Выбрать язык

Сети вычислительных мощностей низкой высоты: Токенизация RWA для аэро-периферийных вычислений

Исследование токенизации вычислительных мощностей дронов и eVTOL как реальных активов с использованием блокчейна для создания совместных сетей вычислительных мощностей низкой высоты для городских услуг.
aicomputetoken.org | PDF Size: 1.4 MB
Оценка: 4.5/5
Ваша оценка
Вы уже оценили этот документ
Обложка PDF-документа - Сети вычислительных мощностей низкой высоты: Токенизация RWA для аэро-периферийных вычислений

Улучшение производительности

35%

Снижение задержки выполнения задач

Использование ресурсов

42%

Увеличение эффективности вычислений

Показатель доверия

89%

Точность верификации

1. Введение

Воздушное пространство низкой высоты становится критически важной областью для услуг умных городов, где беспилотные летательные аппараты (БПЛА) и электрические аппараты вертикального взлёта и посадки (eVTOL) формируют экономические сети низкой высоты (LAENets). Эти сети обеспечивают городскую логистику, аэро-сенсорику и коммуникационные услуги, но сталкиваются со значительными проблемами в управлении доверием и использованием ресурсов.

Ключевые проблемы:

  • Установление доверия между множеством заинтересованных сторон
  • Недоиспользованные вычислительные ресурсы на воздушных судах
  • Безопасная координация в ограниченном воздушном пространстве
  • Согласование стимулов для совместного использования ресурсов

2. Предпосылки и связанные работы

2.1 Экономические сети низкой высоты

LAENets представляют собой плотные сети автономных аэроузлов, работающих в нижнем воздушном пространстве для предоставления логистических, коммуникационных и сенсорных услуг. Управление гражданской авиации Китая изложило планы по развитию этого сектора, расширяя маршруты дроновой логистики и услуги городской воздушной мобильности.

2.2 Основы токенизации RWA

Токенизация реальных активов (RWA) предполагает представление физических активов в виде цифровых токенов в блокчейн-сетях. Этот подход обеспечивает долевое владение, прозрачную торговлю и автоматизированный расчёт по физическим активам.

3. Архитектура LACNet

3.1 Компоненты системы

Архитектура сети вычислительных мощностей низкой высоты (LACNet) состоит из четырёх основных уровней:

  • Физический уровень: Дроны, eVTOL и наземные станции с вычислительными возможностями
  • Блокчейн-уровень: Распределённый реестр для управления токенами и смарт-контрактами
  • Оркестрационный уровень: AI-управляемое распределение ресурсов и планирование задач
  • Прикладной уровень: Городские услуги, включая логистику, наблюдение и периферийные вычисления

3.2 Механизм токенизации

Вычислительные ресурсы токенизируются как невзаимозаменяемые токены (NFT), представляющие конкретные вычислительные возможности. Каждый токен содержит метаданные о:

  • Вычислительной мощности (производительность CPU/GPU)
  • Доступной памяти и хранилища
  • Географическом местоположении и паттернах мобильности
  • Окнах доступности и ценообразовании

4. Техническая реализация

4.1 Математическая модель

Проблема распределения ресурсов формулируется как оптимизация, максимизирующая общую полезность сети:

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

При условиях:

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

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

Где $x_{ij}$ представляет назначение задачи, $u_{ij}$ - полезность, $c_i$ - вычислительная стоимость, а $R_j$ - ресурсная ёмкость.

4.2 Программная реализация

// Смарт-контракт для токенизации вычислительных мощностей
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, "Недостаточная оплата");
        require(block.timestamp <= asset.availability, "Ресурс недоступен");
        
        // Выполнение вычислений и перевод оплаты
        payable(asset.owner).transfer(msg.value);
    }
}

5. Результаты экспериментов

Моделирование проводилось с использованием сценария городской логистики с 50-200 дронами и eVTOL. Координация на основе RWA продемонстрировала значительные улучшения:

Метрики производительности:

  • Задержка задач: Снижение на 35% по сравнению с традиционными централизованными подходами
  • Использование ресурсов: Улучшение вычислительной эффективности на 42%
  • Обеспечение доверия: Точность верификации 89% через блокчейн-консенсус
  • Масштабируемость: Линейное масштабирование производительности до 500 узлов

Архитектура моделирования включала гибридную блокчейн-настройку с Ethereum для управления токенами и Hyperledger Fabric для обработки приватных транзакций, аналогично подходам, обсуждаемым в публикациях IEEE IoT Journal о распределённых периферийных вычислениях.

6. Перспективные приложения

LACNets имеют широкие приложения в различных областях:

Ближайшие приложения (1-2 года):

  • Городская доставка посылок с выгрузкой вычислений в реальном времени
  • Координация экстренного реагирования во время катастроф
  • Аэронаблюдение с AI-обработкой на периферии

Перспективные направления (3-5 лет):

  • AI-управляемая динамическая оркестрация с использованием обучения с подкреплением
  • Межюрисдикционные политические рамки для токенизированных активов
  • Интеграция с сетями 6G для бесшовного соединения
  • Федеративное обучение через аэро-периферийные узлы

Оригинальный анализ: Конвергенция периферийных вычислений и токенизированных активов

Это исследование представляет значительный прогресс в конвергенции периферийных вычислений и блокчейн-технологии, решая критические проблемы доверия к ресурсам и их использования в сетях низкой высоты. Концепция "вычислительной мощности" как токенизируемого актива основывается на устоявшихся работах в распределённых системах, одновременно вводя новые экономические модели для совместного использования аэроресурсов.

Подход черпает вдохновение из нескольких технологических парадигм. Подобно тому, как CycleGAN (Zhu et al., 2017) продемонстрировала неконтролируемый перевод изображений, LACNets обеспечивают бесшовный перевод между физическими вычислительными ресурсами и цифровыми представлениями активов. Эта методология токенизации согласуется с исследованиями MIT Digital Currency Initiative о верифицируемых рынках вычислений, в то время как механизмы распределённой координации отражают принципы системы управления кластерами Google Borg.

Отличие этой работы заключается в её целостном подходе к техническим и экономическим аспектам. В отличие от традиционных фреймворков периферийных вычислений, которые фокусируются исключительно на технической оптимизации, LACNets включают механизмы стимулирования через токенизацию RWA, создавая самоподдерживающуюся экосистему. Этот двойной подход решает фундаментальную проблему готовности к участию в распределённых системах - проблему, широко документированную в исследованиях IEEE Transactions on Network Science and Engineering о коллаборативных сетях.

Результаты моделирования, демонстрирующие снижение задержки на 35% и увеличение эффективности на 42%, особенно примечательны при сравнении с традиционными подходами периферийных вычислений. Эти улучшения проистекают из динамического обнаружения ресурсов и гарантий верифицируемого выполнения, предоставляемых блокчейном, преодолевая ограничения централизованной оркестрации, выявленные в исследованиях Amazon Web Services о узких местах периферийных вычислений.

Однако несколько проблем остаются нерешёнными. Потребление энергии механизмами блокчейн-консенсуса, регуляторная неопределённость вокруг токенизации аэроактивов и вычислительная нагрузка криптографической верификации требуют дальнейшего исследования. Будущие работы должны исследовать гибридные механизмы консенсуса, подобные предложенным в исследованиях Ethereum 2.0, потенциально комбинируя proof-of-stake с практической византийской отказоустойчивостью для улучшения эффективности.

Это исследование открывает захватывающие возможности для будущего городской вычислительной инфраструктуры. Как отмечено в отчёте Gartner о новых технологиях 2023 года, интеграция цифровых активов с физической инфраструктурой представляет собой ключевой тренд, где LACNets находятся на переднем крае этой конвергенции. Расширяемость фреймворка на другие мобильные периферийные среды - от автономных транспортных средств до морских систем - предполагает широкую применимость за пределами конкретно исследуемой аэрообласти в этой работе.

7. Ссылки

  1. H. Luo et al., "Low-Altitude Computility Networks: Architecture, Methodology, and Challenges," IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing, 2023.
  2. M. Chiang et al., "Fog and Edge Computing: Principles and Paradigms," Wiley, 2019.
  3. J. Zhu et al., "Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks," ICCV, 2017.
  4. A. Narayanan et al., "Bitcoin and Cryptocurrency Technologies," Princeton University Press, 2016.
  5. M. Abadi et al., "TensorFlow: Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems," OSDI, 2016.
  6. Civil Aviation Administration of China, "Low-Altitude Economy Development Guidelines," 2022.
  7. IEEE Standards Association, "Blockchain for Edge Computing Standards Framework," 2023.
  8. Gartner, "Top 10 Strategic Technology Trends for 2023," Gartner Research, 2023.