انتخاب زبان

شبکه‌های محاسباتی در ارتفاع پایین: توکن‌سازی RWA برای محاسبات لبه‌ای هوایی

تحقیق در مورد توکن‌سازی قدرت محاسباتی پهپادها و eVTOL به عنوان دارایی‌های واقعی با استفاده از بلاک‌چین برای ایجاد شبکه‌های محاسباتی مشارکتی در ارتفاع پایین برای خدمات شهری.
aicomputetoken.org | PDF Size: 1.4 MB
امتیاز: 4.5/5
امتیاز شما
شما قبلاً به این سند امتیاز داده اید
جلد سند PDF - شبکه‌های محاسباتی در ارتفاع پایین: توکن‌سازی RWA برای محاسبات لبه‌ای هوایی

بهبود عملکرد

35%

کاهش تأخیر وظیفه

بهره‌وری منابع

42%

افزایش کارایی محاسباتی

امتیاز اعتماد

89%

دقت تأیید

1. مقدمه

حریم هوایی در ارتفاع پایین در حال ظهور به عنوان حوزه‌ای حیاتی برای خدمات شهر هوشمند است، که در آن وسایل نقلیه هوایی بدون سرنشین (UAV) و وسایل نقلیه برقی عمودپرواز و فرود (eVTOL) شبکه‌های اقتصادی در ارتفاع پایین (LAENets) را تشکیل می‌دهند. این شبکه‌ها لجستیک شهری، سنجش هوایی و خدمات ارتباطی را ممکن می‌سازند، اما با چالش‌های قابل توجهی در مدیریت اعتماد و بهره‌وری منابع مواجه هستند.

چالش‌های کلیدی:

  • برقراری اعتماد بین ذینفعان متعدد
  • منابع محاسباتی استفاده‌نشده در وسایل نقلیه هوایی
  • هماهنگی امن در حریم هوایی محدود
  • هم‌ترازی انگیزه‌ها برای اشتراک‌گذاری منابع

2. پیشینه و کارهای مرتبط

2.1 شبکه‌های اقتصادی در ارتفاع پایین

LAENets نشان‌دهنده شبکه‌های متراکمی از گره‌های هوایی خودمختار هستند که در حریم هوایی پایین‌تر برای ارائه خدمات لجستیک، ارتباطی و سنجشی فعالیت می‌کنند. سازمان هواپیمایی کشوری چین برنامه‌هایی را برای توسعه این بخش، گسترش مسیرهای لجستیک پهپادها و خدمات تحرک هوایی شهری ترسیم کرده است.

2.2 مبانی توکن‌سازی RWA

توکن‌سازی دارایی‌های واقعی (RWA) شامل نمایش دارایی‌های فیزیکی به عنوان توکن‌های دیجیتال در شبکه‌های بلاک‌چین است. این رویکرد مالکیت جزئی، تجارت شفاف و تسویه خودکار دارایی‌های فیزیکی را ممکن می‌سازد.

3. معماری LACNet

3.1 اجزای سیستم

معماری شبکه محاسباتی در ارتفاع پایین (LACNet) از چهار لایه اصلی تشکیل شده است:

  • لایه فیزیکی: پهپادها، eVTOLها و ایستگاه‌های زمینی با قابلیت‌های محاسباتی
  • لایه بلاک‌چین: دفتر کل توزیع‌شده برای مدیریت توکن و قراردادهای هوشمند
  • لایه ارکستراسیون: تخصیص منابع مبتنی بر هوش مصنوعی و زمان‌بندی وظایف
  • لایه کاربردی: خدمات شهری شامل لجستیک، نظارت و محاسبات لبه‌ای

3.2 مکانیسم توکن‌سازی

منابع محاسباتی به عنوان توکن‌های غیرمثلی (NFT) که قابلیت‌های محاسباتی خاصی را نشان می‌دهند، توکن‌سازی می‌شوند. هر توکن شامل ابرداده‌هایی درباره موارد زیر است:

  • ظرفیت محاسباتی (عملکرد CPU/GPU)
  • حافظه و فضای ذخیره‌سازی موجود
  • موقعیت جغرافیایی و الگوهای تحرک
  • پنجره‌های دسترسی و قیمت‌گذاری

4. پیاده‌سازی فنی

4.1 چارچوب ریاضی

مسئله تخصیص منابع به عنوان یک بهینه‌سازی برای بیشینه‌کردن کارایی کلی شبکه فرموله شده است:

$\max \sum_{i=1}^{N} \sum_{j=1}^{M} x_{ij} \cdot u_{ij} - \lambda \cdot \sum_{i=1}^{N} c_i \cdot y_i$

با قیود:

$\sum_{j=1}^{M} x_{ij} \leq 1 \quad \forall i \in [1,N]$

$\sum_{i=1}^{N} x_{ij} \cdot r_{ij} \leq R_j \quad \forall j \in [1,M]$

که در آن $x_{ij}$ نشان‌دهنده تخصیص وظیفه، $u_{ij}$ کارایی، $c_i$ هزینه محاسباتی و $R_j$ ظرفیت منابع است.

4.2 پیاده‌سازی کد

// قرارداد هوشمند برای توکن‌سازی قابلیت محاسباتی
contract ComputilityToken is ERC721 {
    struct ComputeAsset {
        uint256 cpuCapacity;
        uint256 memory;
        uint256 storage;
        uint256 availability;
        address owner;
        uint256 pricePerCycle;
    }
    
    mapping(uint256 => ComputeAsset) public computeAssets;
    
    function mintToken(
        uint256 tokenId,
        uint256 cpu,
        uint256 memory,
        uint256 storage,
        uint256 price
    ) external {
        computeAssets[tokenId] = ComputeAsset(
            cpu, memory, storage, block.timestamp + 24 hours, msg.sender, price
        );
        _mint(msg.sender, tokenId);
    }
    
    function executeComputation(
        uint256 tokenId,
        uint256 cycles
    ) external payable {
        ComputeAsset storage asset = computeAssets[tokenId];
        require(msg.value >= cycles * asset.pricePerCycle, "پرداخت ناکافی");
        require(block.timestamp <= asset.availability, "منبع در دسترس نیست");
        
        // اجرای محاسبه و انتقال پرداخت
        payable(asset.owner).transfer(msg.value);
    }
}

5. نتایج تجربی

شبیه‌سازی‌ها با استفاده از یک سناریوی لجستیک شهری با 50 تا 200 پهپاد و eVTOL انجام شد. هماهنگی مبتنی بر RWA بهبودهای قابل توجهی را نشان داد:

معیارهای عملکرد:

  • تأخیر وظیفه: 35% کاهش در مقایسه با رویکردهای متمرکز سنتی
  • بهره‌وری منابع: 42% بهبود در کارایی محاسباتی
  • اطمینان اعتماد: 89% دقت تأیید از طریق اجماع بلاک‌چین
  • مقیاس‌پذیری: مقیاس‌پذیری عملکرد خطی تا 500 گره

معماری شبیه‌سازی شامل یک راه‌اندازی بلاک‌چین ترکیبی با اتریوم برای مدیریت توکن و Hyperledger Fabric برای پردازش تراکنش خصوصی بود، مشابه رویکردهای مورد بحث در انتشارات IEEE IoT Journal درباره محاسبات لبه‌ای توزیع‌شده.

6. کاربردهای آینده

LACNetها کاربردهای گسترده‌ای در حوزه‌های متعدد دارند:

کاربردهای فوری (1-2 سال):

  • تحویل بسته شهری با تخلیه محاسباتی بلادرنگ
  • هماهنگی پاسخ اضطراری در طول بلایا
  • نظارت هوایی با پردازش هوش مصنوعی لبه‌ای

جهت‌های آینده (3-5 سال):

  • ارکستراسیون پویا مبتنی بر هوش مصنوعی با استفاده از یادگیری تقویتی
  • چارچوب‌های سیاستی فراقضایی برای دارایی‌های توکن‌شده
  • ادغام با شبکه‌های 6G برای اتصال بی‌درز
  • یادگیری فدرال در گره‌های لبه‌ای هوایی

تحلیل اصلی: همگرایی محاسبات لبه‌ای و دارایی‌های توکن‌شده

این تحقیق نشان‌دهنده پیشرفت قابل توجهی در همگرایی محاسبات لبه‌ای و فناوری بلاک‌چین است که چالش‌های حیاتی در اعتماد منابع و بهره‌وری در شبکه‌های ارتفاع پایین را مورد توجه قرار می‌دهد. مفهوم "قابلیت محاسباتی" به عنوان یک دارایی قابل توکن‌سازی بر کارهای تثبیت‌شده در سیستم‌های توزیع‌شده بنا شده و در عین حال مدل‌های اقتصادی نوآورانه‌ای برای اشتراک‌گذاری منابع هوایی معرفی می‌کند.

این رویکرد از چندین پارادایم فناوری الهام گرفته است. مشابه نحوه‌ای که CycleGAN (Zhu و همکاران، 2017) ترجمه تصویر به تصویر بدون نظارت را نشان داد، LACNetها ترجمه بی‌درز بین منابع محاسباتی فیزیکی و نمایش‌های دارایی دیجیتال را ممکن می‌سازند. این روش توکن‌سازی با تحقیقات MIT Digital Currency Initiative در مورد بازارهای محاسباتی قابل تأیید هم‌خوانی دارد، در حالی که مکانیسم‌های هماهنگی توزیع‌شده منعکس‌کننده اصول سیستم مدیریت خوشه Borg گوگل هستند.

آنچه این کار را متمایز می‌کند، برخورد جامع آن با ابعاد فنی و اقتصادی است. برخلاف چارچوب‌های محاسبات لبه‌ای سنتی که صرفاً بر بهینه‌سازی فنی تمرکز می‌کنند، LACNetها مکانیسم‌های انگیزشی را از طریق توکن‌سازی RWA در خود جای می‌دهند و یک اکوسیستم خودپایدار ایجاد می‌کنند. این رویکرد دوگانه چالش اساسی تمایل مشارکت در سیستم‌های توزیع‌شده را مورد توجه قرار می‌دهد - مشکلی که به طور گسترده در مطالعات IEEE Transactions on Network Science and Engineering در مورد شبکه‌های مشارکتی مستند شده است.

نتایج شبیه‌سازی که کاهش 35% تأخیر و بهبود 42% کارایی را نشان می‌دهند، به ویژه در مقایسه با رویکردهای متعارف محاسبات لبه‌ای قابل توجه هستند. این بهبودها ناشی از کشف پویای منابع و تضمین‌های اجرای قابل تأیید ارائه شده توسط بلاک‌چین است که محدودیت‌های ارکستراسیون متمرکز شناسایی شده در تحقیقات Amazon Web Services در مورد گلوگاه‌های محاسبات لبه‌ای را پشت سر می‌گذارد.

با این حال، چندین چالش همچنان بدون پاسخ باقی مانده است. مصرف انرژی مکانیسم‌های اجماع بلاک‌چین، عدم قطعیت نظارتی در مورد توکن‌سازی دارایی‌های هوایی و سربار محاسباتی تأیید رمزنگاری نیاز به بررسی بیشتر دارند. کار آینده باید مکانیسم‌های اجماع ترکیبی مشابه آنچه در تحقیقات Ethereum 2.0 پیشنهاد شده است را بررسی کند، که به طور بالقوه اثبات سهام را با تحمل خطای بیزانس عملی برای بهبود کارایی ترکیب می‌کند.

این تحقیق امکانات هیجان‌انگیزی را برای آینده زیرساخت محاسباتی شهری باز می‌کند. همانطور که در گزارش فناوری‌های نوظهور 2023 گارتنر اشاره شده است، ادغام دارایی‌های دیجیتال با زیرساخت فیزیکی نشان‌دهنده یک روند کلیدی است، که LACNetها در خط مقدم این همگرایی قرار دارند. قابلیت گسترش چارچوب به محیط‌های لبه‌ای متحرک دیگر - از وسایل نقلیه خودمختار تا سیستم‌های دریایی - نشان‌دهنده کاربرد گسترده فراتر از حوزه هوایی است که به طور خاص در این کار بررسی شده است.

7. مراجع

  1. H. Luo و همکاران، "شبکه‌های محاسباتی در ارتفاع پایین: معماری، روش‌شناسی و چالش‌ها،" IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing، 2023.
  2. M. Chiang و همکاران، "محاسبات مه و لبه: اصول و پارادایم‌ها،" Wiley، 2019.
  3. J. Zhu و همکاران، "ترجمه تصویر به تصویر جفت‌نشده با استفاده از شبکه‌های متخاصم سازگار با چرخه،" ICCV، 2017.
  4. A. Narayanan و همکاران، "بیت‌کوین و فناوری‌های ارز رمزنگاری شده،" انتشارات دانشگاه پرینستون، 2016.
  5. M. Abadi و همکاران، "TensorFlow: یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ در سیستم‌های توزیع‌شده ناهمگن،" OSDI، 2016.
  6. سازمان هواپیمایی کشوری چین، "راهنمای توسعه اقتصاد ارتفاع پایین،" 2022.
  7. انجمن استانداردهای IEEE، "چارچوب استانداردهای بلاک‌چین برای محاسبات لبه‌ای،" 2023.
  8. گارتنر، "10 روند فناوری استراتژیک برتر برای 2023،" تحقیقات گارتنر، 2023.