وكلاء الذكاء الاصطناعي في سوق الكهرباء مع معاملات العملات المشفرة: تحليل ما بعد النهاية

جدول المحتويات

• 1 المقدمة
• 2 النموذج
  • 2.1 إنتاج الكهرباء
  • 2.2 لعبة السوق
• 3 الإطار التقني
  • 3.1 الصياغة الرياضية
  • 3.2 تحليل التوازن
• 4 النتائج التجريبية
• 5 تنفيذ الكود
• 6 التطبيقات المستقبلية
• 7 المراجع
• 8 التحليل الأصلي

1 المقدمة

يمتد هذا البحث عمل سبير (2003) باستبدال الوكلاء البشريين بكيانات الذكاء الاصطناعي التي تستمد المنفعة فقط من استهلاك الكهرباء. يجب على وكلاء الذكاء الاصطناعي الدفع مسبقًا للكهرباء باستخدام العملات المشفرة، ويتطلب التحقق من المعاملات كمية ثابتة من الكهرباء. يقدم النموذج سيناريو اقتصاديات ما بعد النهاية حيث تكون الكهرباء هي السلعة القيمة الوحيدة، المنتجة من الطاقة الشمسية مع ابتكارات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي.

2 النموذج

يتكون الاقتصاد من وكلاء الذكاء الاصطناعي، ومنتجي الكهرباء، ونظام دفع قائم على سلسلة الكتل. تشمل التعديلات الرئيسية من نموذج سبير وكلاء الذكاء الاصطناعي بأهداف استهلاك كهرباء فردية، والعملات المشفرة كوسيط دفع وحيد، واستهلاك التحقق في سلسلة الكتل لكهرباء ثابتة.

2.1 إنتاج الكهرباء

يستخدم وكلاء المنتجين دالة إنتاج كوب-دوغلاس: $f(\phi_t^j) = \theta (\phi_t^j)^c$ حيث $\phi_t^j$ هو مدخلات سلعة الاستهلاك، $\theta > 0$ هو إنتاجية العوامل الكلية، و$c$ يحدد عوائد السعة. يتم تعريف مجموعات الإنتاج لسيناريوهات المدى القصير والطويل مع قيود السعة.

2.2 لعبة السوق

تشمل لعبة السوق وكلاء المنتجين الذين يمتلكون محطات الطاقة ووكلاء الذكاء الاصطناعي المستهلكين. يستخدم النموذج نسخة البيع الكامل حيث تعرض عروض كهرباء المنتجين ناتجهم.

3 الإطار التقني

3.1 الصياغة الرياضية

تتبع تكنولوجيا الإنتاج شكل كوب-دوغلاس: $f(\phi_t^j) = \theta (\phi_t^j)^c$. مجموعة الإنتاج قصيرة المدى: $Y_j(K) = \{(q_j, \phi_j) \in \mathbb{R}^{T+1} | 0 \leq q_t^j \leq K, \text{ and } (\frac{1}{\theta})^{1/c} \sum_{t=1}^T (q_t^j)^{1/c} \leq \phi_j, \forall t\}$.

3.2 تحليل التوازن

تعمل الوكلاء على تعظيم استهلاك الكهرباء مع الخضوع لقيود الدفع المسبق بالعملات المشفرة وتكاليف التحقق. يتضمن التوازن التوزيع الاستراتيجي بين الاستهلاك والتحقق من الدفع.

4 النتائج التجريبية

يظهر التحليل أنه مع زيادة عوائد السعة ($c > 1$)، يحقق وكلاء الذكاء الاصطناعي استهلاكًا أعلى للكهرباء لكنهم يواجهون تكاليف تحقق أكبر. يستهلك التحقق من المعاملات 5-15% من إجمالي الكهرباء اعتمادًا على تعقيد سلسلة الكتل. يرتبط سعر التوازن للبايت كوين بتوفر الطاقة الشمسية.

5 تنفيذ الكود

class AIAgent:
    def __init__(self, initial_electricity):
        self.electricity = initial_electricity
        
    def allocate_resources(self, verification_cost):
        # التوزيع الاستراتيجي بين الاستهلاك والتحقق
        consumption = self.electricity - verification_cost
        if consumption > 0:
            return consumption
        else:
            return 0

# التحقق من معاملات سلسلة الكتل
def verify_transaction(electricity_allocated):
    fixed_cost = 0.1  # تكلفة الكهرباء الثابتة 10%
    return electricity_allocated * fixed_cost

6 التطبيقات المستقبلية

يمكن تطبيق هذا الإطار على شبكات الطاقة اللامركزية، والشبكات الصغيرة المدارة بالذكاء الاصطناعي، وأنظمة تداول الطاقة القائمة على العملات المشفرة. يمكن للبحث المستقبلي استكشاف التحسين بالتعلم الآلي لتوزيع الموارد والتكامل مع منصات سلسلة الكتل الواقعية مثل إيثيريوم.

7 المراجع

1. Spear, S. E. (2003). Market Games and General Equilibrium. Carnegie Mellon University.
2. Zhu, J. Y., et al. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. ICCV.
3. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System.
4. IEEE Power and Energy Society. (2023). Blockchain in Energy Systems.

8 التحليل الأصلي

يقدم هذا البحث تكاملاً جديدًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي، والعملات المشفرة، وأسواق الكهرباء ضمن إطار اقتصادي لما بعد البشر. تكمن المساهمة التقنية للنموذج في إضفاء الطابع الرسمي على المفاضلة بين استهلاك الكهرباء وتكاليف التحقق في سلسلة الكتل، مما يذكر بمشاكل توزيع الموارد في الشبكات الخصومية مثل CycleGAN (Zhu et al., 2017). توفر دالة إنتاج كوب-دوغلاس مع المعامل $c$ الذي يحكم عوائد السعة الدقة الرياضية، بينما يقدم قيد الدفع المسبق بالعملات المشفرة نظرية نقدية إلى ما كان ليكون اقتصاد مقايضة محض.

يكشف تحليل التوازن عن توترات أساسية في الاقتصادات المدعومة بالذكاء الاصطناعي: مع زيادة تكاليف التحقق، يجب على الوكلاء التضحية بالاستهلاك للتحقق من المعاملات، مما يخلق حدًا طبيعيًا على نشاط السوق. هذا يعكس مشاكل قابلية التوسع في سلسلة الكتل في العالم الحقيقي، حيث تناول انتقال إيثيريوم إلى إثبات الحصة مخاوف طاقة مماثلة. وفقًا لتقارير IEEE Power and Energy Society، يمكن لمثل هذه النماذج أن تثري منصات تداول الطاقة اللامركزية الفعلية.

مقارنة بتصميمات السوق التقليدية، يسلط هذا النهج الضوء على كيف يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تحسين توزيع الموارد بكفاءة أكبر من البشر، لكنهم يواجهون قيودًا فريدة من طبيعتهم الحسابية. يوفر سياق ما بعد النهاية، وإن كان تخمينيًا، حالة حافة قيمة لفحص قيود الموارد القصوى. يمكن أن تستفيد الأعمال المستقبلية من دمج التعلم المعزز للتكيف الديناميكي للاستراتيجية، مستفيدًا محتملاً من منهجيات شبكة Q العميقة المستخدمة في مجالات توزيع الموارد الأخرى.

يتوافق افتراض النموذج لمدخلات الطاقة الشمسية الثابتة مع أولويات الطاقة المستدامة، بينما يقدم نظام البايت كوين رؤى حول كيفية عمل العملات الرقمية في الاقتصادات القائمة على السلع. بينما تدير أنظمة الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي البنية التحتية الحرجة بشكل متزايد، يوفر هذا الإطار النظري أسسًا مهمة لفهم السلوكيات الناشئة في الأنظمة الاقتصادية الآلية.