強化学習を利用してトークンエコシステムのボンディングカーブメカニズムを最適化する

この記事では、2024年春季Token Engineering Commons (TEC)からの助成金を受けた革新的なプロジェクトについて紹介します。このプロジェクトは、先進的な技術手段を通じてトークンエコシステム内のbonding curveメカニズムを最適化し、システムの経済的安全性を向上させることを目的としています。

プロジェクトの背景と目標

ボンディングカーブはトークンエコシステムの核心要素として、トークン価格の調整、流動性の提供、トークン供給の動的管理などにおいて重要な役割を果たします。本プロジェクトの目標は、強化学習とエージェントベースのモデリングおよびシミュレーション技術を組み合わせることによって、異なるPAMM (プライマリーオートメーテッドマーケットメイカー)とSAMM (セカンダリーオートメーテッドマーケットメイカー)のボンディングカーブの組み合わせの下で存在する可能性のある悪意のある戦略を探求し、それに基づいてメカニズム設計を最適化することです。

調査方法

プロジェクトチームは、4種類の一般的なPAMMボンディングカーブタイプ（線形、指数、べき関数、S字型）と2種類のSAMMボンディングカーブタイプ（定数積型と混合型）を選択し、8種類の組み合わせ方案を形成して実験を行います。強化学習で訓練されたAIエージェントを使用することで、チームは各方案における潜在的な悪意のある戦略を探求し、これらの戦略がシステムに及ぼす影響をシミュレーションします。

研究プロセスはHolobitプラットフォームを利用して行われ、モデルの構築と実験プロセスの透明性が確保されます。これは研究結果の検証を助けるだけでなく、コミュニティメンバーに学び参加する機会を提供します。

期待される成果

1. AIエージェントを導入したトークン経済チェーン下のシミュレーションモデルで、8種類のPAMMおよびSAMMの組み合わせの実験計画を含む。

2. モデリングプロセス、実験内容、特定された潜在的リスク、およびそれに対する最適化提案を含む詳細な研究報告。

プロジェクトの意義

この研究は、トークンエコシステムの経済的安全性を向上させるだけでなく、ボンディングカーブの研究に対して科学的かつ厳密な方法論を提供することが期待されています。長期的には、このプロジェクトはトークンエンジニアリングの普及と発展を促進し、より多くの人々がトークンエコシステムの設計と最適化に参加できるようにするのに役立ちます。

オープンで透明な研究プロセスを通じて、プロジェクトチームはより多くのトークンエンジニアを育成し、より健全で持続可能なトークンエコシステムを構築する基盤を築くことを期待しています。このコミュニティ主導の分散型構築理念は、トークンエンジニアリングの核心的価値観と高度に一致しています。