Una nueva aplicación de juegos musicales llamada RockOffChain, construida con Yellow SDK, combina algoritmos de aprendizaje automático con tecnología blockchain para crear un sistema de evaluación automatizado para duelos musicales. El producto mínimo viable permite a los jugadores ganar recompensas en criptomonedas completando tareas musicales, con pagos procesados a través de canales de estado Nitrolite (ERC-7824) y modelos de aprendizaje automático evaluando la precisión de la actuación.
Qué saber:
- La aplicación utiliza aprendizaje automático para juzgar automáticamente actuaciones musicales, detectando intervalos específicos como quintas perfectas y acordes menores
- Los jugadores ganan recompensas a través de canales de estado de blockchain, lo que permite transacciones rápidas fuera de la cadena sin tarifas de gas tradicionales
- El sistema procesa audio usando Transformada Rápida de Fourier y aplica filtros medianos para aislar frecuencias musicales entre 20-20,000 Hz
La aplicación se conecta a un ClearNode usando la billetera pre-fondeada del creador del juego, facilitando pagos instantáneos para actuaciones musicales exitosas. La tecnología de canales de estado habilita transacciones rápidas fuera de la cadena manteniendo la seguridad blockchain para la distribución de recompensas.
RockOffChain está construida usando Yellow SDK, un kit de desarrollo agnóstico de cadena que abstrae la complejidad blockchain para los desarrolladores. El Yellow SDK proporciona una única capa de integración que maneja toda la lógica específica de cadena detrás de escena, permitiendo a los desarrolladores centrarse en crear grandes productos mientras que Yellow gestiona la "fontanería de blockchain". El kit de herramientas ofrece compatibilidad multichain de forma predeterminada, permitiendo que las aplicaciones funcionen a través de diferentes redes de blockchain sin requerir implementaciones separadas para cada una.
La IA, o mejor dicho, el aprendizaje automático sirve como el mecanismo central de evaluación en la aplicación. El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que permite a las computadoras aprender y tomar decisiones a partir de datos sin estar explícitamente programadas para cada tarea específica. En RockOffChain, estos algoritmos analizan la entrada de audio para determinar la precisión musical y otorgar puntos en consecuencia.
La arquitectura frontend utiliza frameworks React y Vite, conectándose a ClearNode a través de ganchos de programación personalizados. La captura y procesamiento de audio se basan en Math.js para cálculos de Transformada Rápida de Fourier, mientras que essentia.js maneja tareas de procesamiento de señales. Un filtro mediano aísla frecuencias dentro del rango musical estándar de 20 a 20,000 Hz.
El sistema de detección se enfoca en intervalos musicales específicos que músicos experimentados pueden reconocer. La aplicación identifica quintas perfectas y acordes menores a través de análisis de frecuencia, proporcionando criterios medibles para que los algoritmos de aprendizaje automático evalúen el rendimiento de los jugadores.
Reflexiones finales
RockOffChain representa una innovadora fusión de juegos musicales, evaluación de aprendizaje automático y sistemas de recompensas blockchain. La aplicación demuestra cómo las tecnologías emergentes pueden crear nuevas formas de entretenimiento interactivo mientras ofrecen incentivos tangibles en criptomonedas para el rendimiento musical.