Адаптивні гібридні ролапи: інтелектуальна маршрутизація між ZK та оптимістичною верифікацією

Анотація

Дана стаття присвячена дослідженню обмежень сучасних гібридних ролап-рішень та розробці адаптивної моделі L2-архітектури з використанням механізмів штучного інтелекту. Показано, що існуючі підходи до поєднання оптимістичної та ZK-верифікації здебільшого ґрунтуються на статичних правилах або ручному виборі режиму, що не дозволяє ефективно враховувати динаміку навантаження, ризики та доменні особливості застосунків. На основі аналізу оптимістичних, ZK та гібридних ролапів запропоновано адаптивну гібридну rollup-модель з ШІ-маршрутизацією транзакцій, яка поєднує класифікацію транзакцій, GNN-базоване прийняття рішень, LSTM-прогнозування мережевих умов, dual-path систему виконання та модуль безперервного навчання. Описано Predictive Routing Algorithm, що здійснює проактивний вибір між ZK- та оптимістичним шляхом з урахуванням вартості, затримки, безпеки та профілю ризику, а також механізм Dynamic Resources Allocation, який динамічно перерозподіляє ресурси між шляхами. Запропонований багатокритеріальний фреймворк оптимізації демонструє можливість налаштування ваг цілей під специфіку різних класів DeFi та Web3-протоколів. Показано, що впровадження такої моделі є перспективним для систем із високою транзакційною інтенсивністю, оскільки дає змогу перейти від ручних конфігурацій до автоматизованих політик керування ресурсами та ризиками, що спираються на аналіз фактичних даних, в гібридних rollup-архітектурах.