Research Article

מסגרת משחק שיתופי מורחבת בלמידת מכונה למסחר בבלוקצ'יין ויצירות אמנות מבוססות טוקנים לא ניתנות להחלפה עם הוכחות ידע אפס

DOI:

10.3791/68889

⸱

March 13th, 2026

 , 
1Department of Computer Science and Engineering, National Institute of Technology Meghalaya

In This Article

Summary

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

מחקר זה משפר את המסחר בנכסים דיגיטליים מבוססי NFT בסביבות ערים חכמות על ידי שילוב למידת מכונה במסגרת CoGTT. המסגרת, המיושמת באמצעות חוזים חכמים על בלוקצ'יין ציבורי ונתמכת בהוכחות אפס-ידע, משפרת הוגנות, גמישות ושקיפות, ומגיעה לשיעור השלמת מסחר של 84% תוך התחשבות בעלויות הביצוע הטבועות במערכות מבוזרות.

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

בהקשר של ערים חכמות, טוקנים שאינם ניתנים להחלפה (NFTs) משנים את שווקי האמנות הדיגיטלית על ידי מתן אפשרות לעסקאות מאובטחות ומבוזרות. ככל שמסחר ב-NFT גדל, שילוב אינטליגנציה וגמישות הופך לקריטי—מה שהופך את האינטגרציה של למידת מכונה (ML) לחיונית. עם זאת, מודלים קיימים, במיוחד מסגרות מסחר שיתופי בתיאוריה של משחקים (CoGTT), מנצלים פחות את ה-ML בכל שלבי המסחר. פערים מרכזיים כוללים גמישות מוגבלת בזמן אמת, אסטרטגיות משא ומתן לא אופטימליות, והתאמה לא מספקת בין קונה למוכר. מחקר זה מתמודד עם פערים אלה על ידי שילוב למידת מכונה במסגרת CoGTT בת שלושה שלבים — מסחר נאיבי מוגבר ב-ML, משא ומתן על מינימום ומקסימום מחירים, ומסחר מבוסס שיווי משקל — כדי לשפר את קבלת ההחלטות והמחיר. המתודולוגיה מיישמת אלגוריתמים של ML כגון עצי החלטות, אשכולות ולמידת חיזוק (Q-learning) בתוך סביבת סימולציה ציבורית מבוססת בלוקצ'יין באמצעות חוזים חכמים. הסימולציה משתמשת במאגר נתונים מותאם אישית המשקף הן את דינמיקת השוק והן את האמינות של האמן. מאגר הנתונים נוצר באופן סינתטי כדי לחקות שוק NFT תוך שמירה על תנאי ניסוי מבוקרים, מה שעשוי להגביל את היישום הישיר לשווקים תנודתיים בעולם האמיתי. הוכחות אפס-ידע (ZKPs) משמשות לשמירה על פרטיות. ZKPs משמשים לשמירה על פרטיות. ניתוח השוואתי של מודלים של למידת מכונה להערכת מחיר NFT והצעות מחיר אסטרטגיות מדגים את היעילות של שילוב אלגוריתמים חיזויים עם למידה מחזקת. מודלים של רגרסיה ליניארית ויער אקראי שניהם מעריכים במדויק מחירי NFT, כאשר יער אקראי משיג דיוק חיזוי בזמן אמת גבוה יותר (R2 = 0.9920). קיבוץ K-Means מחלק ביעילות את משתתפי השוק לתמיכה במשא ומתן ממוקד, ומשיג ציון סילואט של 0.8178. שילוב Q-learning עם Random Forest מאפשר אסטרטגיות הצעות דינמיות שמפחיתות את הפער בין המחיר המומלץ למחירים בפועל. קבוצת הפעולות הדיסקרטית (הפחתה, הישאר, הגדלת) תומכת בהתאמות הצעות בזמן אמת שניתן לפענח. ממצאים אלו מדגישים את הפוטנציאל של מערכות מסחר NFT מונחות למידת מכונה לתמוך בשווקים דיגיטליים בקנה מידה ותואם לפרטיות בערים חכמות, תוך התאמה להתנהגות המסחר עם דרישות השוק באמצעות תהליכים אוטומטיים מונחי נתונים.

Introduction

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

המפגש בין טכנולוגיית הבלוקצ'יין לטוקנים שאינם ניתנים להחלפה (NFTs) הציג מודל משנה חיים של בעלות וסחר בנכסים דיגיטליים, במיוחד בערים החכמות. בסביבה זו, מסגרת סחר דיגיטלית באמנות מאפשרת לאמנים להרוויח מהיצירות שלהם ומציעה לאספנים בעלות מאומת באמצעות תשתית מבוזרת. זה משתלב היטב עם מטרות העיר החכמה כמו שקיפות, מעקב ואוטומציה. מספר גורמים, כגון עמלות עסקה גבוהות, תאימות מוגבלת ואכיפה לא מספקת של זכויות יוצרים, מונעים את אימוץ ויכולת ההרחבה של מערכות אלו.

גוף הולך וגדל של מחקרים יסודיים בוחן סוגיות אלו מזוויות שונות. Vujicic ואחרים 1 וקומאר ואח' 2 מספקים סקירות טכני....

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

המסגרת למסחר באמנות NFT מבוססת בלוקצ'יין בנויה כפרוטוקול רב-שכבתי המשלב חוזים חכמים, מנגנוני שמירה על פרטיות, מידול תיאורטי של משחקים, אלגוריתמים של למידת מכונה, למידה מחזקת והערכת עלויות גז בתוך ארכיטקטורה מאוחדת.

התהליך מתחיל בפיתוח חוזים חכמים המגדירים פונקציות ליבה כגון רישום משתתפים, רישום נכסים, הגשת הזמנות וביצוע עסקאות. חוזים אלו מאפשרים קליטת משתמשים, רישום נכסים וטיפול בטוח בפקודות. כדי להעריך נכונות ויעילות, נבדקה לוגיקת חוזה, ונרשמו עלויות ביצוע תחת הגדרות מהירות עסקה שונות.

ZKPs משולבים כדי לאמת את אותנטיות היצירה מבלי לחשוף פרטים רגישים. כל עסקה עוברת אימות כפול באמ....

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Results

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

הגישה המוצעת מבוססת בלוקצ'יין למסחר ביצירות אמנות דיגיטלית מנצלת ZKPs. כל שיטת מסחר משולבת בחוזה חכם, עם פונקציות חיוניות — כגון רישום יוצר יצירות, רישום משתמש ומנגנוני מסחר — המוגדרות כפונקציות חוזיות ייעודיות. פרמטרי הסביבה של פלטפורמת הבלוקצ'יין המשמשים בסימולציות מפורטים בטבלה 1.

כדי לשמור על עקביות, כל שיטות המסחר עומדות בפרמטרים סטנדרטיים של בלוקצ'יין ציבורי ותהליכי רישום. ZKPs משפרים את האבטחה על ידי אימות בעלות על יצירות אמנות תוך שמיר.......

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Discussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

מחקר זה מציע מסגרת מסחר שיתופי במשחק מוגבר בלמידת מכונה (CoGTT) לשווקי אמנות דיגיטלית מבוססי NFT, שמטרתה לשפר את דיוק התמחור, משא ומתן אסטרטגי ויעילות קבלת החלטות. הגישה משלבת מודלים של למידה מפוקחת, לא מפוקחת ומודלים של חיזוק—כגון עצי החלטות, K-Means ולמידת Q—בפלטפורמת בלוקצ'יין המופעלת על ידי חוזה חכם, המאפשרת מסחר מבוזר, שקוף ואדפטיבי. מוצג מבנה תלת-שלבי: מסחר נאיבי מוגבר ב-ML, משא ומתן על מינימום מחיר וסחר מבוסס שיווי משקל, המאפשר ניתוח דינמי של התנהגות שוק ואופטימיזציה של מסחר. בנוס.......

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Disclosures

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

אנחנו, המחברים, מצהירים כי אין ניגודי עניינים—כלכליים, אישיים או אחרים—שיכלו להשפיע על העבודה המדווחת בכתב היד הזה. מודל שפה מבוסס בינה מלאכותית שימש רק לליטוש שפה, תיקון דקדוק ושיפור בהירות וטון אקדמי בחלקים נבחרים של כתב היד. הכלי לא שימש ליצירת רעיונות מדעיים, ניסוח השערות, עיצוב המתודולוגיה, ביצוע ניסויים, ניתוח תוצאות או הסקת מסקנות.

Acknowledgements

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

המחברים רוצים להביע את תודתם הכנה לד"ר ק. המנט קומאר רדי על ההכוונה החשובה וההצעות המעמיקות לאורך כל המחקר הזה. אנו גם מעריכים את המשוב הבונה מחברים ועמיתים, שסייע מאוד לשפר את האיכות והבהירות של מאמר זה.

....

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
Hardhat (מסגרת פיתוח בלוקצ'יין)קסדת קשוחהv2.19.1https://hardhat.org
MetaMask (הרחבת ארנק)MetaMask v11.10.0https://metamask.io
Next.jsNext.jsv14.1.0https://nextjs.org
Node.jsNode.jsv20.11.1https://nodejs.org
NVIDIA RTX 3060NVIDIAhttps://www.nvidia.com/Intel Core i7-12700H
פינאטהPinata.cloudv2.1.0https://www.pinata.cloud
מדיניות הצמדהPinata.cloud—https://docs.pinata.cloud
תגובהתגובהv18.2.0https://react.dev
רמיקסרמיקסv0.31.0https://remix.ethereum.org
Solidity (שפת קומפיילר)Solidity v0.8.20https://soliditylang.org
אובונטו אובונטו   22.04 LTShttps://ubuntu.com

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Blockchain technology, bitcoin, and Ethereum: a brief overview. Vujičić, D., Jagodić, D., Ranđić, S. 2018 17th International Symposium INFOTEH-JAHORINA (INFOTEH), Sarajevo, Bosnia and Herzegovina, , (2018).
  2. Kumar, C. S., Singh, A. P., Reddy, K. H. K. Utilization of decentralized finance (DeFi) and distributed ledger technology (DLT) in banking operations. 2024 International Conference on Intelligent Computing and Sustainable Innovations in Technology (IC-SIT), , (2024).
  3. Ante, L.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Tags

Machine LearningCooperative Game TheoryNFT TradingZero Knowledge ProofsBlockchain ArtworkSmart ContractsPrice NegotiationReinforcement LearningRandom ForestK Means Clustering

Related Articles