強化学習に基づくトークンエコシステムの最適化に関する革新的提案

この記事では、2024年春のToken Engineering Commonsの助成を受けた革新的な提案について紹介します。このプロジェクトは、強化学習とエージェントベースのモデリングおよびシミュレーション技術を利用して、トークンエコシステムにおけるbonding curveメカニズムを最適化し、システムの経済的安全性を向上させることを目的としています。

プロジェクトの背景と目標

ボンディングカーブはトークンエコシステムの重要な構成要素として、価格変動の制御、流動性の提供、トークン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。本プロジェクトは、AIエージェントをメカニズム最適化に応用するという早期の理念を継承し、最近のPAMMおよびSAMMボンディングカーブに関する研究成果を組み合わせています。

プロジェクトチームはトークンエンジニアリング分野に注力し、エージェントベースのモデリングとシミュレーションを利用して複雑なシステムの設計と最適化の問題を解決することに取り組んでいます。強化学習で訓練されたAIエージェントを通じて、異なるPAMMおよびSAMMボンディングカーブの組み合わせにおける潜在的な攻撃者の悪意のある戦略を探り、比較分析と行動空間の探索を行い、安定した高品質なパラメータの組み合わせを見つけ、プロトコルメカニズムの設計を最適化し、経済的安全リスクを低減します。

調査方法

プロジェクトは、4つの一般的なPAMMボンディングカーブタイプ（線形、指数、べき乗、シグモイド）と2つのSAMMボンディングカーブタイプ（定常積と混合型）を選択し、8つの組み合わせプランを形成しました。エージェントベースのモデリングとシミュレーション方法を用いて実験を行い、AIエージェントを利用して各プランの潜在的な悪意のある戦略セットとその発生確率を探求し、シミュレーション結果を通じてこれらの戦略がシステムに与える影響を示し、科学的な対策とメカニズムの最適化プランを探ります。

プロジェクトは、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活用し、モデル構築の詳細と実験プロセスを全透明に表示します。

イノベーションのポイントと目標

1. 強化学習をトークンエンジニアリングに導入し、AIエージェントとエージェントベースのモデリングシミュレーションに基づくプロトコルメカニズムの最適化方法を形成する。
2. 方法は普遍性があり、実行可能で、再利用可能であり、全体のトークンエコシステムの経済的安全性を向上させることが期待されています。
3. 先進的なツールを利用して、モデルを理解しやすく、使いやすく、検証しやすくする。

短期的な目標:

• 異なるボンディングカーブの組み合わせにおける潜在的な悪意のある戦略を探求し、リスクを特定して対策を提案する。
• ボンディングカーブ研究に科学的かつ厳密な方法を提供します。
• ボンディングカーブの観点から、トークンエコシステムの経済的安全性を向上させる提案を行う。

長期目標: AIを活用したエージェントベースのモデリングとシミュレーション手法、そしてトークンエンジニアリングを組み合わせることで、より多くの人々がトークンエンジニアリングに参加できるようになり、分散型でレジリエントかつ持続可能なトークンエコシステムの構築の基盤を築く。

予想される成果

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PAMMとSAMMの組み合わせ実験プランを含み、モデルは完全に透明で理解しやすく、検証が容易です。
2. AIエージェントによる探索に基づく異なるボンディングカーブの組み合わせ下における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、脆弱性リスクおよび最適化案を含む。

プロジェクトの価値

• 便捷性：モデルは公共財としてオープンで、誰でもアクセスしてテストできます。
• 教育的価値：大衆がボンディングカーブの原理とそれがトークンエコシステムにおける役割を理解するのを助け、エージェントベースのモデリングシミュレーション方法を普及させる。
• 透明性：可視化ツールを通じて、モデリングメカニズムと実験プロセスを示し、メカニズム設計のリスクを透明化します。
• コミュニティ主導：コミュニティメンバーはこのモデルを再利用してさまざまな実験を行い、プロトコル経済の安全監査の分散化を推進できます。
• トークンエンジニアリングの原則に沿って：分散型トークンエンジニアリングの実現を促進し、集団の知恵を集めてよりレジリエントで持続可能なトークンエコシステムを構築します。