トークンエコノミーのセキュリティ最適化に関するAI主導の研究

本文では、人工知能技術を利用してトークンエコシステムの経済的安全性を最適化することを目的とした革新的なトークンエンジニアリング研究プロジェクトについて紹介します。

プロジェクトの背景と目標

トークンエコシステムにおいて、価格曲線(bonding curve)は、トークン価格の制御、流動性の提供、供給の動的調整などにおいて重要な役割を果たしています。しかし、既存の価格曲線メカニズムには潜在的なリスクと最適化の余地が残っています。

本プロジェクトは、強化学習とエージェント(に基づくモデリングおよびシミュレーション技術を通じて、異なるタイプの価格曲線の組み合わせにおける潜在的な悪意のある戦略を探索し、対応する最適化案を提案することを目的としています。これは、トークンシステムの経済的安全性を向上させるだけでなく、トークンエンジニアリング分野の発展と普及を促進します。

調査方法

プロジェクトは以下の方法で研究を行います：

1. 4種類の一般的な一次自動マーケットメーカー)PAMM(の価格曲線と2種類の二次自動マーケットメーカー)SAMM(の価格曲線を選択し、8つの組み合わせプランを形成します。

2. 人工知能エージェントを利用して、各シナリオにおける潜在的な悪意のある戦略の集合とその発生確率を探る。

3. シミュレーションを通じて悪意のある戦略がシステムに与える影響を示し、対応戦略やメカニズムの最適化案を探る。

4. 先進的なモデリングシミュレーションプラットフォームを使用し、モデル構築の詳細と実験プロセスを公開展示します。

期待される成果

1. AIエージェントを導入したトークン経済のチェーン下シミュレーションモデルで、8種類の価格曲線の組み合わせによる実験プランを含みます。

2. AIエージェントによる探索に基づく異なる価格曲線の組み合わせ下での潜在的な悪意のある攻撃戦略に関する研究報告書、モデル化プロセス、実験内容、リスク分析および最適化提案を含む。

プロジェクトの価値

1. 革新性：強化学習をトークンエンジニアリングに導入し、AIエージェントとシミュレーションに基づくプロトコルメカニズム最適化手法を形成する。

2. 普遍性：この方法はトークンエコシステムの経済的安全性の研究に広く適用できます。

3. 透明性：可視化ツールを利用して、モデルを理解しやすく、使用しやすく、検証しやすくします。

4. 教育価値：詳細なチュートリアルを通じて、一般の人々が価格曲線の原理とそれがトークンエコシステムにおいて果たす役割を深く理解する手助けをします。

5. コミュニティ主導：コミュニティメンバーの研究への参加を奨励し、トークンエンジニアリングの普及と発展を推進します。

本プロジェクトを通じて、より安全で持続可能なトークンエコシステムの構築に貢献し、トークンエンジニアリング分野の理論と実践の発展を促進することを期待しています。