トークンエンジニアリングコモンズ春季助成プロジェクト：最適化トークンエコシステムのボンディングカーブメカニズム

トークンエンジニアリングコモンズ (TEC) 2024年春季助成プログラムは、先進技術を利用してトークンエコシステム内のbonding curveメカニズムを最適化することに焦点を当てています。この革新的なプロジェクトは、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組み合わせ、トークンシステムの経済的安全性を向上させることを目指しています。

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、トークン価格の調整、流動性の提供、供給の動的化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、IncentiveAIチームが2018年に提案したAIエージェントメカニズムの最適化理念を引き継ぎ、ボンディングカーブ研究グループ(BCRG)の研究を基に、PAMM(プライマリーオートメーテッドマーケットメーカー)とSAMM(セカンダリーオートメーテッドマーケットメーカー)のボンディングカーブの組み合わせをさらに探求します。

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通じ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。彼らは強化学習で訓練されたAIエージェントを利用して、異なるPAMMとSAMMのボンディングカーブの組み合わせにおいて発生する可能性のある悪意のある戦略を探求し、比較分析と行動空間の探索を通じて、安定した高品質の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、経済的な安全リスクを低減することを計画しています。

調査方法

研究では、4つの一般的なPAMMボンディングカーブタイプ(線形、指数、べき関数、S字型)と2つのSAMMタイプ(定常積と混合型)を選択し、8つの組み合わせ方案を形成します。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通じて、プロジェクトチームは各方案の下での潜在的な悪意のある戦略とその発生確率を探求し、これらの戦略がシステムに与える影響をシミュレートし、対応戦略と最適化方案を策定します。

プロジェクトはHolobitのプレミアムアカウントを活用して、モデル構築と実験プロセスの完全な透明性を実現します。この革新的な方法は、Token Engineeringに強化学習を導入し、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手法を形成することが期待されており、普遍性と再利用性を持ち、トークンエコシステムの経済的安全性を大幅に向上させる可能性があります。

期待される成果

1. AIエージェントを導入したトークン経済チェーンの下でのシミュレーションモデルで、8種類のPAMMとSAMMの組み合わせの実験方案を含み、モデルは完全に透明で理解しやすく、検証可能です。

2. AIエージェントによる探索に基づく研究報告書であり、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攻撃戦略を詳細に分析しています。これには、モデリングプロセス、実験内容、リスク評価、最適化提案が含まれます。

プロジェクトの価値

このプロジェクトは、トークンシステムのセキュリティを向上させることに加え、Token Engineeringの実践を普及させることを目指しています。Holobitプラットフォームを通じて、プロジェクトの成果は公共財としてオープンになり、コミュニティメンバーが学び、検証できるようになります。この透明性と教育的アプローチは、大衆がボンディングカーブや複雑なシステム分析を理解するのに役立ち、Token Engineeringの普及と発展を促進します。

長期的には、プロジェクトはより多くの人々がトークンエンジニアになることを目指し、分散型の反脆弱で持続可能なトークンエコシステムを構築する基盤を築きます。コミュニティ主導の方法を通じて、誰もがプロトコルの経済的安全性の監査に参加でき、真のコミュニティ自己監視を実現し、トークンエンジニアリングの理論と実践の進歩を促進します。