Назад

Научная статья Z-union в цифровой библиотеке ACM!

07 октября, 2021 44

Машинное обучение для настройки параметров блокчейна.

Фундаментальной проблемой в блокчейне как в технологии и в децентрализованных распределенных вычислений является достижение соглашения между нодами (вычислительными узлами).

Механизм консенсуса является базовой частью дизайна блокчейна. Он фиксирует новые блоки и изменяет сам протокол. Помимо классических требований к корректности, для блокчейн сети также важны: высокая производительность (количество транзакций в секунду), быстрое подтверждение транзакций, высокая безопасность и т.д.

На состояние этих целевых таргетов блокчейна влияет набор параметров. Но как оптимально эти параметры подобрать и более того, как их эффективно с течением времени менять?

В научной статье команды Z-union, мы предлагаем подойти к решению этой задачи, используя подходы машинного обучения для настройки параметров блокчейна.