Chain Atlas AIがAnalogを活用してマルチチェーン領域管理を実現する方法

ブロックチェーンエコシステムの大規模な普及には大きな課題があります。それは、複数のブロックチェーンネットワーク間のデータを効率的に管理することです。AIエージェントはこのプロセスを簡素化すると期待されていますが、異なるブロックチェーンからのデータを効果的に処理するのは困難なことが多いです。本ケーススタディでは、Belongによって強化されたChain AtlasがAnalogの技術を活用してこの問題を解決する方法を紹介します。

Belongは、トークン化およびAI駆動のイベント、プロパティ、エンゲージメントキャンペーンを企業やコミュニティが作成できるインフラストラクチャ層です。モバイルアプリを使えば、ユーザーはイベントに参加し、報酬を獲得し、コミュニティ活動に参加できます。これには仮想通貨の技術的な複雑さを扱う必要がありません。ユーザーはイベントチケットから報酬プログラムまで、すべてをスマートフォンで管理できます。

Belongによって開始されたChain Atlasキャンペーンは、都市をインタラクティブなゲーム空間に変え、ブロックチェーンのオンボーディングを手軽で魅力的なものにします。プレイヤーは外出するだけでガスフリーのNFTをミントすることができ、従来の複雑なエアドロップ作業が不要になります。このゲーミフィケーションアプローチにより、従来のブロックチェーン操作の複雑さを排除し、ユーザーが楽しく直感的に暗号エコシステムと関わることができます。

Chain Atlasは、Analogの技術を使用して、異なるブロックチェーンからの情報を1つのインターフェースに統合しています。ユーザーは異なるチェーンの複数のアカウントを管理する必要がなくなり、エアドロップタスクに集中できます。

問題の核心は、ブロックチェーンネットワークの分散型の性質にあります。それぞれのチェーンは独立して動作し、独自のデータとプロトコルを維持しています。この独立性はセキュリティと耐障害性を確保しますが、同時に統合が困難な孤立したデータプールを生み出します。マルチチェーンエコシステムに参加するユーザーは、異なるネットワーク間で自分の活動を手動で追跡する必要があり、時間がかかり複雑です。

Analogのインフラストラクチャは、Ethereum、Polygon、BNB Chain、Arbitrum、Astarなどの主要なブロックチェーン間のデータを統合し、情報のシームレスなフローを実現します。Analog WatchのAPIを通じて、Chain Atlasはプレイヤーの活動やゲームの進行状況をリアルタイムで追跡し、AIアシスタントがプレイヤーに進捗やチームの状況を更新できるようにします。

Analog Watch APIを使用して、Chain Atlasは、領域管理を監視・分析し、リアルタイムのProof-of-Locationインタラクションを検証するAIエージェントを強化します。たとえば、誰かが位置ベースのNFTを収集するために特定の場所を訪れた場合、Analogはこの活動を関連するすべてのブロックチェーンネットワークに即座に記録します。これにより、プレイヤーは技術的な詳細を気にせずゲームに集中できます。

Chain Atlasは、現実世界での探索とデジタル報酬を組み合わせることで、人々がブロックチェーンと関わる方法に挑戦しています。プレイヤーは、特定の場所を訪れてProof-of-Locationトークンを収集し、グローバルリーダーボードでクランの優位性を競うミッションを完了します。このプロセスには、複数のブロックチェーンからの情報をリアルタイムで処理する技術が必要です。

技術的には、Analogは統合された各ブロックチェーンネットワークからデータを収集し、それを標準フォーマットに変換します。このデータはAPIを通じて処理され、BelongのAIエージェントが活動を監視し、インサイトを生成するために使用されます。プレイヤーがChain Atlasでロケーションベースのミッションを完了すると、そのインタラクションはProof-of-Location技術を使用して検証されます。

Analogの技術とChain Atlasの組み合わせにより、全体的な体験がよりユーザーフレンドリーになり、これはブロックチェーン技術をより多くの人々が利用できるようにするために重要です。ブロックチェーンの複雑な操作を裏側で処理することで、Belongは初心者でも簡単に参加できる環境を作り出します。これは、AIを活用してブロックチェーン技術をより使いやすくするという幅広いトレンドに沿っています。

このソリューションは、いくつかの有望な発展をもたらします:

• ブロックチェーンアプリケーションにおけるAI機能の向上
• より高度なオンチェーン領域分析
• 複雑なブロックチェーン操作の自動化の改善
• AIがブロックチェーンをさらに使いやすくする可能性