Velas 比以往任何时候都更深入地研究 Velas AIDPOS 背后的技术和逻辑，以及它如何彻底改变加密领域。
我们继续我们关于 AIDPoS 共识机制的系列，解释算法如何使 Velas 区块链适应网络的当前情况，在最佳范围内保持吞吐量（处理和验证的交易）和网络稳定性。
主要动机（为什么）
我们认为，从用户体验的角度来看，区块链应该始终工作在即时交易确认模式，就像中心化支付服务，如 Visa 和万事达卡一样。 即时交易确认模式，意味着任何交易都将在几秒钟内得到处理和验证。
每秒处理大约 5000 笔交易（尽管 Visa 声称每秒处理高达 65,000 笔交易，这是一个广受争议的数字）。 同样，万事达卡使用的网络声称每秒可处理 5000 笔交易（没有可靠的第三方来源进行验证）。 Velas 有 50,000 tps。
Velas 将区块链作为一个复杂的系统提供，该系统经过精心配置以实现高性能。 然而，高性能带来了同步节点的时间限制。 在网络问题或对共识机制的攻击的情况下，这可能导致大量节点退出。 因此，性能会大大降低。
为了防止这种情况，我们正在设计 AIDPOS 算法，该算法会主动调整区块链配置，以在保持去中心化的同时平衡性能和安全性。
总体方法（如何去做）
“推荐者”算法将充当网络客观的“AI守护者”，执行以下任务：异常检测（节点的异常行为）和推荐区块链参数的最佳值。 下面是描述“分析模块”块的图表。
总体方法架构
分析模块是一个推荐神经系统，它根据来自主 Velas 网络和模拟的历史数据进行训练，使用预先定义的参数对各种可能的场景进行建模。 该模块识别和评估所有数据集的模式和关系，推荐新参数和调整以提高网络效率。 这些数据记录在智能合约中，并应用于网络的新纪元。 这样 AI Module 和区块链协同工作，实现更好的优化和高性能。
需要注意的是，AI不会以任何方式干预共识机制，只会优化网络流程，保证其功能。
当前主要结果
在过去的3个月中，我们一直在完成以下工作范围：
· 在过去的 3 个月中，我们一直在完成以下工作范围：
· 数据收集脚本（Velas 脚本，改进了日志解析器）；
· 仿真模型（训练“AI-guardian”模块的数据集）：
· 通过参数集启动区块链（可以改变 89 个参数）
· 应用负载并收集性能指标
· 概念证明 AIDPOS。 优化目标函数的训练模型。 用于优化目标函数的
· 练有素的“AI-guardian”模块（至少 3 个）：
· 性能（吞吐量/延迟）；
· 同步；
主要交付成果：
主要结果是具有基于 ML/DL 技术的推荐模型的 Velas 区块链的新运行版本
· 积累历史数据集
· 开发数据采集脚本；
· 复杂的模拟，添加新的攻击场景
· 从模拟过程中收集的数据；
· 下一个版本的 AIDPOS 在 Velas 测试网上可用
现代区块链架构使许多参数保持不变，这使得它们在安全性和性能方面不太灵活。 自适应参数选择可以在它们之间提供良好的折衷，使网络能够动态发展。 现在它不仅仅是一个区块链，而是一个具有智能的区块链。
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