強化学習がトークン経済の安全性をサポート：革新的なボンディングカーブ研究方法

この記事では、2024年春のToken Engineering Commonsからの資金を受けた革新的な提案を紹介します。この提案は、強化学習とエージェントベースのモデル化およびシミュレーション技術を利用して、トークンエコシステム内のボンディングカーブメカニズムを最適化することを目的としています。

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核心要素として、価格変動の制御、流動性の提供、供給の動的調整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、AIエージェントを用いたメカニズム最適化の初期の理念を引き継ぎ、最近のBCRG (ボンディングカーブリサーチグループ)の研究成果を組み合わせています。

プロジェクトチームは、強化学習で訓練されたAIエージェントを通じて、さまざまなPAMMおよびSAMM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戦略を探索することを計画しています。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継続的に最適化し、期待される行動と実際の行動のギャップを縮小し、トークンエコシステムの経済的安全リスクを低減します。

調査方法

研究は、4種類の一般的なPAMMボンディングカーブタイプ（線形、指数、べき関数、シグモイド）と2種類のSAMMボンディングカーブタイプ（定数積、混合型）に焦点を当て、合計8つの組み合わせを形成します。チームはエージェントベースのモデリングとシミュレーション手法を用いて実験を行い、AIエージェントを利用して各プランの潜在的な悪意のある戦略の集合とその発生確率を探索し、シミュレーション結果を通じてこれらの戦略がシステムに与える影響を視覚的に示します。

イノベーションポイントと目標

1. 強化学習をトークンエンジニアリングに導入し、AIエージェント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。
2. 普遍的で実行可能かつ再利用可能な方法を提案することで、全体のトークンエコシステムの経済的安全性を向上させることが期待されます。
3. Holobit プラットフォームを利用して、モデルをより理解しやすく、使用しやすく、検証しやすくします。

短期目標には、潜在的な悪意のある戦略の探索、科学的で厳密な研究方法の提供、そしてボンディングカーブの観点から経済的安全性を高める提案が含まれています。長期的な目標は、トークンエンジニアリングを普及させ、より多くの人々がトークンエコシステムの構築に参加できるようにすることです。

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ます。
2. AIエージェントによる探索に基づく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に関する研究報告。

プロジェクトの価値

本プロジェクトは、トークンシステムのセキュリティを向上させるだけでなく、Token Engineeringの普及と実践を促進することにも寄与します。公開透明なモデルと実験プロセスを通じて、このプロジェクトは、より多くの人々がこの最前線の分野を理解し、参加できるようにすることを目指しており、より安全で持続可能なトークンエコシステムの構築に貢献します。