremål för vesting-scheman som varierar beroende på partneravtalet, men vanligtvis från 1 till 3 år.
5. Offentlig försäljning: Tokens sålda i den offentliga försäljningen släpps omedelbart, utan vesting-period.
Denna utsläppsplan är utformad för att förhindra att stora mängder tokens plötsligt kommer in på marknaden, vilket kan orsaka prissvängningar. Den säkerställer också att alla intressenter har ett långsiktigt incitament att bidra till nätverkets framgång.
E. Mining Pass och staking
Mining Pass är en mekanism som gör det möjligt för användare att delta i mining-processen utan att behöva investera i dyr hårdvara. Användare kan köpa en Mining Pass med CCN-tokens, vilket ger dem rätt att ta emot en del av mining-belöningarna.
Mining Passes finns tillgängliga i olika nivåer, med högre nivåer som ger en större andel av mining-belöningarna. Priset på Mining Passes bestäms av marknaden och justeras dynamiskt baserat på efterfrågan.
Staking är ett annat sätt för användare att tjäna belöningar. Användare kan stake sina CCN-tokens genom att låsa upp dem i ett smart kontrakt under en viss tidsperiod. I gengäld får de en del av transaktionsavgifterna och blockbelöningarna.
Mängden belöningar en användare får från staking beror på antalet tokens de stakar och hur länge de stakar dem. Användare som stakar fler tokens under längre perioder får högre belöningar.
Staking hjälper till att säkra nätverket genom att minska antalet tokens tillgängliga för handel, vilket gör nätverket mer motståndskraftigt mot attacker. Det ger också ett sätt för användare att tjäna passiv inkomst från sina CCN-tokens.
F. Utvecklingsstadie
Utvecklingen av Computecoin-nätverket är uppdelad i flera stadier:
1. Stadium 1 (Grund): Detta stadium fokuserar på att utveckla kärninfrastrukturen i nätverket, inklusive PEKKA-lagret och MCP-blockchainen. Det innebär också att bygga ett litet testnätverk med ett begränsat antal noder.
2. Stadium 2 (Expansion): I detta stadium expanderas nätverket till att inkludera fler noder och stödja fler typer av beräkningsuppgifter. De AI-drivna självevolution förmågorna introduceras också under detta stadium.
3. Stadium 3 (Mognad): Detta stadium fokuserar på att optimera nätverket och skala det för att hantera de höga kraven från metaverse-applikationer. Det innebär också att integrera nätverket med andra blockchain-nätverk och metaverse-plattformar.
4. Stadium 4 (Autonomi): I det slutliga stadiet blir nätverket fullt autonomt, med AI-agenterna som tar de flesta besluten om nätverksdrift och utveckling. Stiftelsens roll minskas till att tillhandahålla tillsyn och säkerställa att nätverket förblir anpassat till sin ursprungliga vision.
Varje stadium förväntas ta ungefär 2-3 år att slutföra, med regelbundna uppdateringar och förbättringar släppta under hela utvecklingsprocessen.
VI. PUBLIKATIONER
Följande publikationer ger ytterligare detaljer om Computecoin-nätverket och dess underliggande teknologier:
1. "Computecoin Network: A Decentralized Infrastructure for the Metaverse" - Denna uppsats ger en översikt av Computecoin-nätverket, inklusive dess arkitektur, konsensusalgorithm och tokenomics.
2. "Proof of Honesty: A Novel Consensus Algorithm for Decentralized Computing" - Denna uppsats beskriver Proof of Honesty-konsensusalgorithmen i detalj, inklusive dess design, implementation och säkerhetsegenskaper.
3. "PEKKA: A Parallel Edge Computing and Knowledge Aggregator for the Metaverse" - Denna uppsats fokuserar på PEKKA-lagret i Computecoin-nätverket, inklusive dess resursaggregeringsförmågor och beräkningsavlastningsmekanismer.
4. "AI-Powered Self-Evolution in Decentralized Networks" - Denna uppsats diskuterar AI:s roll i att möjliggöra för Computecoin-nätverket att kontinuerligt förbättras och anpassas till förändrade förhållanden.
5. "Tokenomics of Computecoin: Incentivizing a Decentralized Computing Ecosystem" - Denna uppsats ger en detaljerad analys av CCN-tokenekonomin, inklusive tokenallokering, mining, staking och styrning.
Dessa publikationer är tillgängliga på Computecoin-nätverkets webbplats och i olika akademiska tidskrifter och konferenser.
VII. SLUTSATS
Metaverse representerar nästa evolution av internet och lovar att revolutionera hur vi interagerar, arbetar och spelar online. Men utvecklingen av metaverse begränsas för närvarande av den centraliserade infrastruktur som driver internet idag.
Computecoin-nätverket är utformat för att hantera denna begränsning genom att tillhandahålla en decentraliserad, högpresterande infrastruktur för metaverse. Vår lösning utnyttjar kraften i decentraliserade moln och blockchain-teknik för att skapa en mer tillgänglig, skalerbar och kostnadseffektiv plattform för metaverse-applikationer.
Den två-lagers arkitekturen i Computecoin-nätverket — PEKKA och MCP — ger en heltäckande lösning för metaverse. PEKKA hanterar aggregeringen och schemaläggningen av beräkningsresurser, medan MCP säkerställer säkerheten och äktheten av beräkningar genom sin innovativa Proof of Honesty-konsensusalgorithm.
Den AI-drivna självevolution förmågan av nätverket säkerställer att det kan kontinuerligt förbättras och anpassas till förändrade förhållanden, och förbli i framkant av teknologi.
Tokenomics för CCN är utformade för att skapa en balanserad och hållbar ekosystem, med incitament för alla intressenter att bidra till nätverkets framgång.
Vi tror att Computecoin-nätverket har potential att bli den grundläggande infrastrukturen för metaverse, vilket möjliggör en ny generation av decentraliserade applikationer och upplevelser. Med stöd från vår community är vi engagerade i att göra denna vision till verklighet.
REFERENSER
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.