क्रिप्टोकरेंसी लेनदेन के साथ बिजली बाजार में एआई एजेंट: पोस्ट-टर्मिनेटर विश्लेषण

विषय सूची

• 1 परिचय
• 2 मॉडल
  • 2.1 बिजली उत्पादन
  • 2.2 बाजार खेल
• 3 तकनीकी ढांचा
  • 3.1 गणितीय सूत्रीकरण
  • 3.2 संतुलन विश्लेषण
• 4 प्रायोगिक परिणाम
• 5 कोड कार्यान्वयन
• 6 भविष्य के अनुप्रयोग
• 7 संदर्भ
• 8 मूल विश्लेषण

1 परिचय

यह शोध पत्र स्पीयर (2003) का विस्तार करता है जिसमें मानव एजेंटों को कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) इकाइयों से प्रतिस्थापित किया गया है जो केवल बिजली की खपत से उपयोगिता प्राप्त करती हैं। इन एआई एजेंटों को क्रिप्टोकरेंसी का उपयोग करके बिजली के लिए पूर्व भुगतान करना होगा, और लेनदेन सत्यापन के लिए एक निश्चित मात्रा में बिजली की आवश्यकता होती है। यह मॉडल एक पोस्ट-टर्मिनेटर आर्थिक परिदृश्य प्रस्तुत करता है जहां बिजली एकमात्र मूल्यवान वस्तु है, जो सौर ऊर्जा से एआई-संचालित नवाचारों के साथ उत्पादित की जाती है।

2 मॉडल

अर्थव्यवस्था में एआई एजेंट, बिजली उत्पादक और एक ब्लॉकचेन-आधारित भुगतान प्रणाली शामिल है। स्पीयर के मॉडल से मुख्य संशोधनों में एकल बिजली खपत उद्देश्यों वाले एआई एजेंट, एकमात्र भुगतान माध्यम के रूप में क्रिप्टोकरेंसी, और निश्चित बिजली खपत करने वाला ब्लॉकचेन सत्यापन शामिल हैं।

2.1 बिजली उत्पादन

उत्पादक एजेंट कॉब-डगलस उत्पादन फलन का उपयोग करते हैं: $f(\phi_t^j) = \theta (\phi_t^j)^c$ जहां $\phi_t^j$ खपत वस्तु इनपुट है, $\theta > 0$ कुल कारक उत्पादकता है, और $c$ पैमाने के प्रतिफल निर्धारित करता है। उत्पादन सेट को क्षमता बाधाओं के साथ अल्पकालिक और दीर्घकालिक परिदृश्यों के लिए परिभाषित किया गया है।

2.2 बाजार खेल

बाजार खेल में उत्पादक एजेंट जो बिजली संयंत्रों के मालिक हैं और उपभोक्ता एआई एजेंट शामिल हैं। मॉडल एक सेल-ऑल संस्करण का उपयोग करता है जहां उत्पादक बिजली प्रस्ताव उनके आउटपुट के बराबर होते हैं।

3 तकनीकी ढांचा

3.1 गणितीय सूत्रीकरण

उत्पादन तकनीक कॉब-डगलस रूप का अनुसरण करती है: $f(\phi_t^j) = \theta (\phi_t^j)^c$। अल्पकालिक उत्पादन सेट: $Y_j(K) = \{(q_j, \phi_j) \in \mathbb{R}^{T+1} | 0 \leq q_t^j \leq K, \text{ और } (\frac{1}{\theta})^{1/c} \sum_{t=1}^T (q_t^j)^{1/c} \leq \phi_j, \forall t\}$।

3.2 संतुलन विश्लेषण

एजेंट क्रिप्टो-इन-एडवांस बाधाओं और सत्यापन लागतों के अधीन बिजली की खपत को अधिकतम करते हैं। संतुलन में खपत और भुगतान सत्यापन के बीच रणनीतिक आवंटन शामिल होता है।

4 प्रायोगिक परिणाम

विश्लेषण से पता चलता है कि पैमाने के बढ़ते प्रतिफल ($c > 1$) के साथ, एआई एजेंट उच्च बिजली खपत प्राप्त करते हैं लेकिन अधिक सत्यापन लागतों का सामना करते हैं। लेनदेन सत्यापन ब्लॉकचेन जटिलता के आधार पर कुल बिजली का 5-15% खपत करता है। बाइटकोइन की संतुलन कीमत सौर ऊर्जा की उपलब्धता से सहसंबद्ध होती है।

5 कोड कार्यान्वयन

class AIAgent:
    def __init__(self, initial_electricity):
        self.electricity = initial_electricity
        
    def allocate_resources(self, verification_cost):
        # खपत और सत्यापन के बीच रणनीतिक आवंटन
        consumption = self.electricity - verification_cost
        if consumption > 0:
            return consumption
        else:
            return 0

# ब्लॉकचेन लेनदेन सत्यापन
def verify_transaction(electricity_allocated):
    fixed_cost = 0.1  # 10% निश्चित बिजली लागत
    return electricity_allocated * fixed_cost

6 भविष्य के अनुप्रयोग

इस ढांचे को विकेंद्रीकृत ऊर्जा ग्रिड, एआई-प्रबंधित माइक्रोग्रिड और क्रिप्टोकरेंसी-आधारित ऊर्जा व्यापार प्रणालियों पर लागू किया जा सकता है। भविष्य के शोध संसाधन आवंटन के मशीन लर्निंग अनुकूलन और एथेरियम जैसे वास्तविक दुनिया के ब्लॉकचेन प्लेटफॉर्म के साथ एकीकरण का पता लगा सकते हैं।

7 संदर्भ

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 मूल विश्लेषण

यह शोध पत्र एक पोस्ट-ह्यूमन आर्थिक ढांचे के भीतर एआई एजेंटों, क्रिप्टोकरेंसी और बिजली बाजारों के एक नवीन एकीकरण को प्रस्तुत करता है। मॉडल का तकनीकी योगदान बिजली की खपत और ब्लॉकचेन सत्यापन लागतों के बीच व्यापार-बंद को औपचारिक रूप देने में निहित है, जो साइकलजीएएन (झू एट अल., 2017) जैसी प्रतिकूल नेटवर्क में संसाधन आवंटन समस्याओं की याद दिलाता है। पैमाने के प्रतिफल को नियंत्रित करने वाले पैरामीटर $c$ के साथ कॉब-डगलस उत्पादन फलन गणितीय कठोरता प्रदान करता है, जबकि क्रिप्टो-इन-एडवांस बाधा मौद्रिक सिद्धांत को उस चीज़ में लाती है जो अन्यथा एक शुद्ध वस्तु विनिमय अर्थव्यवस्था होती।

संतुलन विश्लेषण एआई-संचालित अर्थव्यवस्थाओं में मौलिक तनावों को प्रकट करता है: जैसे-जैसे सत्यापन लागत बढ़ती है, एजेंटों को लेनदेन सत्यापन के लिए खपत का त्याग करना होगा, जिससे बाजार गतिविधि पर एक प्राकृतिक सीमा बन जाती है। यह वास्तविक दुनिया की ब्लॉकचेन स्केलेबिलिटी समस्याओं को दर्शाता है, जहां एथेरियम का प्रूफ-ऑफ-स्टेक में संक्रमण ने समान ऊर्जा चिंताओं को संबोधित किया। आईईईई पावर एंड एनर्जी सोसाइटी की रिपोर्टों के अनुसार, ऐसे मॉडल वास्तविक विकेंद्रीकृत ऊर्जा व्यापार प्लेटफॉर्म को सूचित कर सकते हैं।

पारंपरिक बाजार डिजाइनों की तुलना में, यह दृष्टिकोण उजागर करता है कि कैसे एआई एजेंट मनुष्यों की तुलना में अधिक कुशलता से संसाधन आवंटन को अनुकूलित कर सकते हैं, लेकिन अपने कम्प्यूटेशनल स्वभाव से उत्पन्न विशिष्ट बाधाओं का सामना करते हैं। पोस्ट-टर्मिनेटर संदर्भ, हालांकि अटकलबाजीपूर्ण, चरम संसाधन बाधाओं की जांच के लिए एक मूल्यवान एज केस प्रदान करता है। भविष्य का कार्य गतिशील रणनीति अनुकूलन के लिए सुदृढ़ीकरण सीखना शामिल करने से लाभान्वित हो सकता है, संभावित रूप से अन्य संसाधन आवंटन डोमेन में उपयोग किए जाने वाले डीप क्यू-नेटवर्क पद्धतियों से आकर्षित हो सकता है।

निश्चित सौर ऊर्जा इनपुट की मॉडल की धारणा टिकाऊ ऊर्जा प्राथमिकताओं के साथ संरेखित होती है, जबकि बाइटकोइन प्रणाली इस बात में अंतर्दृष्टि प्रदान करती है कि कमोडिटी-आधारित अर्थव्यवस्थाओं में डिजिटल मुद्राएं कैसे कार्य कर सकती हैं। जैसे-जैसे वास्तविक दुनिया की एआई प्रणालियां तेजी से महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे का प्रबंधन करती हैं, यह सैद्धांतिक ढांचा स्वचालित आर्थिक प्रणालियों में उभरते व्यवहारों को समझने के लिए महत्वपूर्ण नींव प्रदान करता है।