L’IOTA Finance La Recherche D’un Nouveau Mécanisme De Consensus Après La Sortie De Coordicide

  • La recherche sur les automates cellulaires financée par la Fondation IOTA en tant qu’extension du mécanisme de consensus existant a produit des résultats prometteurs.
  • Pour obtenir un consensus dans un enchevêtrement IOTA fragmenté, une combinaison de Consensus Probaliste Rapide, d’automates cellulaires et de l’utilisation du système de réputation Mana sera étudiée.

La Fondation IOTA continue de soutenir l’étude de nouveaux modèles de consensus pour le Tangle IOTA. Déjà en mai de cette année, il a annoncé l’étude des automates cellulaires comme une extension possible du mécanisme de consensus de l’IOTA dans le cadre d’une subvention de Coordicide au Dr André Vilela et au Dr Kenric Nelson.

Le principal objectif de la subvention était, comme indiqué à l’époque par la Fondation IOTA, de soutenir la recherche «au-delà de l’horizon» pour explorer les possibilités futures du protocole. Selon la Fondation IOTA, bien que les automates cellulaires soient très difficiles à analyser, ils ont un grand potentiel en termes de vitesse et d’efficacité de communication. La recherche a été externalisée parce que «l’équipe IOTA est très occupée à  publier Coordicide ».

Les automates cellulaires comme extension du modèle de consensus de l’IOTA

Comme Andrew Greve de la Fondation IOTA l’a maintenant expliqué dans un nouveau  billet de blog , la recherche de trois mois a produit ses premiers résultats prometteurs. Vilela et Nelson de l’Université de Boston ont effectué des simulations d’automates cellulaires pour déterminer l’accord et les taux de réussite du consensus dans divers scénarios de vote entre voisins connectés.

Les simulations visaient donc à rechercher si les automates cellulaires sont réalisables ou non dans le contexte de l’IOTA Tangle. Le but était de concevoir des approches potentiellement utiles pour que les processus de vote aboutissent à un consensus. Concernant les résultats de l’étude, Greve a déclaré:

Le Dr Vilela et le Dr Nelson ont montré que le modèle d’électeur standard donne un taux de réussite relativement faible sur les graphiques aléatoires. Cependant, ils ont identifié plusieurs mécanismes qui améliorent considérablement le taux de convergence. Comme expliqué dans le rapport, le Dr Vilela et le Dr Nelson fournissent des limites inférieures sur  k , le nombre de voisins, requis pour une bonne convergence.

Ils ont également découvert que les taux de convergence s’améliorent si les égalités (c’est-à-dire quand exactement la moitié des voisins d’un nœud sont de chaque couleur), sont décidées par un tirage au sort, plutôt que de rester de la même couleur qu’avant. Ces résultats encouragent d’autres recherches théoriques et empiriques concernant le rôle des automates cellulaires pour le consensus dans l’IOTA.

Comme indiqué dans les résultats de l’étude, les deux chercheurs recommandent à la Fondation IOTA d’étudier plus avant un «consensus entropique rapide». Avec un échantillon de 1 000 graphiques aléatoires par majorité initiale avec 10 000 nœuds et une moyenne de 12 voisins connectés, le vote majoritaire a atteint un consensus de 100% pour toutes les études dans toutes les majorités initiales.

Dans une prochaine étape, les chercheurs proposent d’étudier le rôle des nœuds contradictoires dans le processus de vote majoritaire, ainsi que l’influence de la pondération du mana sur le maintien de l’intégrité du processus de consensus.

En raison des résultats prometteurs, Greve a expliqué que la Fondation IOTA continuera à soutenir la recherche sur les automates cellulaires et leur intégration dans le modèle de consensus IOTA. En particulier, les automates cellulaires pourraient être d’un grand intérêt pour un consensus dans un Tangle fragmenté, comme l’a noté Greve:

Bien que nos recherches ici soient encore globalement à un stade préliminaire, nous commençons notre travail formel sur ce sujet et nous voyons quelques directions prometteuses que nous avons l’intention de poursuivre. Nous cherchons à savoir si le consensus dans un Tangle fragmenté peut s’appuyer sur une combinaison de mécanismes de consensus, y compris FPC [Fast Probalistic Consensus] et CA, ainsi que l’utilisation d’un système de réputation. Nous sommes impatients de proposer plus de discussions sur ce sujet dans un proche avenir.

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