Кембриджський біткойн-індекс споживання електроенергії оновлено, щоб відобразити розподіл апаратного забезпечення та збільшення швидкості хешування

Дослідники, які працюють над відомим Кембриджським індексом споживання електроенергії біткойнами (CBECI), вперше з моменту його створення в 2019 році офіційно переглянули свою методологію, щоб підвищити точність і надійність оцінок індексу.

CBECI було запущено в липні 2019 року з метою надання достовірної інформації на основі даних щодо енергоємного характеру майнінгу біткойнів і пов’язаного з ним впливу на навколишнє середовище.

Розмовляючи ексклюзивно з Cointelegraph перед оголошенням перегляду, головний науковий співробітник Олександр Ноймюллер розкрив роль Індексу у наданні відносно точної оцінки споживання електроенергії мережею біткойн (BTC) і контекстуалізації даних у спосіб, зрозумілий для непрофесіонала на вулиці..

Основні висновки з переглянутої методології включали акцент на останніх розробках у обладнанні для майнінгу біткойнів і хешрейті, а також на тому, чи CBECI точно відображає мінливий ландшафт. Дослідники уточнювали питання про те, що спричинило значне збільшення хешрейту в останні роки, оскільки нове обладнання для майнінгу затьмарило старі моделі за обчислювальною потужністю.

За темою: Ядерна та газова енергія, які найшвидше розвиваються для майнінгу біткойнів: дані

Ноймюллер та його колеги-дослідники відзначили, що дефіцит даних, пов’язаних з апаратним забезпеченням, представляє серйозну проблему, оскільки обмежує здатність CBECI точно оцінювати типи апаратного забезпечення, яке використовують майнери, а також його всюдисущість.

Це спонукало дослідників до створення методології, яка моделює щоденний розподіл апаратного забезпечення на основі даних про продуктивність і енергоспоживання реального обладнання. Ноймейллер зазначає, що основа попередньої методології CBECI припускала, що кожна прибуткова модель апаратного забезпечення, випущена менше п’яти років тому, однаково підживлює загальний хешрейт мережі.

Це, у свою чергу, призвело до «непропорційно великої кількості» старішого обладнання для майнінгу порівняно з новими моделями в передбачуваному методологією розподілі обладнання під час виключно прибуткових періодів майнінгу.

За темою: Iris Energy купує 248 графічних процесорів Nvidia на суму 10 мільйонів доларів для генеративного штучного інтелекту та майнінгу біткойнів

Згодом дослідники виявили, що нещодавно випущене обладнання було представлено недостатньо, тоді як обладнання, яке наближається до кінця свого життєвого циклу, було представлено надмірно. Це спонукало до зміни методології CBECI.

Потім Ноймеллер пояснив, як його команда почала порівнювати збільшення хешрейту з даними про імпорт Сполучених Штатів, які відображають нещодавні поставки обладнання для майнінгу біткойнів. Це було поєднано з вивченням загальнодоступних даних про продажі від виробника обладнання для майнінгу Canaan.

Аналіз, який враховував низку поглиблених факторів, був використаний для перевірки гіпотези про те, що збільшення хеш-швидкості мережі можна пояснити нещодавно випущеним обладнанням для майнінгу.

«Ця гіпотеза була заснована на даних імпорту США, і ми шукали додаткові докази для її підтвердження. Якщо дані про продажі Canaan є репрезентативними для галузі, вони підтверджують це твердження».

Ноймюллер підкреслив розбіжність у думках: критики припускають, що біткойн «ставить під загрозу розвиток навколишнього середовища та може посилити зміну клімату», а прихильники стверджують, що гірничодобувна промисловість може боротися зі зміною клімату та забезпечувати інші переваги для суспільства.

«Однак заплутаний характер галузі та брак інформації часто недооцінюються, що звільняє місце для вишуканих даних і упереджених поглядів».

CBECI включає в себе широкий спектр багатих точок даних і візуалізацій, включно з індексом попиту на потужність мережі Bitcoin, карту майнінгу, що відображає географічний розподіл хешрейту майнінгу Bitcoin, а також індекс викидів парникових газів.

CBECI та індекси викидів парникових газів надають три різні оцінки для обох секторів, забезпечуючи гіпотетичний діапазон для цих конкретних показників.

Зберіть цю статтю як NFT, щоб зберегти цей момент в історії та продемонструвати свою підтримку незалежної журналістики у сфері криптовалют.