ūüáĶūüáĻ IOHK - Explicar o modelo da rede de testes incentivada de Shelley

Aprende sobre o modelo de incentivos de Cardano, recompensas e o nosso plano para a rede de testes incentivada

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Falamos muito sobre incentivos nos √ļltimos tempos. Isto acontece porque estamos a correr a rede de testes incentivada: a rede de testes de Shelley fornece a oportunidade para partes interessadas a delegarem a sua participa√ß√£o ou operarem um agrupamento de participa√ß√£o para receber recompensas em ada. Durante este m√™s qualquer um que tenha ada quer numa carteira Daedalus ou Yoroi da rede principal durante a captura instant√Ęnea do balan√ßo (tirado a 29 de novembro) poder√° participar na rede de testes incentivada enquanto delegador de participa√ß√£o e/ou enquanto operador de um agrupamento de participa√ß√£o.

Um dos nossos objetivos para a rede incentivada é o de testar - num contexto mais real possível - os pressupostos assumidos no artigo dos incentivos de Ouroboros que recorre à teoria dos jogos para calcular os incentivos necessários para assegurar consistência, atividade e participação na rede da blockchain.

A fundação de Cardano é matemático; contudo este pilar central é uma filosofia destinada a criar um sistema mais justo, transparente e equitativo, descentralizado e globalmente distribuído.

Porque é que os incentivos são relevantes
Sistemas bem sucedidos dependem de um adequado nível de incentivos. Pensa numa empresa. Uma empresa tem de incentivar o suficiente os seus empregados a trabalharem. Isto não significa apenas aparecerem para o trabalho - existir num sistema - mas significa realizar uma determinada função a um determinado desempenho. Cardano é uma rede global descentralizada de participantes cada um dos quais tem que ser adequadamente incentivado para tomar parte e executar os seus papeis com a compreensão de que os incentivos da rede estão alinhados com os seus próprios interesses.

Breve sum√°rio do mecanismo de incentivo

O modelo e incentivos de Cardano começa com o pressuposto de racionalidade: cada participante agirá para maximizar os seus próprios retornos. Estes retornos são os incentivos do sistema e podem tomar a forma de recompensas tangíveis - tais como dinheiro - ou recompensas intangíveis tais como estima, reputação, estatuto, identidade e realização.

Atos de altru√≠smo s√£o raros. Enquanto indiv√≠duos perseguimos estrat√©gias que nos recompensem direta ou indiretamente. Uma rede de participantes a agirem por interesse pr√≥prio pode levar ao caos. √Č por isso que sistemas bem sucedidos codificam - em protocolos, regras ou leis - quando e quanto cada participante ir√° ser recompensado. Um dos princ√≠pios centrais na teoria dos jogos √© que um sistema ideal √© um em que o participante ego√≠sta, agindo no seu melhor interesse est√° tamb√©m por conce√ß√£o a agir no melhor interesse do sistema.

Esta √© a fun√ß√£o do mecanismo de incentivos de Ouroboros: um conjunto de instru√ß√Ķes que especificam como e quando as recompensas s√£o atribu√≠das e em que propor√ß√Ķes s√£o recompensadas diferentes n√≠veis de contribui√ß√£o de participa√ß√£o. Permite a cria√ß√£o de uma rede de participantes distribu√≠da a coordenarem e colaborarem num sistema descentralizado e receber recompensas de acordo com o seu pr√≥prio interesse enquanto que contribuem para a sa√ļde a longo prazo da rede.

Objetivo do modelo de incentivos de Cardano.

Equidade e justiça são chave para a sustentabilidade de qualquer futuro sistema, mas apenas pode ser assegurado pelo próprio sistema, independente dos objetivos individuais ou de interesse próprio. Indivíduos têm que ser livres de exercer a sua ingenuidade e maximizar os seus resultados desde que o façam sem impedir a operação da rede ou restringir as possibilidades doutros (por exemplo por ganhar controlo de forma desproporcionada). Se um participante ganhar de todas as vezes, outros participantes são desincentivados e eventualmente privados dos direitos. A implementação final do mecanismo de incentivos de Cardano, conforme elucidado no artigo de incentivos, incorpora estes fatores, que asseguram que o maior não vence sempre e que não só os ricos ficam mais ricos.

Este √© um dos objetivos da teoria dos jogos subjacentes ao modelo de incentivos - testar os limites e par√Ęmetros de explora√ß√£o e alinhar os interesses individuais e coletivos - e de forma similar √© um dos objetivos da rede de testes incentivada. Ao longo do tempo iremos introduzir novos fatores ao c√°lculo das recompensas e monitorizar o impacto no comportamento do participante.

Testar o modelo de incentivos

O modelo de incentivos que introduzimos na rede de testes incentivada não é o modelo final. Planeámos usar esta fase para testar o modelo dos incentivos de forma incremental, verificar os pressupostos e explorar se a rede e os participantes respondem da forma como antecipamos.

Contudo, não iremos testar apenas a nossa teoria dos jogos. Iremos também testar a tecnologia, assegurando que fatores adicionais para o cálculo de recompensas são apenas incluídos uma vez que um modelo de base foi provado estar seguro e estável.

No in√≠cio, v√°rios fatores n√£o ser√£o inclu√≠dos no c√°lculo das recompensas. Estes incluem fatores para aumentar o n√ļmero de agrupamentos de participa√ß√£o e melhorar o posicionamento de agrupamentos de acordo com a sua atratividade. Outros fatores ser√£o inclu√≠dos, mas numa forma restrita e o seu funcionamento e c√°lculo evolver√£o com o tempo. Estes incluem o ranking de agrupamentos de participa√ß√£o. No in√≠cio o ranking ser√° estabelecido com base no desempenho do agrupamento, mas √† medida que progredimos com a rede de testes transitaremos para uma base de atratividade (combina√ß√£o de custo, margem, participa√ß√£o contribu√≠da e desempenho).

De forma gradual iremos introduzir estes fatores para o c√°lculo da recompensa come√ßando com os fatores que encorajam o crescimento do n√ļmero de agrupamentos de participa√ß√£o e assegurar que o sistema promove os agrupamentos mais atrativos. Cada um destes √© importante e introduzindo-os de forma faseada permite-nos assegurar que funcionam de forma predestinada e que cada um tem o devido efeito na rede.

Recompensas da rede de testes incentivada

As recompensas de delegar a participa√ß√£o ou de operar um agrupamento de participa√ß√£o na rede de testes incentivada depende da percentagem de participa√ß√£o na rede. Aproximadamente 3.8 milh√Ķes de ada ser√£o atribu√≠dos por √©poca. Se 50 por cento da rede participar, ent√£o estimamos que o retorno anual para a delega√ß√£o ser√£o aproximadamente 7-8 por cento, mas poder√° ser entre 13-15 por cento se a rede tiver menos participa√ß√£o. Estes n√ļmeros est√£o sujeitos a taxas de tesouraria e a custos dos agrupamentos de participa√ß√£o. Uma calculadora de recompensas est√° agora dispon√≠vel no site da rede de testes incentivada que, em conjunto com outras vari√°veis, permite-te calcular de forma aproximada as recompensas relativas a diferentes n√≠veis de participa√ß√£o na rede. Aqui vai uma pequena amostra.

Recompensa aproximada de delegação de participação para uma participação de 30%

Recompensa aproximada de delegação de participação para uma participação de 50%

Entretanto, para operadores de agrupamentos de participa√ß√£o, as recompensas da opera√ß√£o de agrupamentos de participa√ß√£o, assumindo uma quantia de compromisso de 10,000,000ada, um custo de opera√ß√£o di√°rio de 10 d√≥lares e 50 por cento de participa√ß√£o na rede de testes incentivada com uma margem operacional definido a 10 por cento tem um retorno total por delega√ß√£o de agrupamento de participa√ß√£o por volta de 12 a 13 por cento. Iremos atualizar a calculadora ao longo do tempo para incluir modela√ß√Ķes mais sofisticadas do c√°lculo de recompensas.

Recompensa aproximada de recompensas para operadores de agrupamentos de participação para uma participação de 50%

Mais em breve

Isto √© uma rede de testes e como tal envolve um processo iterativo at√© atingirmos o nosso objetivo final: um mecanismo de incentivos completo e totalmente funcional - conforme descrito no artigo de Ouroboros - que recompensa os participantes da rede de forma rigorosa e justa em propor√ß√£o √† sua contribui√ß√£o, enquanto previne um ator √ļnico de ganhar um controlo desproporcional sobre a rede de testes. Estaremos a monitorizar de forma ativa o comportamento dos participantes ao longo de toda a rede de testes para determinar quando √© que fatores adicionais podem ser inclu√≠dos no c√°lculo das recompensas.

Para aprender mais sobre a rede de testes incentivada, visita o nosso website. Se tiveres interessado em correr um agrupamento de participa√ß√£o, regista o teu interesse e explora o nosso website para instru√ß√Ķes passo-a-passo. E como sempre, segue-nos no Twitter ou inscreve-te para a nossa lista de emails para receberes as √ļltimas atualiza√ß√Ķes.