Kandungan
Peningkatan Prestasi
35%
Pengurangan kependaman tugas
Penggunaan Sumber
42%
Peningkatan kecekapan pengkomputeran
Skor Kepercayaan
89%
Ketepatan pengesahan
1. Pengenalan
Ruang udara altitud rendah muncul sebagai domain kritikal untuk perkhidmatan bandar pintar, dengan Kenderaan Udara Tanpa Pemandu (UAV) dan kenderaan elektrik Berlepas dan Mendarat Menegak (eVTOL) membentuk Rangkaian Ekonomi Altitud Rendah (LAENets). Rangkaian ini membolehkan logistik bandar, penderiaan udara, dan perkhidmatan komunikasi, tetapi menghadapi cabaran signifikan dalam pengurusan kepercayaan dan penggunaan sumber.
Cabaran Utama:
- Pembentukan kepercayaan antara pelbagai pemegang kepentingan
- Sumber pengkomputeran pada kenderaan udara yang kurang digunakan
- Penyelarasan selamat dalam ruang udara terhad
- Penjajaran insentif untuk perkongsian sumber
2. Latar Belakang dan Kerja Berkaitan
2.1 Rangkaian Ekonomi Altitud Rendah
LAENets mewakili rangkaian padat nod udara autonomi yang beroperasi di ruang udara bawah untuk menyediakan perkhidmatan logistik, komunikasi, dan penderiaan. Pentadbiran Penerbangan Awam China telah menggariskan rancangan untuk membangunkan sektor ini, memperluas laluan logistik dron dan perkhidmatan mobiliti udara bandar.
2.2 Asas Penokenan RWA
Penokenan Aset Dunia Nyata (RWA) melibatkan perwakilan aset fizikal sebagai token digital pada rangkaian blockchain. Pendekatan ini membolehkan pemilikan pecahan, perdagangan telus, dan penyelesaian automatik aset fizikal.
3. Seni Bina LACNet
3.1 Komponen Sistem
Seni bina Rangkaian Kuasa Pengiraan Altitud Rendah (LACNet) terdiri daripada empat lapisan utama:
- Lapisan Fizikal: Dron, eVTOL, dan stesen tanah dengan keupayaan pengkomputeran
- Lapisan Blockchain: Lejar teragih untuk pengurusan token dan kontrak pintar
- Lapisan Orkestrasi: Peruntukan sumber berasaskan AI dan penjadualan tugas
- Lapisan Aplikasi: Perkhidmatan bandar termasuk logistik, pengawasan, dan pengkomputeran tepi
3.2 Mekanisme Penokenan
Sumber pengkomputeran ditokenkan sebagai token tidak boleh tukar ganti (NFT) yang mewakili keupayaan pengiraan khusus. Setiap token mengandungi metadata tentang:
- Kapasiti pengkomputeran (prestasi CPU/GPU)
- Memori dan storan tersedia
- Lokasi geografi dan corak mobiliti
- Tetingkap ketersediaan dan penetapan harga
4. Pelaksanaan Teknikal
4.1 Kerangka Matematik
Masalah peruntukan sumber dirumuskan sebagai pengoptimuman yang memaksimumkan utiliti rangkaian keseluruhan:
$\max \sum_{i=1}^{N} \sum_{j=1}^{M} x_{ij} \cdot u_{ij} - \lambda \cdot \sum_{i=1}^{N} c_i \cdot y_i$
Dengan kekangan:
$\sum_{j=1}^{M} x_{ij} \leq 1 \quad \forall i \in [1,N]$
$\sum_{i=1}^{N} x_{ij} \cdot r_{ij} \leq R_j \quad \forall j \in [1,M]$
Di mana $x_{ij}$ mewakili penugasan tugas, $u_{ij}$ ialah utiliti, $c_i$ ialah kos pengiraan, dan $R_j$ ialah kapasiti sumber.
4.2 Pelaksanaan Kod
// Kontrak pintar untuk penokenan kuasa pengiraan
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, "Bayaran tidak mencukupi");
require(block.timestamp <= asset.availability, "Sumber tidak tersedia");
// Laksanakan pengiraan dan pindah bayaran
payable(asset.owner).transfer(msg.value);
}
}
5. Keputusan Eksperimen
Simulasi dijalankan menggunakan senario logistik bandar dengan 50-200 dron dan eVTOL. Penyelarasan berasaskan RWA menunjukkan peningkatan signifikan:
Metrik Prestasi:
- Kependaman Tugas: Pengurangan 35% berbanding pendekatan berpusat tradisional
- Penggunaan Sumber: Peningkatan 42% dalam kecekapan pengkomputeran
- Jaminan Kepercayaan: Ketepatan pengesahan 89% melalui konsensus blockchain
- Kebolehskalaan: Penskalaan prestasi linear sehingga 500 nod
Seni bina simulasi melibatkan persediaan blockchain hibrid dengan Ethereum untuk pengurusan token dan Hyperledger Fabric untuk pemprosesan transaksi persendirian, serupa dengan pendekatan yang dibincangkan dalam penerbitan IEEE IoT Journal mengenai pengkomputeran tepi teragih.
6. Aplikasi Masa Depan
LACNets mempunyai aplikasi luas merentasi pelbagai domain:
Aplikasi Segera (1-2 tahun):
- Penghantaran pakej bandar dengan pemunggahan pengiraan masa nyata
- Penyelarasan tindak balas kecemasan semasa bencana
- Pengawasan udara dengan pemprosesan AI tepi
Hala Tuju Masa Depan (3-5 tahun):
- Orkestrasi dinamik berasaskan AI menggunakan pembelajaran pengukuhan
- Kerangka dasar rentas bidang kuasa untuk aset ditokenkan
- Integrasi dengan rangkaian 6G untuk sambungan tanpa gangguan
- Pembelajaran teragih merentasi nod tepi udara
Analisis Asal: Konvergensi Pengkomputeran Tepi dan Aset Ditokenkan
Penyelidikan ini mewakili kemajuan signifikan dalam konvergensi pengkomputeran tepi dan teknologi blockchain, menangani cabaran kritikal dalam kepercayaan dan penggunaan sumber dalam rangkaian altitud rendah. Konsep "kuasa pengiraan" sebagai aset boleh ditokenkan membina kerja yang mantap dalam sistem teragih sambil memperkenalkan model ekonomi novel untuk perkongsian sumber udara.
Pendekatan ini mengambil inspirasi daripada beberapa paradigma teknologi. Serupa dengan cara CycleGAN (Zhu et al., 2017) menunjukkan terjemahan imej-ke-imej tanpa penyeliaan, LACNets membolehkan terjemahan lancar antara sumber pengkomputeran fizikal dan perwakilan aset digital. Metodologi penokenan ini selaras dengan penyelidikan dari MIT Digital Currency Initiative mengenai pasaran pengiraan boleh disahkan, manakala mekanisme penyelarasan teragih mencerminkan prinsip dari sistem pengurusan kluster Borg Google.
Apa yang membezakan kerja ini ialah rawatan holistiknya terhadap kedua-dua dimensi teknikal dan ekonomi. Tidak seperti rangka kerja pengkomputeran tepi tradisional yang hanya memfokuskan pada pengoptimuman teknikal, LACNets menggabungkan mekanisme insentif melalui penokenan RWA, mencipta ekosistem yang mampu mengekalkan diri. Pendekatan dual ini menangani cabaran asas kesanggupan penyertaan dalam sistem teragih - masalah yang didokumenkan secara meluas dalam kajian IEEE Transactions on Network Science and Engineering mengenai rangkaian kolaboratif.
Keputusan simulasi yang menunjukkan pengurangan kependaman 35% dan peningkatan kecekapan 42% amat ketara berbanding pendekatan pengkomputeran tepi konvensional. Peningkatan ini berpunca dari penemuan sumber dinamik dan jaminan pelaksanaan boleh disahkan yang disediakan oleh blockchain, mengatasi batasan orkestrasi berpusat yang dikenal pasti dalam penyelidikan Amazon Web Services mengenai halangan pengkomputeran tepi.
Walau bagaimanapun, beberapa cabaran masih belum ditangani. Penggunaan tenaga mekanisme konsensus blockchain, ketidakpastian kawal selia sekitar penokenan aset udara, dan overhead pengiraan pengesahan kriptografi memerlukan siasatan lanjut. Kerja masa depan harus meneroka mekanisme konsensus hibrid serupa dengan yang dicadangkan dalam penyelidikan Ethereum 2.0, berpotensi menggabungkan bukti-stake dengan toleransi kesalahan Byzantine praktikal untuk kecekapan yang lebih baik.
Penyelidikan ini membuka kemungkinan menarik untuk masa depan infrastruktur pengkomputeran bandar. Seperti yang dinyatakan dalam laporan teknologi muncul Gartner 2023, integrasi aset digital dengan infrastruktur fizikal mewakili trend utama, dengan LACNets berada di barisan hadapan konvergensi ini. Keterkembangan rangka kerja ini ke persekitaran tepi mudah alih lain - dari kenderaan autonom ke sistem maritim - mencadangkan kebolehgunaan luas di luar domain udara yang khusus dikaji dalam kerja ini.
7. Rujukan
- H. Luo et al., "Low-Altitude Computility Networks: Architecture, Methodology, and Challenges," IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing, 2023.
- M. Chiang et al., "Fog and Edge Computing: Principles and Paradigms," Wiley, 2019.
- J. Zhu et al., "Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks," ICCV, 2017.
- A. Narayanan et al., "Bitcoin and Cryptocurrency Technologies," Princeton University Press, 2016.
- M. Abadi et al., "TensorFlow: Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems," OSDI, 2016.
- Civil Aviation Administration of China, "Low-Altitude Economy Development Guidelines," 2022.
- IEEE Standards Association, "Blockchain for Edge Computing Standards Framework," 2023.
- Gartner, "Top 10 Strategic Technology Trends for 2023," Gartner Research, 2023.