Um novo aplicativo de jogos musicais chamado RockOffChain, construído com Yellow SDK, combina algoritmos de machine learning com tecnologia blockchain para criar um sistema de julgamento automatizado para duelos musicais. O produto minimamente viável permite aos jogadores ganhar recompensas em criptomoedas por completar tarefas musicais, com pagamentos processados através de canais de estado Nitrolite (ERC-7824) e modelos de machine learning avaliando a precisão da performance.
O que Saber:
- O aplicativo usa machine learning para julgar automaticamente performances musicais, detectando intervalos específicos como quintas perfeitas e acordes menores
- Os jogadores ganham recompensas através de canais de estado em blockchain, permitindo transações rápidas fora da cadeia sem taxas tradicionais de gás
- 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 de canais de estado permite transações rápidas fora da cadeia enquanto mantém a segurança do blockchain para a distribuição de recompensas.
RockOffChain é construído usando o Yellow SDK, um kit de desenvolvimento agnóstico em relação à cadeia que abstrai a complexidade do blockchain para desenvolvedores. O Yellow SDK fornece uma única camada de integração que lida com toda a lógica específica da cadeia por trás dos bastidores, permitindo que os desenvolvedores se concentrem em construir ótimos produtos enquanto o Yellow gerencia a "encanamento do blockchain." O kit oferece compatibilidade multi-cadeia desde o início, permitindo que aplicativos funcionem em diferentes redes de blockchain sem exigir implementações separadas para cada uma.
IA, ou é melhor chamá-la de machine learning, serve como o mecanismo central de julgamento no aplicativo. Machine learning é um ramo da inteligência artificial que permite aos computadores aprender e tomar 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 em conformidade.
A arquitetura frontend utiliza os frameworks React e Vite, conectando-se ao ClearNode através de ganchos de programação personalizados. A captura e processamento de áudio dependem do Math.js para cálculos de Transformada Rápida de Fourier, enquanto essentia.js trata das tarefas de processamento de sinais. Um filtro mediano isola frequências dentro do intervalo musical padrão de 20 a 20.000 Hz.
O sistema de detecção foca em intervalos musicais específicos que músicos experientes podem reconhecer. O aplicativo identifica quintas perfeitas e acordes menores através de análise de frequência, fornecendo critérios mensuráveis para os algoritmos de machine learning avaliarem a performance do jogador.
Pensamentos Finais
RockOffChain representa uma fusão inovadora de jogos musicais, avaliação por machine learning e sistemas de recompensas em blockchain. O aplicativo demonstra como tecnologias emergentes podem criar novas formas de entretenimento interativo, enquanto fornecem incentivos tangíveis em criptomoedas por performances musicais.