Prediktivbasert infrastrukturutvidelse og strukturen til autonome nevrale nettverksblokkjeder @intodotspace, @miranetwork, @0xPolygon Forutsigelsesbasert infrastrukturutvidelse er et konsept som kobler sammen rollene til prediktive markedsdata, kunstig intelligens og blokkjedeinfrastruktur som en struktur for å oppdage og reagere på plutselige økninger i nettverkstrafikk på forhånd. Nøkkelen til denne strukturen er at den kollektive prognoseinformasjonen som genereres eksternt, brukes til å ta beslutninger om intern infrastrukturdrift, noe som tydelig skiller seg fra den eksisterende infrastrukturutvidelsesmetoden. Space, et prediksjonsmarked, er et system der flere deltakere bytter muligheten for en spesifikk hendelse med en økonomisk interesse, og utfører funksjonen med å samle spredt informasjon til en enkelt sannsynlighetsverdi. Dette prediksjonsmarkedet har samlet tilfeller som reflekterer muligheten for eksterne hendelser som valgresultater, politiske hendelser og sosiale spørsmål med relativt høy nøyaktighet. Denne nøyaktigheten fokuserer imidlertid på å gjette om en hendelse har inntruffet, og ingen tilfeller er identifisert som direkte forutsier tekniske krav som nettverkstrafikk eller serverbelastning. I tillegg har prediksjonsmarkeder også strukturelle sårbarheter som orakelmanipulasjon, intern informasjonsbruk og oppblåste handelsvolumer, som er viktige variabler dersom prediksjonsresultatene påvirker eksterne systemer. Mira er satt opp som et lag med kunstig intelligens som tolker sannsynlighetsinformasjonen generert av disse prediksjonsmarkedene. Mira-nettverket har en struktur som øker tilliten ved at flere AI-modeller verifiserer og blir enige om samme input, og avskrekker ondsinnet atferd gjennom token-staking og straffer. Dette systemet har som mål å forbedre nøyaktigheten i vurderinger basert på gitt informasjon, og det har faktisk vært rapporterte tilfeller der feilraten har blitt redusert gjennom distribuert verifisering. Det finnes imidlertid ingen empirisk sak der Mira automatisk kontrollerer den eksterne infrastrukturen ved å motta prediktive markedsdata som input, og bruken har så langt vært begrenset til informasjonsverifisering eller vurderingsassistanse. På blockchain-infrastrukturlaget er Polygon målet for å kontrollere serverkapasitet og prosesseringskraft. Polygon har operert flere skaleringsmekanismer for å håndtere store volumer av transaksjoner, med en struktur som kombinerer proof-of-stake-kjeder og nullkunnskapsbasert skaleringsteknologi. I selve driftsprosessen oppsto hendelser som transaksjonsspikes, konsensusfeil og nodefeil gjentatte ganger, og responsen på disse var hovedsakelig overvåking, manuell patching og programvareoppgraderinger. Så langt er Polygons ekspansjon reaktiv, og ingen automatisk skaleringsstruktur med kunstig intelligens eller eksterne prediksjonsdata er bekreftet. I den konseptuelle flyten av prediktivbasert infrastrukturutvidelse tolkes de prediktive signalene som dannes av Space av Mira, og resultatene fører til justeringer av Polygons serverkapasitet eller prosesseringsressurser. Denne prosessen har som mål å redusere forsinkelser eller hindringer ved å utvide ressursene før trafikkrushet. Men i faktiske tilfeller finnes det mange tilfeller der feilaktige prediksjoner eller forsinkede signaler faktisk har forsterket ressurssløsing eller feil. Tilfeller der en økning i databasetilkoblinger på grunn av falske positiver under autoskalering eller uforberedt instansskalering har økt den totale systemustabiliteten, viser at prediktive kontroller ikke alltid garanterer pålitelige resultater. En viktig egenskap ved denne strukturen er dannelsen av en lukket tilbakekoblingssløyfe. Prissvingninger i prediksjonsmarkeder kan føre til utvidelse av infrastrukturen, og resultatene av denne utvidelsen påvirker igjen nettverksforhold og brukeratferd, noe som kan gjenspeiles i vurderinger av prediksjonsmarkedet. I teori om distribuerte systemer er det velkjent at tilbakemeldingsstrukturer med forsinkelser og støy kan forårsake vibrasjoner eller ustabilitet, og denne følsomheten er enda større i systemer som blokkjeder med klar konsensus og blokkgenereringssykluser. Når det gjelder styring, skaper prediksjonsbasert autoskalering også spenning med eksisterende strukturer. Polygon har håndtert store endringer gjennom en menneskesentrert beslutningsstruktur, inkludert protokollråd og tidslåser. Innføringen av fullautomatiserte skaleringsbeslutninger kan svekke denne menneskesentrerte ansvarlighetsstrukturen, noe som gjør det vanskelig å tydelig skille mellom prediktive markedsdeltakere, AI-operatører og validatorer. Som vi har sett i tidligere tilfeller med smarte kontrakter, kompliserer feil i automatiserte systemer diskusjoner om juridisk ansvar og styring. Samlet sett er utvidelsen av prediksjonsbasert infrastruktur et forsøk på å koble tre uavhengig verifiserte elementer til ett system: den kollektive intelligensen i prediksjonsmarkedet, tolkningsevnen til kunstig intelligens og skaleringsteknologien til blokkjede. Basert på objektive data så langt, finnes det imidlertid ingen bekreftede tilfeller der disse tre faktorene har blitt integrert og operert stabilt i det faktiske driftsmiljøet. Selv om hver komponent har bevist sine evner individuelt, viser eksisterende eksempler at en direkte kombinasjon av dem samtidig kan skape nye risikoer når det gjelder teknisk stabilitet, sikkerhet, styring og kostnadseffektivitet. I denne sammenheng kan prediksjonsbasert infrastrukturutvidelse forstås som et strukturanalyseobjekt som samtidig avslører naturen og begrensningene til eksisterende teknologier, snarere enn et reelt system. $SPACE $MIRA $POL