Une nouvelle application de jeu musical appelée RockOffChain, construite avec Yellow SDK, combine des algorithmes d'apprentissage machine avec la technologie blockchain pour créer un système de jugement automatisé pour les duels musicaux. Le produit minimum viable permet aux joueurs de gagner des récompenses en cryptomonnaie pour accomplir des tâches musicales, avec des paiements traités via les canaux d'état Nitrolite (ERC-7824) et des modèles d'apprentissage machine évaluant l'exactitude des performances.
À savoir :
- L'application utilise l'apprentissage machine pour juger automatiquement les performances musicales, détectant des intervalles spécifiques comme les quintes justes et les accords mineurs
- Les joueurs gagnent des récompenses via des canaux d'état blockchain, permettant des transactions rapides hors chaîne sans frais de gaz traditionnels
- Le système traite l'audio en utilisant la transformation de Fourier rapide et applique des filtres médians pour isoler les fréquences musicales entre 20-20 000 Hz
L'application se connecte à un ClearNode en utilisant le portefeuille préfinancé du créateur de jeu, facilitant les paiements instantanés pour les performances musicales réussies. La technologie des canaux d'état permet des transactions rapides hors chaîne tout en maintenant la sécurité de la blockchain pour la distribution des récompenses.
RockOffChain est construit avec Yellow SDK, une boîte à outils de développement agnostique en matière de chaîne qui abstrait la complexité de la blockchain pour les développeurs. Yellow SDK fournit une couche d'intégration unique qui gère toute la logique spécifique à la chaîne en arrière-plan, permettant aux développeurs de se concentrer sur la création de produits de qualité pendant que Yellow gère la "plomberie blockchain". La boîte à outils offre une compatibilité multi-chaînes prête à l'emploi, permettant aux applications de fonctionner sur différents réseaux blockchain sans nécessiter d'implémentations distinctes pour chacun.
L'IA, ou mieux dit l'apprentissage machine, sert de mécanisme de jugement principal dans l'application. L'apprentissage machine est une branche de l'intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d'apprendre et de prendre des décisions à partir de données sans être explicitement programmés pour chaque tâche spécifique. Dans RockOffChain, ces algorithmes analysent l'entrée audio pour déterminer l'exactitude musicale et attribuer des points de manière adéquate.
L'architecture frontend utilise les frameworks React et Vite, se connectant à ClearNode via des hooks de programmation personnalisés. La capture et le traitement audio reposent sur Math.js pour les calculs de transformation de Fourier rapide, tandis qu'essentia.js gère les tâches de traitement de signal. Un filtre médian isole les fréquences dans la plage musicale standard de 20 à 20 000 Hz.
Le système de détection se concentre sur des intervalles musicaux spécifiques que les musiciens expérimentés peuvent reconnaître. L'application identifie les quintes justes et les accords mineurs via l'analyse de fréquence, fournissant des critères mesurables pour que les algorithmes d'apprentissage machine puissent évaluer les performances des joueurs.
Réflexions finales
RockOffChain représente une fusion innovante de jeu musical, d'évaluation par apprentissage machine et de systèmes de récompenses blockchain. L'application démontre comment les technologies émergentes peuvent créer de nouvelles formes de divertissement interactif tout en offrant des incitations tangibles sous forme de cryptomonnaie pour les performances musicales.