Visão Geral

A rede Zentamesh é um foco chave da Zentachain Labs, oferecendo vários benefícios, como aumento da eficiência, capacidades de autocura e a habilidade de reparar ou restaurar nós inativos.

Além desses benefícios, a Zentachain também planeja incorporar inteligência artificial (ANN) na rede Zentamesh para otimizar o fluxo de informações e melhorar a eficiência.

Usando um método de treinamento de entrada-saída em nós que transferem mensagens ou dados dentro da rede e incorporando soluções de ANN para determinar o status e a disponibilidade de nós individuais, a Zentachain visa reduzir atrasos, minimizar a perda de dados e melhorar o desempenho geral. No entanto, enquanto a Zentachain está comprometida com essa abordagem, também reconhece a importância de manter-se aberta a novas inovações e desenvolvimentos.

A próxima versão do Zentamesh incluirá um novo algoritmo de aprendizado por reforço chamado Q-learning. Este algoritmo será usado para otimizar decisões de roteamento na rede Zentamesh.

Rede Neural Artificial

Uma rede neural artificial (ANN) é um tipo de programa de computador projetado para imitar a maneira como o cérebro humano funciona. É composta por um grande número de "neurônios" interconectados, que trabalham juntos para realizar uma tarefa específica.

Por exemplo, uma ANN pode ser usada para reconhecer padrões em imagens, classificar dados em diferentes categorias ou fazer previsões com base em dados de entrada. As ANNs são treinadas usando um algoritmo de aprendizado e grandes quantidades de dados, e podem melhorar seu desempenho ao longo do tempo à medida que são expostas a mais e mais dados.

Um dos benefícios das ANNs é sua capacidade de aprender e se adaptar. Elas não precisam ser programadas explicitamente com regras ou características, e podem lidar com ambientes complexos e em mudança. No entanto, também podem ser difíceis de interpretar e entender, e podem exigir muitos recursos computacionais para serem treinadas.

Q-Learning

Q-learning é um tipo de aprendizado por reforço que envolve um "agente" aprendendo através de tentativa e erro e recebendo recompensas ou penalidades com base em suas ações. Ao usar Q-learning, a rede Zentamesh pode ser treinada para otimizar decisões de roteamento com base no desempenho passado, melhorando a eficiência e a confiabilidade da transmissão de pacotes offline.

Acreditamos que este novo recurso irá melhorar significativamente o desempenho e as capacidades da rede Zentamesh, e estamos ansiosos para ver como ele será utilizado no futuro.

Zentamesh V2

Uma das características principais da implementação do Zentamesh é o uso de algoritmos de aprendizado de máquina para otimizar decisões de roteamento. Um algoritmo particular que é útil neste contexto é uma rede neural.

A rede Zentamesh com a rede neural será treinada para analisar padrões nos dados transmitidos e tomar decisões de roteamento com base nesses padrões. A rede neural pode ser treinada para identificar padrões nos dados que indicam a probabilidade de congestionamento ou outros problemas de rede, e direcionar pacotes de acordo para evitar esses problemas. Isso pode melhorar potencialmente a eficiência e a confiabilidade da rede, evitando congestionamentos e outros problemas que podem causar atrasos ou erros na transmissão de pacotes.

No geral, a integração de redes neurais na implementação do Zentamesh pode potencialmente melhorar a eficiência, confiabilidade e adaptabilidade da rede, tornando-a uma ferramenta poderosa para otimizar decisões de roteamento.

Big Bang

A ANN será usada para aproximar a função Q no Q-learning. A ANN será treinada como o algoritmo de aprendizado e um conjunto de dados de ações passadas e suas recompensas correspondentes.

As entradas para a ANN são o estado atual e as possíveis ações, e a saída é a recompensa futura estimada para cada ação. A ANN é atualizada com base na diferença entre a recompensa prevista e a recompensa real recebida após a realização de uma ação. No geral, a ANN com Q-learning ajudará um agente a tomar melhores decisões e melhorar seu desempenho ao longo do tempo.

Obrigado & Atenciosamente, Equipe Zentachain!