Prediktivbaserad infrastrukturutbyggnad och strukturen av autonoma neurala nätverksblockkedjor @intodotspace, @miranetwork, @0xPolygon Prediktionsbaserad infrastrukturutbyggnad är ett koncept som kopplar samman de roller som prediktiv marknadsdata, artificiell intelligens och blockkedjeinfrastruktur spelar som en struktur för att upptäcka och reagera på plötsliga ökningar av nätverkstrafik i förväg. Nyckeln till denna struktur är att den kollektiva prognosinformation som genereras externt används för att fatta beslut om intern infrastrukturdrift, vilket tydligt skiljer sig från den befintliga infrastrukturexpansionsmetoden. Rymden, en prediktionsmarknad, är ett system där flera deltagare handlar möjligheten till en specifik händelse med ett finansiellt intresse, och har funktionen att aggregera spridd information till ett enda sannolikhetsvärde. Denna prognosmarknad har samlat på sig fall som speglar möjligheten till externa händelser såsom valresultat, politiska händelser och sociala frågor med relativt hög noggrannhet. Denna noggrannhet fokuserar dock på att gissa om en händelse har inträffat, och inga fall har identifierats som direkt förutspår tekniska krav som nätverkstrafik eller serverbelastning. Dessutom har prediktionsmarknader också strukturella sårbarheter såsom orakelmanipulation, intern informationsanvändning och uppblåsta handelsvolymer, vilka är viktiga variabler om förutsägelseresultaten påverkar externa system. Mira är uppbyggt som ett artificiellt intelligenslager som tolkar sannolikhetsinformationen som genereras av dessa prediktionsmarknader. Mira-nätverket har en struktur som stärker förtroendet genom att flera AI-modeller verifierar och enas om samma indata, och avskräcker illvilligt beteende genom tokenstaking och straff. Detta system syftar till att förbättra noggrannheten i bedömningar av given information, och det har faktiskt rapporterats fall där felgraden har minskat genom distribuerad verifiering. Det finns dock inget empiriskt fall där Mira automatiskt kontrollerar den externa infrastrukturen genom att ta emot prediktiva marknadsdata som indata, och dess användning har hittills varit begränsad till informationsverifiering eller bedömningshjälp. På blockkedjeinfrastrukturens lager är Polygon målet att kontrollera serverkapacitet och processorkraft. Polygon har använt flera skalningsmekanismer för att hantera stora volymer transaktioner, med en struktur som kombinerar proof-of-stake-kedjor och nollkunskapsbaserad skalningsteknik. I själva driftprocessen inträffade incidenter som transaktionsspikes, konsensusfel och nodfel upprepade gånger, och svaret på dessa var främst genom övervakning, manuell patchning och mjukvaruuppdateringar. Hittills är Polygons expansion reaktiv, och ingen automatisk skalningsstruktur med artificiell intelligens eller externa prediktionsdata har bekräftats. I det konceptuella flödet av prediktivbaserad infrastrukturexpansion tolkas de prediktiva signaler som Space bildar av Mira, och resultaten leder till justeringar av Polygons serverkapacitet eller bearbetningsresurser. Denna process syftar teoretiskt till att minska förseningar eller hinder genom att utöka resurserna innan trafikrusningen. Men i faktiska fall finns det många fall där felaktiga förutsägelser eller fördröjda signaler faktiskt har förstärkt resursslöseri eller fel. Fall där en topp i databasanslutningar på grund av falska positiva under autoskalning eller oförberedd instansskalning har ökat den övergripande systeminstabiliteten visar att prediktiva kontroller inte alltid garanterar tillförlitliga resultat. En viktig egenskap hos denna struktur är bildandet av en sluten återkopplingsslinga. Prisfluktuationer på prediktionsmarknader kan leda till infrastrukturutbyggnad, och resultaten av denna expansion påverkar i sin tur nätverksförhållanden och användarbeteende, vilket kan återspeglas i prognosmarknadens bedömningar. Inom teorin om distribuerade system är det välkänt att återkopplingsstrukturer med fördröjningar och brus kan orsaka vibrationer eller instabilitet, och denna känslighet är ännu större i system som blockkedjor med tydlig konsensus och blockgenereringscykler. När det gäller styrning skapar förutsägelsebaserad autoskalning också spänningar med befintliga strukturer. Polygon har hanterat stora förändringar genom en människocentrerad beslutsstruktur, inklusive protokollråd och tidslås. Införandet av helt automatiserade skalningsbeslut kan försvaga denna människocentrerade ansvarsstruktur, vilket gör det svårt att tydligt skilja mellan prediktiva marknadsaktörer, AI-operatörer och validatorer. Som tidigare exempel på smarta kontrakt har fel i automatiserade system komplicerat juridiska ansvars- och styrningsdiskussioner. Tillsammans är utvidgningen av prediktionsbaserad infrastruktur ett försök att koppla samman tre oberoende verifierade element till ett enda system: den kollektiva intelligensen på prediktionsmarknaden, artificiell intelligens tolkningsförmåga och blockkedjans skalningsteknologi. Baserat på de objektiva uppgifterna hittills finns det dock inget bekräftat fall där dessa tre faktorer har integrerats och fungerat stabilt i den faktiska driftsmiljön. Även om varje komponent har bevisat sina kapaciteter individuellt, visar befintliga exempel att en direkt kombination samtidigt kan skapa nya risker vad gäller teknisk stabilitet, säkerhet, styrning och kostnadseffektivitet. I detta avseende kan prediktionsbaserad infrastrukturutbyggnad skiljas som ett strukturanalysobjekt som samtidigt avslöjar naturen och begränsningarna hos befintliga teknologier snarare än ett verkligt system. $SPACE $MIRA $POL