क्रिप्टोक्यूरेंसी बाजार एक हाई-स्पीड खेल का मैदान बन गया है जहां डेवलपर्स अगली पीढ़ी के पूर्वानुमानित सॉफ़्टवेयर का अनुकूलन करते हैं। वास्तविक समय डेटा प्रवाह और विकेंद्रीकृत प्लेटफार्मों का उपयोग करके, वैज्ञानिक भविष्यवाणी मॉडल विकसित करते हैं जो पारंपरिक वित्त के दायरे को बढ़ा सकते हैं।
डिजिटल परिसंपत्ति परिदृश्य मशीन लर्निंग के लिए एक अद्वितीय वातावरण प्रदान करता है। जब आप आज क्रिप्टोक्यूरेंसी की कीमतों को ट्रैक करते हैं, तो आप ऑन-चेन लेनदेन, वैश्विक भावना संकेतों और व्यापक आर्थिक इनपुट द्वारा एक साथ आकार की प्रणाली देख रहे हैं, जो सभी उन्नत तंत्रिका नेटवर्क के लिए उपयुक्त घने डेटासेट उत्पन्न करते हैं।
जानकारी का ऐसा स्थिर प्रवाह निश्चित ट्रेडिंग समय या प्रतिबंधात्मक बाजार पहुंच के हस्तक्षेप के बिना किसी एल्गोरिदम का आकलन करना और उसे दोबारा लागू करना संभव बनाता है।
पूर्वानुमान में तंत्रिका नेटवर्क का विकास
वर्तमान मशीन लर्निंग तकनीक, विशेष रूप से “लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी” न्यूरोनल नेटवर्क, ने बाजार व्यवहार की व्याख्या में व्यापक अनुप्रयोग पाया है। एलएसटीएम की तरह एक आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क, दीर्घकालिक बाजार पैटर्न को पहचान सकता है और उतार-चढ़ाव वाले बाजारों में पारंपरिक विश्लेषणात्मक तकनीकों की तुलना में कहीं अधिक लचीला है।
एलएसटीएम को ध्यान तंत्र के साथ संयोजित करने वाले हाइब्रिड मॉडल पर शोध ने वास्तव में बाजार के शोर से महत्वपूर्ण संकेत निकालने की तकनीक में सुधार किया है। रैखिक तकनीकों का उपयोग करने वाले पिछले मॉडल की तुलना में, ये मॉडल न केवल संरचित मूल्य डेटा बल्कि असंरचित डेटा का भी विश्लेषण करते हैं।
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के समावेश के साथ, अब समाचार और सोशल मीडिया गतिविधि के प्रवाह की व्याख्या करना संभव है, जिससे भावनाओं का मापन संभव हो सके। जबकि भविष्यवाणी पहले ऐतिहासिक स्टॉक मूल्य निर्धारण पैटर्न पर आधारित थी, अब यह तेजी से वैश्विक भागीदार नेटवर्क में व्यवहारिक परिवर्तनों पर निर्भर करती है।
मॉडल सत्यापन के लिए एक उच्च-आवृत्ति वातावरण
ब्लॉकचेन डेटा की पारदर्शिता डेटा ग्रैन्युलैरिटी का एक स्तर प्रदान करती है जो मौजूदा वित्तीय बुनियादी ढांचे में नहीं पाई जाती है। प्रत्येक लेन-देन अब एक इनपुट है जिसका पता लगाया जा सकता है, जिससे बिना किसी देरी के कारण-और-प्रभाव विश्लेषण सक्षम हो जाता है।
हालाँकि, स्वायत्त एआई एजेंटों की बढ़ती उपस्थिति ने ऐसे डेटा के उपयोग के तरीके को बदल दिया है। ऐसा इसलिए है क्योंकि विभिन्न नेटवर्कों में विकेंद्रीकृत प्रसंस्करण का समर्थन करने के लिए विशेष प्लेटफ़ॉर्म विकसित किए जा रहे हैं।
इसने ब्लॉकचेन पारिस्थितिकी तंत्र को प्रभावी ढंग से वास्तविक समय सत्यापन वातावरण में बदल दिया है, जहां डेटा अंतर्ग्रहण और मॉडल शोधन के बीच फीडबैक लूप लगभग तुरंत होता है।
विशिष्ट क्षमताओं का परीक्षण करने के लिए शोधकर्ता इस सेटिंग का उपयोग करते हैं:
- वास्तविक समय में विसंगति का पता लगाना: व्यापक व्यवधान उभरने से पहले अनियमित तरलता व्यवहार की पहचान करने के लिए सिस्टम सिम्युलेटेड ऐतिहासिक स्थितियों के खिलाफ लाइव लेनदेन प्रवाह की तुलना करते हैं।
- मैक्रो सेंटीमेंट मैपिंग: वास्तविक बाजार मनोविज्ञान का आकलन करने के लिए वैश्विक सामाजिक व्यवहार डेटा की तुलना ऑन-चेन गतिविधि से की जाती है।
- स्वायत्त जोखिम समायोजन: अस्थिरता सीमा पार होने पर जोखिम को गतिशील रूप से पुनर्संतुलित करने के लिए प्रोग्राम संभाव्य सिमुलेशन चलाते हैं।
- भविष्य कहनेवाला ऑन-चेन मॉनिटरिंग: एआई केंद्रीकृत व्यापारिक स्थानों को प्रभावित करने से पहले तरलता बदलाव का अनुमान लगाने के लिए वॉलेट गतिविधि को ट्रैक करता है।
ये प्रणालियाँ वास्तव में पृथक उपकरणों के रूप में कार्य नहीं करती हैं। इसके बजाय, वे उभरती बाजार स्थितियों के जवाब में अपने मापदंडों को लगातार बदलते हुए गतिशील रूप से समायोजित करते हैं।
DePIN और कम्प्यूटेशनल शक्ति का तालमेल
जटिल पूर्वानुमानित मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए, बड़ी मात्रा में कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता होती है, जिससे विकेंद्रीकृत भौतिक अवसंरचना नेटवर्क (डीपिन) का विकास होता है। वैश्विक कंप्यूटिंग ग्रिड पर विकेंद्रीकृत जीपीयू क्षमता का उपयोग करके, क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर पर कम निर्भरता हासिल की जा सकती है।
नतीजतन, छोटे पैमाने की अनुसंधान टीमों को कम्प्यूटेशनल शक्ति प्रदान की जाती है जो पहले उनके बजट से परे थी। इससे विभिन्न मॉडल डिज़ाइनों में प्रयोग चलाना आसान और तेज़ हो जाता है।
इस ट्रेंड की गूंज बाजारों में भी है. जनवरी 2025 की एक रिपोर्ट में 2024 के उत्तरार्ध में कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजेंटों से संबंधित संपत्तियों के पूंजीकरण में मजबूत वृद्धि देखी गई, क्योंकि इस तरह के खुफिया बुनियादी ढांचे की मांग में वृद्धि हुई।
प्रतिक्रियाशील बॉट्स से लेकर प्रत्याशित एजेंटों तक
बाजार नियम-आधारित ट्रेडिंग बॉट से आगे बढ़कर सक्रिय एआई एजेंटों की ओर बढ़ रहा है। पूर्वनिर्धारित ट्रिगर्स पर प्रतिक्रिया देने के बजाय, आधुनिक सिस्टम दिशात्मक परिवर्तनों की आशा करने के लिए संभाव्यता वितरण का मूल्यांकन करते हैं।
ग्रेडिएंट बूस्टिंग और बायेसियन सीखने के तरीके उन क्षेत्रों की पहचान करने की अनुमति देते हैं जहां मजबूत सुधारों से पहले माध्य प्रत्यावर्तन हो सकता है।
कुछ मॉडल अब समय-सीमा में आवर्ती संरचनाओं का पता लगाने के लिए फ्रैक्टल विश्लेषण को शामिल करते हैं, जिससे तेजी से बदलती परिस्थितियों में अनुकूलन क्षमता में और सुधार होता है।
मॉडल जोखिम और बुनियादी ढांचे की बाधाओं को संबोधित करना
इतनी तीव्र प्रगति के बावजूद, कई समस्याएं बनी हुई हैं। पहचानी गई समस्याओं में मॉडल में मतिभ्रम शामिल है, जिसमें एक मॉडल में पाए जाने वाले पैटर्न उन पैटर्न से संबंधित नहीं होते हैं जो उन्हें पैदा करते हैं। इस तकनीक को लागू करने वालों द्वारा इस समस्या को कम करने के तरीके अपनाए गए हैं, जिनमें ‘एक्सप्लेनेबल एआई’ भी शामिल है।
दूसरी महत्वपूर्ण आवश्यकता जो एआई प्रौद्योगिकी के विकास के साथ अपरिवर्तित बनी हुई है वह है स्केलेबिलिटी। स्वायत्त एजेंटों के बीच बातचीत की बढ़ती संख्या के साथ, यह जरूरी है कि अंतर्निहित लेनदेन विलंबता या डेटा हानि के बिना बढ़ती मात्रा को कुशलतापूर्वक प्रबंधित करें।
2024 के अंत में, सबसे इष्टतम स्केलिंग समाधान ने उस क्षेत्र में प्रतिदिन लाखों लेनदेन को संभाला, जिसमें सुधार की आवश्यकता थी।
ऐसा चुस्त ढांचा भविष्य की नींव रखता है, जहां डेटा, इंटेलिजेंस और सत्यापन एक मजबूत पारिस्थितिकी तंत्र में एक साथ आएंगे जो अधिक विश्वसनीय अनुमान, बेहतर प्रशासन और एआई-संचालित अंतर्दृष्टि में अधिक आत्मविश्वास की सुविधा प्रदान करते हैं।
