ビットコインマイニング研究者は、新しいテクノロジーがハッシュチャンスを260%獲得すると主張

英国に本拠を置く調査会社Quantum Blockchain Technologiesは、ビットコインのマイニング効率と報酬確率を高めるアルゴリズム検索手法を開発した。

英国に本拠を置く調査会社、クォンタム・ブロックチェーン・テクノロジーズ（QBT）は、特定のASICビットコイン（BTC）マイナーのマイニング勝率を大幅に高める可能性のある人工知能（AI）を活用したアルゴリズムを開発した、と同社CEOのフランチェスコ・ガーディン氏が発表した記事で述べた。コインテレグラフのインタビュー。

Gardin 氏は、QBT が AI をどのように組み込んで、従来のランダム検索の代替として勝利ハッシュのスマート検索を可能にしているかを明らかにしました。

同社は、量子コンピューティング、機械学習、暗号化、ASIC チップ設計、アルゴリズム最適化理論などの約 20 人の専門家の専門知識を活用して、2 年間でいくつかの異なる特許取得済みの手法を開発しました。

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QBT の機械学習チームは 2 つの異なるアルゴリズム検索方法を開発しました。これにより、効率と結果の確率が向上し、ASIC マイナーのパフォーマンスが向上すると報告されています。

「方法 A」はマイナーの効率を 10% 向上させると言われていますが、「方法 B」はマイナーが勝利を見つける確率を 260% 向上させるように設定されています。

Gardin 氏は、同社は 3 つの具体的な分野を検討していると述べ、まず、マイニングリグ上で実行されるソフトウェア AI コンポーネントを追加することで、既存の商用 ASIC チップのマイニングパフォーマンスを向上させるという短期目標から始めました。

同チームはビットコインマイニングを最適化するためのASICマイニングチップの新しいアーキテクチャも設計しており、これについては最近の特許出願で詳述している。

一方、QBT には、量子コンピューターを使用して、量子コンピューターシステム上で動作できる開発中の SHA-256 計算方法を使用してビットコインをマイニングするという長期的な目標があります。

QBTは2023年7月に後者の特許出願を発表し、ビットコインマイニングASICチップへのアーキテクチャ変更の概要を説明し、ビットコインブロックチェーン上の将来のブロックで使用されるデータを前処理すると主張している。

Gardin 氏は、QBT Message Scheduling for Cryptographic Hashing ASIC (MSFCA) は、現在のブロックがクローズされる前に将来の BTC ブロックの事前計算を実行できると述べました。「予測リソース効率アルゴリズム」により、SHA-256 ASIC アーキテクチャの論理ゲートが削減されます。

論理ゲートは、論理演算を実行するソフトウェアまたはハードウェアデバイスです。 Gardin 氏によると、MSFCA を使用すると、マイナーは使用する論理ゲートの数が減り、エネルギーコストが削減され、ASIC マイニングハードウェアの効率が向上します。

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同社は、マイナーがビットコインブロックチェーン上の将来のブロックで使用されるデータを前処理することで、SHA-256 ASIC チップの論理ゲートを最大 8% 解放でき、そのデータの計算に関与する特定の論理ゲートが不要になると推定している。 ASICチップ上で。

ガーディン氏は、これらの新しい手法がビットコインマイニング業界に影響を与える可能性についても検討した。同氏は、BTCマイニングはハードウェア構成とマイナーのハッシュパワーに大きく依存しており、かなりの量のエネルギーを消費すると述べた。

Gardin氏は、「完全にランダムな検索」を実行する際の、マイナーのフリートまたはプール全体の数と速度が半減するにつれて、それに対応するエネルギーコストが増加するにつれて、勝利ハッシュを見つける確率は増加すると付け加えた。

マイニングリグ市場を支配しているのはほんの一握りの ASIC メーカーですが、ハッシュレートと消費電力の違いを除けば、ハードウェア間には最小限の違い、機能、明確な進歩があると Gardin 氏は考えています。

同氏は、主にインテルのブロックスケールASICチップ（最近生産から外された）を使用して開発されたQBTのテクノロジーは、あらゆるマイニング装置に利点をもたらすだろうと付け加えた。

同社の技術はAIとSHA-256最適化を利用して「キャッチできない利点」をもたらすと宣伝されており、QBTは特許取得済みの手法をオープンソース化する予定はないが、ガーディン氏はQBTが自社のソリューションをビットコインマイニング市場に導入するためのさまざまな選択肢を検討していると述べた。。