トークンエンジニアリングコモンズ2024春季助成プロジェクト紹介

この記事では、2024年春のToken Engineering Commons(TEC)の助成金を受けた革新的なプロジェクトについて紹介します。このプロジェクトは、トークンエコシステムにおけるボンディングカーブメカニズムを最適化し、システムの経済的安全性を向上させることを目的としています。

プロジェクトの背景

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、トークン価格の変動を制御し、流動性を提供し、トークン供給を動的にするなどの面で重要な役割を果たしています。2018年には、AIエージェントを利用したメカニズムの最適化を提案したチームがありましたが、大規模に実現することはできませんでした。最近、BCRG(ボンディングカーブ研究グループ)はボンディングカーブに関して比較的包括的な研究を行っていますが、悪意のある戦略の探索など、より深いレベルの研究にはまだ踏み込んでいません。

プロジェクト内容

本プロジェクトは強化学習を利用してAIエージェントを訓練し、異なるPAMMおよびSAMMボンディングカーブの組み合わせ下での潜在的な攻撃者の悪意ある戦略を探索します。比較分析と行動空間の探索を通じて、相対的に安定したボンディングカーブ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、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。

具体的には、プロジェクトは4種類のPAMM曲線(リニア、指数、パワー、シグモイド)と2種類のSAMM曲線(定常積と混合型)を選定し、8つの組み合わせ方案で実験を行います。エージェントベースのモデリングとシミュレーション手法を利用して、各方案の潜在的な悪意ある戦略の集合とその発生確率を探究し、これらの戦略がシステムに与える影響をシミュレーションで示し、対応策とメカニズム最適化方案を策定します。

イノベーションのポイント

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最適化方法を形成する
2. この方法は普遍性を持ち、実現可能で再利用可能であり、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ています。
3. Holobitプラットフォームを利用して、モデルを一般の人々が理解しやすく、使用しやすく、検証しやすくします。

プロジェクトの目標

短期的な目標:

• 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戦略を探索し、リスクを特定し、対策を提案する
• ボンディングカーブ研究に科学的かつ厳密な方法を提供する
• ボンディングカーブの観点からトークンエコシステムの経済的安全性を向上させる提案を行う

長期目標: AIを活用した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普及させ、トークンエンジニアリングを広め、より多くの人々が反脆弱で持続可能なトークンエコシステムの構築に参加できるようにします。

予想される成果

1. AIエージェントを導入したトークン経済のチェーン下シミュレーションモデルで、8種類のPAMMとSAMMの組み合わせ実験プランを含む
2. AIエージェントによる探索に基づいた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

• 便利: モデルは公開されており、誰でも読み取り、使用し、検証できます
• 教育:大衆がボンディングカーブの原理とそれがトークンエコシステムにおける役割を理解するのを助ける
• 透明: モデリングメカニズムと実験プロセスを可視化して表示する
• コミュニティ主導: コミュニティメンバーはモデルを再利用してさまざまな実験を行い、プロトコルの最適化を推進できます。
• トークンエンジニアリングの原則に沿って: 分散型トークンエンジニアリングの実践を促進する