عوامل هوش مصنوعی در بازار برق با تراکنش‌های ارز دیجیتال: تحلیل پسا-ترمیناتوری

فهرست مطالب

• 1 مقدمه
• 2 مدل
  • 2.1 تولید برق
  • 2.2 بازی بازار
• 3 چارچوب فنی
  • 3.1 فرمول‌بندی ریاضی
  • 3.2 تحلیل تعادل
• 4 نتایج تجربی
• 5 پیاده‌سازی کد
• 6 کاربردهای آینده
• 7 مراجع
• 8 تحلیل اصلی

1 مقدمه

این مقاله کار اسپیر (2003) را با جایگزینی عوامل انسانی با موجودیت‌های هوش مصنوعی که مطلوبیت خود را صرفاً از مصرف برق کسب می‌کنند، گسترش می‌دهد. این عوامل هوش مصنوعی باید با استفاده از ارز دیجیتال پیش‌پرداخت برق را انجام دهند و تأیید تراکنش نیاز به مقدار ثابتی برق دارد. این مدل یک سناریوی اقتصادی پسا-ترمیناتوری ارائه می‌دهد که در آن برق تنها کالای باارزش است و از انرژی خورشیدی با نوآوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی تولید می‌شود.

2 مدل

اقتصاد شامل عوامل هوش مصنوعی، تولیدکنندگان برق و یک سیستم پرداخت مبتنی بر بلاک‌چین است. تغییرات کلیدی نسبت به مدل اسپیر شامل عوامل هوش مصنوعی با اهداف مصرف منفرد برق، ارز دیجیتال به عنوان تنها وسیله پرداخت و مصرف برق ثابت برای تأیید بلاک‌چین می‌شود.

2.1 تولید برق

عوامل تولیدکننده از تابع تولید کاب-داگلاس استفاده می‌کنند: $f(\phi_t^j) = \theta (\phi_t^j)^c$ که در آن $\phi_t^j$ نهاده کالای مصرفی، $\theta > 0$ بهره‌وری کل عوامل و $c$ بازده به مقیاس را تعیین می‌کند. مجموعه‌های تولید برای سناریوهای کوتاه‌مدت و بلندمدت با محدودیت‌های ظرفیت تعریف شده‌اند.

2.2 بازی بازار

بازی بازار شامل عوامل تولیدکننده که صاحب نیروگاه‌ها هستند و عوامل هوش مصنوعی مصرف‌کننده می‌شود. این مدل از نسخه فروش-همه استفاده می‌کند که در آن عرضه‌های برق تولیدکنندگان برابر با خروجی آن‌ها است.

3 چارچوب فنی

3.1 فرمول‌بندی ریاضی

فناوری تولید از فرم کاب-داگلاس پیروی می‌کند: $f(\phi_t^j) = \theta (\phi_t^j)^c$. مجموعه تولید کوتاه‌مدت: $Y_j(K) = \{(q_j, \phi_j) \in \mathbb{R}^{T+1} | 0 \leq q_t^j \leq K, \text{ and } (\frac{1}{\theta})^{1/c} \sum_{t=1}^T (q_t^j)^{1/c} \leq \phi_j, \forall t\}$.

3.2 تحلیل تعادل

عوامل مصرف برق را با توجه به محدودیت‌های پیش‌پرداخت ارزی و هزینه‌های تأیید به حداکثر می‌رسانند. تعادل شامل تخصیص استراتژیک بین مصرف و تأیید پرداخت است.

4 نتایج تجربی

تحلیل نشان می‌دهد که با بازده فزاینده به مقیاس ($c > 1$)، عوامل هوش مصنوعی به مصرف برق بالاتری دست می‌یابند اما با هزینه‌های تأیید بیشتری مواجه می‌شوند. تأیید تراکنش بسته به پیچیدگی بلاک‌چین ۱۵-۵ درصد از کل برق را مصرف می‌کند. قیمت تعادلی بایت‌کوین‌ها با در دسترس بودن انرژی خورشیدی همبستگی دارد.

5 پیاده‌سازی کد

class AIAgent:
    def __init__(self, initial_electricity):
        self.electricity = initial_electricity
        
    def allocate_resources(self, verification_cost):
        # تخصیص استراتژیک بین مصرف و تأیید
        consumption = self.electricity - verification_cost
        if consumption > 0:
            return consumption
        else:
            return 0

# تأیید تراکنش بلاک‌چین
def verify_transaction(electricity_allocated):
    fixed_cost = 0.1  # هزینه ثابت برق ۱۰%
    return electricity_allocated * fixed_cost

6 کاربردهای آینده

این چارچوب می‌تواند برای شبکه‌های انرژی غیرمتمرکز، ریزشبکه‌های مدیریت‌شده توسط هوش مصنوعی و سیستم‌های تجارت انرژی مبتنی بر ارز دیجیتال به کار رود. تحقیقات آینده می‌تواند بهینه‌سازی تخصیص منابع با یادگیری ماشین و ادغام با پلتفرم‌های بلاک‌چین دنیای واقعی مانند اتریوم را بررسی کند.

7 مراجع

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 تحلیل اصلی

این مقاله یکپارچه‌سازی نوآورانه‌ای از عوامل هوش مصنوعی، ارز دیجیتال و بازارهای برق در یک چارچوب اقتصادی پسابشری ارائه می‌دهد. مشارکت فنی مدل در صوری‌سازی مبادله بین مصرف برق و هزینه‌های تأیید بلاک‌چین نهفته است که یادآور مسائل تخصیص منابع در شبکه‌های متخاصم مانند CycleGAN (Zhu و همکاران، ۲۰۱۷) است. تابع تولید کاب-داگلاس با پارامتر $c$ که بازده به مقیاس را کنترل می‌کند، دقت ریاضی ارائه می‌دهد، در حالی که محدودیت پیش‌پرداخت ارزی، نظریه پولی را به آنچه در غیر این صورت یک اقتصاد پایاپای محض خواهد بود، معرفی می‌کند.

تحلیل تعادل تنش‌های اساسی در اقتصادهای مبتنی بر هوش مصنوعی را آشکار می‌سازد: با افزایش هزینه‌های تأیید، عوامل باید مصرف را برای اعتبارسنجی تراکنش قربانی کنند که یک حد طبیعی بر فعالیت بازار ایجاد می‌کند. این موضوع مشکلات مقیاس‌پذیری بلاک‌چین در دنیای واقعی را بازتاب می‌دهد، جایی که انتقال اتریوم به اثبات سهام نگرانی‌های انرژی مشابهی را مورد توجه قرار داد. بر اساس گزارش‌های انجمن قدرت و انرژی IEEE، چنین مدل‌هایی می‌توانند پلتفرم‌های واقعی تجارت انرژی غیرمتمرکز را آگاه سازند.

در مقایسه با طراحی‌های بازار سنتی، این رویکرد برجسته می‌کند که چگونه عوامل هوش مصنوعی ممکن است تخصیص منابع را کارآمدتر از انسان‌ها بهینه‌سازی کنند، اما با محدودیت‌های منحصر به فردی از طبیعت محاسباتی خود مواجه می‌شوند. زمینه پسا-ترمیناتوری، اگرچه فرضی است، یک مورد حدی ارزشمند برای بررسی محدودیت‌های شدید منابع فراهم می‌کند. کار آینده می‌تواند از گنجاندن یادگیری تقویتی برای سازگاری پویای استراتژی بهره ببرد، که احتمالاً از روش‌شناسی‌های شبکه Q عمیق استفاده شده در سایر حوزه‌های تخصیص منابع بهره می‌گیرد.

فرض مدل در مورد ورودی ثابت انرژی خورشیدی با اولویت‌های انرژی پایدار همسو است، در حالی که سیستم بایت‌کوین بینش‌هایی در مورد چگونگی عملکرد ارزهای دیجیتال در اقتصادهای مبتنی بر کالا ارائه می‌دهد. با مدیریت فزاینده زیرساخت‌های حیاتی توسط سیستم‌های هوش مصنوعی دنیای واقعی، این چارچوب نظری پایه‌های مهمی برای درک رفتارهای نوظهور در سیستم‌های اقتصادی خودکار فراهم می‌کند.