Cypherpunk Jameson Lopp vede la necessità dell'apprendimento automatico per migliorare le stime dell'hashrate di Bitcoin

L'hashrate della rete globale di Bitcoin può sembrare una metrica oggettiva, ma ricercatore e Cypherpunk Jameson Lopp rivela che misurarlo con precisione è ingannevolmente complicato. In una recente Proof of Work (POW) Vertice In un discorso a Praga, Lopp ha descritto la sua "caccia al vero hashrate di Bitcoin" valutando l'accuratezza di vari algoritmi di stima.

Come ha spiegato Lopp, la maggior parte delle stime dell'hashrate derivano da dati blockchain come obiettivi di difficoltà e tempi di blocco. Tuttavia, ha notato la volatilità delle stime su intervalli di tempo più brevi. "Se utilizzi solo gli ultimi 10 blocchi, l'hashrate può apparire molto più alto o più basso di quello che è", ha detto Lopp.

Aggregando i dati sull'hashrate riportati direttamente dai mining pool, Lopp ha creato un punto di riferimento per testare le stime basate su blockchain. Ha scoperto che la stima comunemente utilizzata di 1,000 blocchi (~ 1 settimana) aveva un tasso di errore medio solo del 3.8%. Lopp ha quindi provato a fondere più stime, ottimizzandone la precisione. Il suo migliore algoritmo utilizzava 10 stime da 100 a 1,000 blocchi, eliminando stime basse a breve termine e produceva un tasso di errore del 3.5%.

“C’è ancora spazio per miglioramenti”, ha affermato Lopp, suggerendo che l’apprendimento automatico potrebbe perfezionare ulteriormente le stime. Pur non riconoscendo alcun incentivo finanziario diretto, l'obiettivo di Lopp era una metrica standard più accurata. "Lo vedo principalmente come un modo per cercare di convergere sul consenso per la visualizzazione di queste reti", ha spiegato.

"Questo sembra il tipo di problema che dovrebbe essere ottimo per l'apprendimento automatico perché quello che stiamo cercando di fare è trovare il numero ottimale di parametri e variabili diversi che possiamo modificare per affinare ciò che è più accurato la stima dell'hash rate sarebbe che questo mi fa semplicemente innervosire. "

Lopp ha anche discusso delle implicazioni dell'imminente dimezzamento di Bitcoin. Si aspetta che l'hashrate continui ad aumentare in modo aggressivo fino all'evento, definendolo "ben noto" e "prezzato" dai minatori. Lopp ha previsto un calo trascurabile dell'hashrate dopo l'halving, nonostante la chiusura di alcuni miner.

La registrazione completa del discorso di Lopp al vertice dei prigionieri di guerra è disponibile online. Le sue diapositive di presentazione e le relative ricerche possono essere trovate sul suo sito blog.

Lopp è il co-fondatore e CTO di Casa, una società focalizzata sulla fornitura di soluzioni di archiviazione sicure per Bitcoin. Prima di ciò, ha lavorato come ingegnere informatico presso BitGo, un servizio di sicurezza per Bitcoin e altre valute digitali.

Lopp è anche noto per i suoi sforzi educativi nel campo delle criptovalute, scrivendo e parlando spesso su vari aspetti di Bitcoin. Mantiene un elenco completo di risorse per informazioni tecniche su Bitcoin, tecnologia blockchain e il loro potenziale impatto sulla società. Il suo impegno per la privacy e la sovranità individuale è ben documentato e fortemente riflesso nel suo lavoro e nelle dichiarazioni pubbliche.

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• Fonte: https://cryptoslate.com/cypherpunk-jameson-lopp-sees-need-for-machine-learning-to-improve-bitcoin-hashrate-estimates/