Eine neue musikalische Gaming-Anwendung namens RockOffChain, entwickelt mit Yellow SDK, kombiniert Algorithmen des maschinellen Lernens mit Blockchain-Technologie, um ein automatisiertes Bewertungssystem für musikalische Duelle zu schaffen. Das Minimalprodukt ermöglicht es Spielern, Kryptowährungsbelohnungen zu verdienen, indem sie musikalische Aufgaben abschließen. Zahlungen werden durch Nitrolite-State-Channels (ERC-7824) verarbeitet, und maschinelle Lernmodelle bewerten die Genauigkeit der Leistung.
Was zu wissen ist:
- Die App verwendet maschinelles Lernen, um musikalische Aufführungen automatisch zu bewerten und erkennt dabei spezifische Intervalle wie perfekte Quinten und Mollakkorde
- Spieler verdienen Belohnungen durch Blockchain-State-Channels, die schnelle Off-Chain-Transaktionen ohne traditionelle Gasgebühren ermöglichen
- Das System verarbeitet Audio mit der Fast-Fourier-Transformation und wendet Medianfilter an, um musikalische Frequenzen zwischen 20–20.000 Hz zu isolieren
Die Anwendung verbindet sich mit einem ClearNode, indem sie das vorfinanzierte Wallet des Spielentwicklers nutzt, um sofortige Auszahlungen für erfolgreiche musikalische Aufführungen zu ermöglichen. State-Channels-Technologie ermöglicht schnelle Off-Chain- Transaktionen, während die Blockchain-Sicherheit für die Belohnungsverteilung gewahrt bleibt.
RockOffChain wird mit dem Yellow SDK gebaut, einem kettenunabhängigen Entwicklungstoolkit, das die Blockchain-Komplexität für Entwickler abstrahiert. Das Yellow SDK bietet eine einzelne Integrationsschicht, die die gesamte kette-spezifische Logik im Hintergrund handhabt, sodass Entwickler sich darauf konzentrieren können, großartige Produkte zu erstellen, während Yellow die „Blockchain-Installation“ übernimmt. Das Toolkit bietet von Anfang an Multi-Chain-Kompatibilität, sodass Anwendungen über verschiedene Blockchain-Netzwerke hinweg arbeiten können, ohne separate Implementierungen für jede zu benötigen.
KI, oder besser gesagt maschinelles Lernen, dient als Hauptbewertungsmechanismus in der Anwendung. Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und Entscheidungen zu treffen, ohne explizit für jede spezifische Aufgabe programmiert zu werden. In RockOffChain analysieren diese Algorithmen Audioeingaben, um die musikalische Präzision zu bestimmen und dementsprechend Punkte zu vergeben.
Die Frontend-Architektur nutzt React- und Vite-Frameworks und verbindet sich über benutzerdefinierte Programmier-Hooks mit ClearNode. Die Audioaufnahme und -verarbeitung stützen sich auf Math.js für Fast-Fourier-Transformationsberechnungen, während essentia.js Aufgaben der Signalverarbeitung erledigt. Ein Medianfilter isoliert Frequenzen im standardmäßigen musikalischen Bereich von 20 bis 20.000 Hz.
Das Erkennungssystem konzentriert sich auf spezifische musikalische Intervalle, die erfahrene Musiker erkennen können. Die App identifiziert perfekte Quinten und Mollakkorde durch Frequenzanalyse und bietet messbare Kriterien, damit die maschinellen Lernalgorithmen die Spielerleistung auswerten können.
Abschließende Gedanken
RockOffChain stellt eine innovative Fusion aus musikalischem Gaming, maschineller Lernbewertung und Blockchain-Belohnungssystemen dar. Die Anwendung zeigt, wie aufkommende Technologien neue Formen interaktiver Unterhaltung schaffen können, während sie gleichzeitig messbare Kryptowährungsanreize für musikalische Aufführungen bieten.