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拡散パイプライン Diffusion Pipelining

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ブロック生成のプロセスを並行処理で行うことにより、ブロック生成→伝播までの流れを効率化・高速化することができるソリューション。
もともと「パイプライン処理」は一般IT用語で、通常は順番に処理される「命令→実行」までのプロセスを分割し、プロセッサ内部での回路で並行して行うことを指す。これにより、順次実行型の処理よりも大幅に実行までの時間を短縮できる。
カルダノのブロックチェーンにおいて、ブロック生成は次の6つのプロセスを順次型で処理する必要があり、これによって生まれる「無駄な時間」は、今後のブロック作成規模の拡大に対する足かせとなり得る。

  1. Block header transmission
  2. Block header validation
  3. Block body request and transmission
  4. Block body validation and local chain extension
  5. Block header transmission to downstream nodes
  6. Block body transmission to downstream nodes

Vasilハードフォークでは、この逐次処理を複数に分割する「拡散パイプライン(Diffusion Pipelining)」が実装予定となっている。
これまで順次型で処理していた6つのプロセスのうち、前の処理が終わる前に並行して次の処理を開始することで、全体の処理時間を大幅に削減できる。
この処理時間の削減により、カルダノにおけるさらなるスケーリングが可能になる。

・ブロックサイズ(トランザクション数UP)
・Plutusのメモリー(スマコン容量UP)
・Plutus CPU上限(処理能力の向上)

参考資料:
Introducing pipelining: Cardano’s consensus layer scaling solution

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エリアス・コウツオピアス教授 Prof Elias Koutsoupias


IOHKシニアリサーチフェロー、オックスフォード大学コンピュータ科学・教授。専門はゲーム理論のアルゴリズム側面、経済学、不確実性下の意思決定、分散アルゴリズム、アルゴリズムの設計と解析など。
2012年に、「Price of Anarchy(自己利益追求を行う集団における効率的システムの構築)」を提唱し、ゲーテル賞(理論計算機科学分野)を受賞。
2016年にはエディンバラ大学のキアイアス教授ウロボロスPoSの基礎となる「ブロックチェーン・マイニングにおけるゲーム理論」を発表した。
ギリシャ出身で、アテネ国立工科大学卒業後、カリフォルニア大学サンディエゴ校でPhDを取得。カリフォルニア大学ロサンゼルス校、アテネ大学で教鞭を振るった後、現職であるオックスフォード大教授となった。

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アゲロス・キアイアス教授 Prof Aggelos Kiayias


IOHKチーフサイエンティスト、エディンバラ大学サイバーセキュリティおよびプライバシーの主任教授。コンピュータセキュリティや応用暗号、基礎暗号などを専門としているほか、ブロックチェーンや分散システム、電子投票、マルチパーティプロトコル、プライバシーやID管理などを深く研究しており、発表した論文は100を超える。
2017年にIOHKへチーフサイエンティストとして参画。ブロックチェーン技術研究所の所長を兼任している。
ERCフェローシップ、マリーキュリーフェローシップ、フルブライトフェローシップなど多数のアワードを受賞しており、EUのHorizon2020、欧州研究会議、米国国立科学財団、米国安全保障省などから資金提供を受けている。また、エディンバラ王立学会フェローでもある。
出身はギリシャで、アテネ大学を卒業後、ニューヨークシティ大学でPhDを取得後、コネティカット大学教授、カリオルニア大学バークレー校サイモンズ研究所客員科学者、アテネ国立カポディストリア大学暗号・セキュリティ学科准教授などを歴任し現在に至る。

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ゴーグエン時代 Goguen era

カルダノロードマップの第三段階。「スマートコントラクト」を主題とし、拡張UTXOモデルにカルダノにおける専用の開発言語「Plutus」の実装をゴールとする。Plutusは、純粋関数型プログラム言語「Haskell」をベースとし、エンタープライズ向けの確実な金融契約の締結と実行をサポートする。
アメリカのコンピュータ工学者Joseph Goguenが由来。

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ゲーム理論 Game theory

複数の合理的な意思決定者がある目的のために集まったとき、どのような行動をするかを数学的モデルで検証する学問。社会科学や論理科学、システム工学、コンピュータ工学など、あらゆる分野で応用されている。
元々は、各参加者の損益が他の参加者の損益と正確に均衡する「ゼロサムゲーム」が研究対象だったが、21世紀になると、人間だけでなく動物やコンピュータの論理的意思決定などあらゆる科学分野で応用されている。
ビジネスや数理経済学の分野では、相互に影響し合う競合の行動予測をモデル化するために非常に有効な考え方として使用されている。具体的には、オークションや交渉、M&Aの価格設定、寡占の構築、SNSマーケティング、メカニズムデザインや投票システムなどに応用されている。
カルダノにおいては、PoSやカタリストなどにオックスフォード大のE.Koutsoupias教授(ゲーム理論研究者)などが中心となって手がけたアルゴリズムが盛り込まれている。

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コンセンサス・アルゴリズム Consensus algorithm

「合意形成(consensus)を行うための処理手順」を定義したもの。主に分散制御システムで活用され、ネットワーク上の複数のノードが合意する(コンセンサスを得る)ことで、プロセスを調整し特定データの作成を可能にする仕組み。
暗号通貨においては、主にネットワーク上の無数のノード同士がコンセンサスをはかることで、分散台帳に記帳するノードを決定する際に使用される。
暗号通貨で使用されるCAとしては、
プルーフ・オブ・ワーク PoW(ビットコイン、ライトコイン、イーサリアムなど)
プルーフ・オブ・ステーク PoS(カルダノ、イーサリアムなど)
などが知られている。

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【UTxO Unspent Transaction Output】

科学的メソッド Scientific method

ある知識を経験論的な手法で理解する手法。経験論は🇬🇧ヒュームや🇩🇪カントが提唱した考え方で、常に客観的な根拠のみを判断基準とする。
【仮説→実験→分析→論文→観察・質問】のサイクルで検証を重ね、その知識の理解を試みる。

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カタリスト Catalyst

分散型投票システムApp。有志プロジェクトやアップデートの提案に対し、その可否を投票できる。ADA保有量が多いほど投票の影響力が高まり、投票によりリワードが得られる。IOGの管理外で稼働し、将来的にはカルダノのアップデートでも利用される予定。
Catalystによる投票では、「Proposer(企画者)」が、Ideascaleに企画書を提出。投票が始まる前に専門家やコミュニティメンバーからフィードバックをもらいながら企画書をより洗練させる。企画書はこの過程でレーティングされ、投票の際は「Voter(投票者)」はこれを参考にしながら企画の可否を投票する。
CatalystはiOSとAndroidでダウンロードが可能。
Yoroiウォレットやダイダロスウォレットと連携させることで利用できる。CatalystはiOSとAndroidでダウンロードが可能。
Catalystの詳細はこちら

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拡張UTXO Extended UTXO

Extended UTXO Model。スマートコントラクト機能を持たせることが困難だったUTXOモデルを、IOGが「拡張」し、スマートコントラクト機能の実装に成功した。
現在、カルダノ・ブロックチェーンの会計モデルとして実装されており、カルダノのスケーラビリティを最大化する強力なエンジンとなっている。

UTXOモデルでは、1つのウォレットに複数の「Unspent Inputs」を数珠繋ぎに紐づけ、トランザクションごとに「Inputs」を1つ消費してOutputし、自分と受け手のウォレットに新たな「Unspent Inputs」を追加する。
ブロックチェーン上には、無数の「Unspent Inputs」が保存され、それぞれが1つのウォレットに紐づいて記録される。
各トランザクションのデータが大きくなる一方で、ブロックチェーン上の1つのUnspent Inputしか使用せず、あらかじめ計算した結果を出力するだけで済む。これにより、ノード間による認証処理のみでトランザクションが成立するため、ネットワーク負荷を最小限にすることができる。また、複数のトランザクションを並行処理することも容易になり、スケーラビリティを拡大するソリューションを採用しやすくなる。

一方で、UTXOモデルは複雑な記録法であるため、スマートコントラクトを実装することが困難だった。そのため、イーサリアムをはじめとする、ほとんどのスマートコントラクト型ブロックチェーンがアカウントベースモデルを採用している。
アカウントベースモデルでは、1アカウントに合計トークン数のみが記録されるため、スマートコントラクトのようなプログラムを格納することが容易だった。しかし、アカウントベースモデルでは入力結果をネットワーク上で計算し認証する必要があるため、トランザクションの負荷が増大する欠点がある。また、並行処理も苦手としているため、スケーラビリティ・ソリューションも限定されてしまう。

拡張UTXOは、こうした問題を解決するための研究として完成し、現在のカルダノにおいて実装されている。
UTXOモデルの特徴を活かすことで「複数アドレスへの同時送金」が可能になったほか、インプット・エンドーサーなどのL1拡張ソリューションが実装可能となっている。

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