Mecanismos de consenso basados en IA: Mejora de la escalabilidad, eficiencia y adaptabilidad de Blockchain

Resumen

AI-powered consensus mechanisms hold the promise to drastically enhance blockchain scalability, efficiency and adaptability.

La tecnología blockchain es sin duda una de las innovaciones más importantes del siglo XXI, ya que permite una gestión de datos descentralizada y segura.

Ha dado lugar a una explosión cámbrica de casos de uso, como la blockchain de Bitcoin (un libro mayor de pagos) y las blockchains habilitadas para contratos inteligentes como Ethereum, que han permitido el crecimiento de industrias como las finanzas descentralizadas (DeFi) y los tokens no fungibles (NFT).

Sin embargo, los mecanismos de consenso tradicionales como proof-of-work (PoW) y proof-of-stake (PoS) no son perfectos. De hecho, tanto la blockchain de Bitcoin como la de Ethereum (que se basan en PoW y PoS) se enfrentan a importantes retos en términos de escalabilidad, eficiencia y adaptabilidad.

A medida que aumenta el número de usuarios y transacciones, los mecanismos de consenso tradicionales se encuentran con cuellos de botella que ralentizan los tiempos de transacción y aumentan los costes. Por ejemplo, las blockchains PoW sufren un rendimiento limitado de las transacciones debido al proceso de minería, que consume mucha energía.

Por su parte, las blockchains PoS, aunque más eficientes energéticamente, siguen teniendo dificultades para lograr un alto rendimiento de las transacciones manteniendo la seguridad.

Para resolver estos problemas, ha surgido una prometedora frontera en la que los investigadores exploran la posible integración de técnicas de inteligencia artificial (IA) en los protocolos de consenso de las cadenas de bloques.

¿Qué son los mecanismos de consenso de blockchain basados en IA?

Los mecanismos de consenso de blockchain basados en IA combinan el poder de la inteligencia artificial con la tecnología de blockchain. Al aprovechar las técnicas de IA, estos mecanismos pretenden mejorar los aspectos fundamentales de los protocolos de consenso, haciéndolos más eficientes, escalables y adaptables.

He aquí tres de las técnicas de IA más prometedoras que podrían utilizarse para mejorar los protocolos de consenso de blockchain.

1. Aprendizaje por refuerzo en protocolos de consenso

El aprendizaje por refuerzo (Reinforced Learning) implica que un agente de IA aprende a través de interacciones con su entorno para alcanzar un objetivo. En el contexto del consenso de blockchain, los nodos pueden utilizar el RL para optimizar los procesos de toma de decisiones. Esto puede mejorar significativamente la seguridad y la eficiencia de las redes de cadenas de bloques.

Cómo funciona el aprendizaje por refuerzo

En una red blockchain, los nodos se encargan de validar las transacciones y añadirlas al libro de contabilidad distribuido. En una red blockchain tradicional no mejorada por IA, los nodos siguen reglas predeterminadas para alcanzar un consenso.

La RL introduce un aspecto dinámico en este proceso. Los nodos interactúan con la red blockchain y realizan acciones (por ejemplo, validar transacciones) y, basándose en estas interacciones, reciben recompensas o penalizaciones en función de la corrección de sus decisiones.

Cuando se introduce la RL, los nodos pueden aprender estrategias óptimas a lo largo del tiempo mediante ensayo y error que maximicen sus recompensas acumuladas. Estas estrategias pueden adaptarse a las condiciones específicas de la red, al volumen de transacciones o incluso a la reputación de otros nodos.

Ejemplo: Cómo el aprendizaje por refuerzo podría mejorar el Proof-of-Stake

En una blockchain PoS tradicional, los nodos son elegidos para validar transacciones y crear nuevos bloques en función del número de tokens que están dispuestos a apostar como garantía. En esta blockchain PoS tradicional, la selección de validadores podría basarse únicamente en sus tenencias de tokens.

Esto significa que los nodos más ricos tienen más posibilidades de ser seleccionados. Sin embargo, la integración de RL permite que el mecanismo de consenso de la cadena de bloques PoS sea más sofisticado.

Con el tiempo, los nodos podrían aprender a tener en cuenta otros factores además de las participaciones en fichas, como la precisión de la validación histórica y la latencia de la red. Un nodo RL mejoraría continuamente su modelo de toma de decisiones mediante ensayo y error a medida que obtuviera nueva información, con el objetivo constante de mejorar su precisión de validación y sus recompensas.

Este enfoque más dinámico de la PoS podría conducir a una validación de bloques más equilibrada en toda la red, reduciendo el riesgo de centralización que puede producirse cuando un pequeño grupo de partes interesadas adineradas domina el proceso de validación. Además, a medida que cambien las condiciones de la red, los nodos podrían adaptar sus estrategias para mantener un rendimiento óptimo.

2. Algoritmos genéticos para un consenso escalable

Los algoritmos genéticos (AG) se inspiran en la selección natural, en la que los individuos más aptos son seleccionados para producir generaciones sucesivas. En el contexto de los mecanismos de consenso de blockchain, los algoritmos genéticos pueden utilizarse para encontrar las estrategias de consenso más eficientes y escalables.

El problema que hay que resolver es determinar la estrategia óptima que debe seguir un nodo para maximizar sus recompensas (por ejemplo, validando transacciones y creando bloques), manteniendo al mismo tiempo la salud de la red blockchain (por ejemplo, evitando bifurcaciones).

Cómo funcionan los algoritmos genéticos

Un algoritmo genético funciona creando una población de posibles soluciones a un problema y haciéndolas evolucionar a lo largo de sucesivas generaciones. Cada solución potencial se representa como una cadena de parámetros, que pueden considerarse “genes“.

Estas soluciones se evalúan a partir de una función de aptitud, una medida de lo bien que la solución resuelve el problema. Las soluciones más aptas tienen más probabilidades de ser seleccionadas para reproducirse en la siguiente generación.

La reproducción suele implicar una combinación de cruce (combinación de los genes de dos progenitores para formar un hijo) y mutación (alteración aleatoria de algunos genes), que introduce nuevo material genético en la población.

Ejemplo: Cómo los algoritmos genéticos podrían mejorar el Proof-of-Stake

Imaginemos una blockchain PoS en la que cada nodo puede ajustar varios parámetros de su estrategia de consenso, como la cantidad de moneda a apostar, qué transacciones validar o con qué frecuencia proponer nuevos bloques. Cada nodo podría representar su estrategia como una cadena de parámetros -los “genes”- y utilizar un algoritmo genético para hacer evolucionar estas estrategias a lo largo del tiempo.

Al principio, los nodos podrían empezar con estrategias aleatorias. Seguirían su estrategia actual para interactuar con la red blockchain y recibirían recompensas en función de cuántas transacciones validaran con éxito y cuántos bloques crearan. Las estrategias que conduzcan a mayores recompensas se considerarán más adecuadas, según la función de adecuación del algoritmo genético.

Los nodos utilizarían regularmente el algoritmo genético para hacer evolucionar sus estrategias. Seleccionan dos estrategias padres en función de su aptitud y crean una estrategia hija combinando los genes de los padres (cruce). Algunos genes también se alterarían aleatoriamente (mutación) para introducir nuevas estrategias en la población.

Con el tiempo, este proceso debería conducir a la evolución de estrategias de consenso muy eficaces para maximizar las recompensas, manteniendo al mismo tiempo la estabilidad y la seguridad de la red blockchain. El resultado final sería un mecanismo de consenso escalable y eficiente que se adapta dinámicamente a los cambios en el entorno de la red.

La ventaja de utilizar un algoritmo genético en este contexto es su capacidad para explorar un vasto espacio de soluciones y encontrar estrategias óptimas o casi óptimas sin necesidad de tener conocimientos previos sobre el problema.

Esto convierte a los AG en una poderosa herramienta para optimizar sistemas complejos como los mecanismos de consenso de blockchain, donde la estrategia óptima puede depender de muchos factores que interactúan y puede cambiar con el tiempo a medida que evoluciona la red.

3. Lógica difusa para la adaptabilidad

La lógica difusa es un enfoque de la computación que amplía la lógica binaria clásica para manejar razonamientos aproximados en lugar de exactos. En la lógica clásica, una afirmación es verdadera o falsa, no hay término medio. La lógica difusa, en cambio, maneja grados de verdad, lo que permite un razonamiento más matizado, similar al humano.

Cómo puede aplicarse la lógica difusa a las cadenas de bloques

Los mecanismos de consenso tradicionales, como PoW y PoS, funcionan de modo binario. Una transacción es válida (y se añade a la cadena de bloques) o inválida (y se rechaza). Pero las situaciones del mundo real pueden no ser siempre tan blancas o negras.

Por ejemplo, consideremos una situación en la que un nodo recibe una transacción que es muy similar a otra transacción que ya se ha añadido a la cadena de bloques. ¿Se trata de un intento de doble gasto (que debería rechazarse) o de una transacción legítima que simplemente se parece a otra anterior (que debería aceptarse)?

Los mecanismos de consenso tradicionales podrían tener dificultades para tomar esta decisión, especialmente en los casos límite en los que no está claro si la transacción es válida o no. Aquí es donde la lógica difusa podría ofrecer ayuda.

En lugar de tomar una decisión binaria, los nodos podrían utilizar la lógica difusa para expresar su confianza en la validez de una transacción como un grado de verdad entre 0 y 1. A continuación, podrían utilizar este valor de confianza difusa para decidir si añadir la transacción a la cadena de bloques. Las cadenas de bloques podrían implementar un umbral de confianza.

Por ejemplo, un nodo rechaza que una transacción se añada a la cadena de bloques si su confianza en su validez es inferior a 0,7. Este umbral podría ajustarse dinámicamente a las necesidades de la cadena de bloques. Este umbral podría ajustarse dinámicamente en función de diversos factores, como la carga actual de la red o la tasa de transacciones fraudulentas.

Mediante el uso de la lógica difusa, los mecanismos de consenso de la cadena de bloques podrían tomar decisiones más matizadas y adaptarse con mayor eficacia a situaciones complejas del mundo real. Esto podría mejorar la eficiencia y la seguridad de la cadena de bloques, reducir la posibilidad de bifurcaciones y hacer que el proceso de consenso sea más fluido y adaptable.

Los modelos de IA son la clave del éxito de la lógica difusa

Los algoritmos de aprendizaje automático (ML) de IA pueden utilizarse para entrenar modelos que determinen los grados de verdad utilizados en la lógica difusa en función de varios parámetros de entrada. Estos podrían incluir aspectos como el historial del remitente, el tamaño de la transacción, las condiciones de la red, etc.

Los modelos podrían utilizarse entonces para proporcionar una evaluación más matizada de las transacciones, lo que llevaría a un proceso de consenso más adaptable y potencialmente eficiente. Un mecanismo de consenso basado en la lógica difusa y potenciado por la IA podría ser más adaptable y eficiente que los mecanismos tradicionales.

Sin embargo, es importante señalar que se trata de un campo de investigación complejo y en gran medida inexplorado, y es probable que la aplicación práctica de un sistema de este tipo plantee importantes retos. Y la aplicación de la lógica difusa en un mecanismo de consenso de blockchain también plantearía retos importantes.

Por ejemplo, cuantificar el “grado de verdad” de la validez de una transacción podría no ser sencillo. Por otra parte, alcanzar un consenso sobre valores de confianza difusos es más complejo que hacerlo sobre valores binarios. Se trata de interesantes cuestiones de investigación que la comunidad blockchain debe abordar.

Ventajas de los mecanismos de consenso de blockchain basados en IA

Evidentemente, los mecanismos de consenso de cadenas de bloques basados en IA ofrecen una serie de ventajas potenciales para las cadenas de bloques.

  • Mejora de la eficiencia

La IA puede mejorar enormemente la eficiencia de los mecanismos de consenso. Por ejemplo, el aprendizaje por refuerzo puede ayudar a los nodos a aprender estrategias óptimas para la validación de transacciones, reduciendo así los cálculos innecesarios y mejorando la velocidad general de la red.

  • Mayor escalabilidad

La IA puede ayudar a escalar las redes blockchain para gestionar mayores volúmenes de transacciones. Los algoritmos genéticos pueden optimizar el proceso de validación y propagación de bloques mediante la evolución de los protocolos más eficientes y escalables a lo largo del tiempo.

  • Mayor adaptabilidad

La IA puede hacer que los mecanismos de consenso se adapten mejor a las condiciones cambiantes. El aprendizaje por refuerzo permite a los nodos actualizar continuamente sus estrategias en función de la dinámica de la red, mientras que la lógica difusa permite una toma de decisiones más matizada basada en grados de verdad en lugar de en juicios binarios de verdadero/falso.

  • Seguridad avanzada

La IA puede mejorar la seguridad de las redes de cadenas de bloques. Puede aprender a detectar y rechazar transacciones fraudulentas (mediante RL), ajustar dinámicamente las reglas de consenso en respuesta a las amenazas cambiantes (utilizando GAs), y hacer evaluaciones más matizadas de la validez de las transacciones (a través de la lógica difusa).

  • Mayor descentralización

La IA también puede ayudar a minimizar el riesgo de centralización y los ataques al 51%. Por ejemplo, el aprendizaje por refuerzo puede optimizar el proceso de toma de decisiones en una blockchain PoS, dando lugar a una validación de bloques más equilibrada en toda la red y reduciendo el riesgo de que un pequeño grupo de partes interesadas adineradas domine el proceso de validación.

  • Participación de la comunidad

Ciertas tecnologías de IA, como el procesamiento del lenguaje natural (PLN), pueden analizar grandes cantidades de datos no estructurados, como los comentarios y sugerencias de la comunidad, lo que conduce a una toma de decisiones más basada en datos e inclusiva para los cambios y actualizaciones de protocolo.

Inconvenientes de los mecanismos de consenso de blockchain basados en IA

Aunque los mecanismos de consenso de blockchain basados en IA ofrecen numerosas ventajas, también hay muchos inconvenientes potenciales que deben tenerse en cuenta.

  • Complejidad

La implementación de IA en los mecanismos de consenso de blockchain puede aumentar significativamente la complejidad del sistema. Por ejemplo, el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático o el ajuste de algoritmos genéticos requiere un conocimiento y una comprensión sofisticados tanto de la IA como de la tecnología blockchain.

Esta complejidad añadida podría dificultar a los desarrolladores de blockchain la implantación y gestión eficaz del sistema.

  • Imprevisibilidad

Los algoritmos de IA, especialmente los que utilizan el aprendizaje por refuerzo o algoritmos genéticos, pueden comportarse de forma impredecible. Pueden desarrollar estrategias no previstas por sus diseñadores, lo que puede tener consecuencias imprevistas.

Las estrategias que evolucionan pueden incluso ser perjudiciales. Por ejemplo, podrían explotar lagunas en el protocolo de consenso o dar lugar a una distribución injusta de las recompensas.

  • Consumo de energía

Dependiendo del tipo y la complejidad de los algoritmos de IA utilizados, el coste computacional podría ser elevado, lo que conllevaría un mayor consumo de energía. Esto puede ser menor que la energía consumida por los mecanismos de consenso PoW, pero aún así podría ser una preocupación en términos de sostenibilidad.

Algunas blockchains PoS se enorgullecen de tener una huella de carbono extremadamente baja y utilizan esto como un punto de venta clave para los criptoinversores conscientes de ESG.

  • Preocupación por la seguridad

Aunque la IA puede mejorar la seguridad, también puede introducir nuevas vulnerabilidades. Por ejemplo, los modelos de aprendizaje automático pueden ser susceptibles a ataques en los que actores maliciosos manipulan los datos de entrada para engañar al modelo y hacer predicciones incorrectas.

  • Problemas de confianza y transparencia

Un pilar fundamental de la confianza en las cadenas de bloques es que sus operaciones sean transparentes y deterministas. La introducción de la IA, cuya tecnología suele estar contenida en una “caja negra” con procesos de razonamiento poco claros, podría socavar esta confianza.

Puede resultar difícil comprender y verificar las decisiones tomadas por los algoritmos de IA, especialmente en el caso de modelos complejos como las redes neuronales profundas.

  • Privacidad de los datos

El entrenamiento de modelos de IA a menudo requiere grandes cantidades de datos, que podrían no estar fácilmente disponibles en blockchains que preserven la privacidad.

Esto podría limitar potencialmente los tipos de IA que pueden utilizarse para estas blockchains o podría requerir la introducción de tecnologías adicionales para proteger los datos durante el proceso de entrenamiento.

Conclusión

Los mecanismos de consenso de blockchain basados en IA, que aprovechan técnicas como el aprendizaje por refuerzo, los algoritmos genéticos y la lógica difusa, tienen un inmenso potencial para mejorar la eficiencia, la escalabilidad, la adaptabilidad y la inclusividad de las redes de blockchain.

Ofrecen un camino hacia la optimización de la toma de decisiones, el aumento del rendimiento de las transacciones, la respuesta dinámica a los cambios de la red y una participación más matizada de la comunidad.

Sin embargo, para aprovechar el potencial de los mecanismos de consenso de las cadenas de bloques basados en la IA, será necesario encontrar un cuidadoso equilibrio entre estas ventajas y los retos ya mencionados de complejidad, imprevisibilidad, confianza y transparencia, privacidad de los datos y sostenibilidad.

La investigación exhaustiva, la experimentación y el desarrollo iterativo serán fundamentales para aprovechar todas las ventajas y mitigar al mismo tiempo los posibles inconvenientes.

A medida que la intersección de la IA y la tecnología blockchain siga evolucionando, promete un futuro de redes blockchain que no sólo serán más escalables, eficientes y adaptables, sino que también estarán más en sintonía con las necesidades y valores de sus comunidades de usuarios.

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Joel Frank

Desde que se graduó en economía en el Reino Unido en 2018, Joel ha trabajado como analista de mercados financieros/criptodivisas. Joel cree firmemente que la criptotecnología emergente transformará el mundo para mejor a través de la facilitación de la descentralización. Joel ha escrito para una variedad de medios de comunicación de criptodivisas y mercados financieros, incluidos los gustos de Cryptonews.com, Business 2 Community, InsideBitcoins, Be[In]Crypto, FX Empire, FXStreet y YouTrading. Joel se especializa en la cobertura de los mercados de divisas, acciones, bonos, materias primas y criptomonedas desde una perspectiva fundamental y técnica.