Um novo aplicativo de jogos musicais chamado RockOffChain, construído com Yellow SDK, combina algoritmos de aprendizado de máquina com tecnologia blockchain para criar um sistema de julgamento automatizado para duelos musicais. O produto mínimamente viável permite aos jogadores ganharem recompensas em criptomoeda por completar tarefas musicais, com pagamentos processados por meio de canais de estado Nitrolite (ERC-7824) e modelos de aprendizado de máquina avaliando a precisão das performances.
O Que Saber:
- O app utiliza aprendizado de máquina para julgar automaticamente performances musicais, detectando intervalos específicos como quintas perfeitas e acordes menores
- Jogadores ganham recompensas através de canais de estado blockchain, permitindo transações rápidas fora da cadeia sem taxas de gás tradicionais
- O sistema processa áudio usando Transformada Rápida de Fourier e aplica filtros medianos para isolar frequências musicais entre 20-20.000 Hz
O aplicativo conecta-se a um ClearNode usando a carteira pré-financiada do criador do jogo, facilitando pagamentos instantâneos para performances musicais bem-sucedidas. A tecnologia dos canais de estado permite transações rápidas fora da cadeia enquanto mantém a segurança do blockchain para a distribuição das recompensas.
RockOffChain é construído usando o Yellow SDK, uma ferramenta de desenvolvimento agnóstica a cadeias que abstrai a complexidade do blockchain para os desenvolvedores. O Yellow SDK oferece uma camada de integração única que gerencia toda a lógica específica de cada cadeia, permitindo que os desenvolvedores se concentrem em criar ótimos produtos enquanto o Yellow gerencia o "encanamento blockchain." A ferramenta oferece compatibilidade multi-cadeia de fábrica, permitindo que aplicativos funcionem em diferentes redes de blockchain sem precisar de implementações separadas para cada uma.
A IA, ou melhor, chamada de aprendizado de máquina, serve como o mecanismo central de julgamento no aplicativo. Aprendizado de máquina é um ramo da inteligência artificial que permite que computadores aprendam e tomem decisões a partir de dados sem serem programados explicitamente para cada tarefa específica. No RockOffChain, esses algoritmos analisam a entrada de áudio para determinar a precisão musical e atribuem pontos de acordo.
A arquitetura frontend utiliza os frameworks React e Vite, conectando-se ao ClearNode através de ganchos de programação personalizados. A captura e o processamento de áudio são baseados no Math.js para cálculos de Transformada Rápida de Fourier, enquanto essentia.js lida com tarefas de processamento de sinal. Um filtro mediano isola as frequências dentro do intervalo musical padrão de 20 a 20.000 Hz.
O sistema de detecção se concentra em intervalos musicais específicos que músicos experientes podem reconhecer. O aplicativo identifica quintas perfeitas e acordes menores através da análise de frequência, fornecendo critérios mensuráveis para os algoritmos de aprendizado de máquina avaliarem a performance dos jogadores.
Considerações Finais
RockOffChain representa uma fusão inovadora de jogos musicais, avaliação por aprendizado de máquina e sistemas de recompensa de blockchain. O aplicativo demonstra como tecnologias emergentes podem criar novas formas de entretenimento interativo enquanto fornecem incentivos tangíveis em criptomoeda para performances musicais.