cadCAD:代幣機制模擬預測,會越來會重要!

用建模測算來做預判和調整,在很多行業都已經很成熟了,比如autoCAD用做工業、建築行業、汽車電子等多種行業的建模測算,而cadCAD是體現了在經濟體系設計中的重要價值。

區塊鏈世界中經濟機制非常重要,甚至可以決定專案的生死。但是,實際情況往往是,合約直到上線甚至已經有很多使用者加入後,才能知道經濟機制的問題,社羣治理在一定程度上最佳化和解決了這個問題,因而讓人們認知到了治理的重要性。

而cadCAD則是在合約機制釋出前,就可以允許開發者透過模擬多種市場因素來預判模型是否需要進行調整,使得專案在機制方面的發展更符合設計的真實出發點,而不是發展向不可控的方向導致專案失敗。

在2019年8月柏林的TEGG大會上,我們宣佈將cadCAD作為了一個開源專案。自動化是當今科技時代的聖盃。從把重複的任務轉交給機器,再到整合了技術、資料和人工智慧系統,自動化正在從根本上改變社會的運作方式和我們可以實現的目標。

構建這些自動化系統,特別是那些直接涉及人類互動的自動化系統(稱為“資訊物理融合系統”,比如區塊鏈經濟、全球供應鏈或多邊線上平臺)是一個巨大的挑戰。人們通常認為,業務邏輯(某些自動化專案的“成因”)和物理工程知識將足以處理所有突發事件。但是一個涉及人類自動化的系統通常會以設計者所不期望的方式執行。

我們已經建立了cadCAD建模框架和科學計算庫,可以更安全更快更好地設計複雜的自適應系統,並加快業務決策者所需的系統迭代週期。

在本文中,我們將深入介紹cadCAD價值和兩大支柱主張,解釋它為什麼是填補了開源資料科學的一個重要空白,並舉例說明幾個cadCAD用例。

cadCAD為工程師提供了在任意抽象層次上靈活描述複雜系統的可能性,所有模型都使系統的某些方面更加清晰,但代價是模糊了其他方面。一個受過訓練的工程師擅長於識別系統的顯著特徵,並用以決策,允許模糊不太重要的特徵。許多建模平臺剝奪了工程師的自由,迫使他們進入一種可能不起作用的建模正規化。

cadCAD能夠對具有多個抽象層次的系統進行建模,從微觀層次的基於agent的建模(ABM)到巨集觀層次的系統動力學(SD)建模,支援離散、連續和混合的動態行為。當資訊物理系統與社會經濟系統和價值網路的金融模型可以相結合時,這一點變得非常寶貴。我們可以從簡單的模型開始,逐步將它們構建為更復雜的模型,同時在所有維度和層中保留明確假設的文件。

cadCAD可以模擬任何可以被形式化地描述為廣義微分方程或微分博弈的系統(見圖1)。

圖1:事件驅動的微分博弈建模模板,如隱藏狀態、專用訊號和不確定性。

在該建模框架中,系統被視為基於狀態的模型,並透過一組內生和外生狀態變數進行定義,這些狀態變數分別透過機制和環境過程進行更新。行為模型可以是確定性的,也可以是隨機的,也可以是主體層面的,也可以是群體層面的,這些行為模型僅受機制規則的約束,為系統演化提供動力。例如,發表在《國際複雜系統會議論文集》上的一篇論文中提及,區塊鏈經濟模型被對映到這個正式的建模框架中。

在現實世界中,隨著時間的推移,不確定性和敵對行為會產生意想不到的後果,並加劇不確定性。一個良好的設計不僅可以驅動系統向一個期望的結果發展,而且可以圍繞結果保持確定性。因為測試程式通常需要大量重複試驗,這就需要計算機來輔助確定和驗證機制設計。cadCAD設計了建模框架和模擬引擎,來處理系統在任意抽象層次上的實驗。

cadCAD可以與開源資料計算棧無縫整合,並透過真實世界的反饋實現持續改進。

cadCAD是作為Python生態系統的一部分構建的。Python是全球大多數資料科學家在使用的程式語言,它提供了廣泛的科學計算和視覺化庫。透過將廣義動力學系統和基於事件的微分博弈建模,新增到開源的Python堆疊中,cadCAD為系統設計者模擬了強大的網路效應。

想象一下,從模擬或實驗中獲得結果,然後立即能夠使用ScikitLearn中的k-means無監督機器學習模型來檢查異常情況。或者使用TensorFlow來訓練一個遞迴神經網路(RNN),以控制你剛剛執行的模擬中的一個代理的行為變數,或者使用NetworkX來管理一個網路形成博弈,隨著時間變化,代理節點數量不斷增加(見圖2),其狀態將具有無窮的可能性。

圖2:一個流行的cadCAD玩具模型的插圖,展示了多種角色代理(公平,貪婪,給予)的競爭關係,使用開源NetworkX庫對圖表和網路進行視覺化研究。

一旦我們部署系統模型並從真實系統(人、硬體、軟體)中收集資料,cadCAD的Python實現就變得至關重要。它允許我們在cadCAD中建立從真實世界到模擬模型的反饋和資料管道。它使我們能夠不僅針對複雜系統本身,而且針對我們的模型(包括版本控制)進行管理模擬和測試改進,以及持續整合和部署。透過這種方式,cadCAD允許模型本身隨著我們對它們理解的加深而進化。

cadCAD已經開始工作了。

cadCAD為我們的研究和服務團隊節省了數月的工程時間,並增強了我們設計和驗證複雜系統的能力。一些DLT空間的最複雜的系統工程師已經加入了cadCAD私人測試計劃,幾個著名的專案目前正在使用該工具構建動態系統模型,其中包括:

  • 由Giveth領導的Commons Stack專案。io團隊大量使用cadCAD來設計和驗證其基礎數字設施的各種系統元件,以研發更符合現實的產品;

  • Protea和Molecular使用cadCAD為他們的使用者建模了風險和獎勵閾值系統,使系統對不穩定性有恢復能力,並保護使用者免受黑天鵝型別事件的影響;

  • 蘇黎世聯邦理工學院計算科學教授正在建模一個新的多維社會生態金融系統,以促進可持續行為(金融4.0);

  • Freeelio研究團隊使用cadCAD對清潔能源接入資訊物理系統進行建模,根據使用者的風險/回報偏好,最佳化對社會、環境和經濟回報的影響,並建立一個多維經濟模型,來確定資金的治理和令牌機制;

  • Clovers使用cadCAD去模擬他們的遊戲內部經濟系統,並測試了關於結合曲線獎勵機制的基本假設。

這段影片裡可以看到cadCAD的運作:https://m.youtube.com/watch?feature=youtu.be&t=952&v=Z-gY_cFKHOQcadCAD擁有一個活躍的beta使用者網路。

如果你是一個系統工程師、資料科學家,或是基於學術,可以申請封閉測試程式。包括訪問私人cadCAD Telegram社羣,目前有50多個精選的beta使用者,BlockScience團隊定期在該社羣分享教程,並支援使用者的測試。

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