Кембриджський індекс споживання електроенергії для майнінгу біткоїнів (CBECI) оновлено, щоб врахувати поширення обладнання та зростання хешрейту

Кембриджські дослідники переглядають широко цитований індекс CBECI у відповідь на дані, що свідчать про періодичне завищення споживання електроенергії при майнінгу біткоїнів.

Дослідники, що стоять за відомим Кембриджським індексом споживання електроенергії для майнінгу біткоїнів (CBECI), офіційно переглянули його методологію, щоб підвищити точність і надійність оцінок індексу вперше з моменту його створення в 2019 році.

CBECI був запущений в липні 2019 року з метою надання надійних, заснованих на даних відповідей на питання про енергоємний характер майнінгу біткоїнів та пов’язаний з ним вплив на навколишнє середовище.

Головний дослідник Олександр Ноймуллер розповів про роль індексу в наданні відносно точної оцінки видобутку біткоїна а також контекстуалізації даних у спосіб, зрозумілий пересічному користувачеві.

Основні висновки з переглянутої методології включали зосередження уваги на останніх розробках в області обладнання для майнінгу біткоїнів і хешрейту, а також на тому, чи точно відображає CBECI мінливий ландшафт. Дослідники зосередилися на питаннях про те, що призвело до значного зростання хешрейту в останні роки, коли нове обладнання для майнінгу затьмарило старі моделі за обчислювальною потужністю.

Ноймуллер та його колеги відзначили, що дефіцит даних, пов’язаних з апаратним забезпеченням, становить значну проблему, оскільки обмежує здатність CBECI точно оцінити типи обладнання, яке використовують майнери, а також їхню повсюдність.

Це змусило дослідників раніше створити методологію, яка моделює щоденний розподіл обладнання на основі даних про продуктивність і енергоспоживання реального обладнання. Ноймайлер зазначає, що в основі попередньої методології CBECI лежало припущення, що кожна прибуткова модель обладнання, випущена менше п’яти років тому, однаково впливає на загальний хешрейт мережі.

Це, в свою чергу, призвело до «непропорційно великої кількості» старого обладнання для майнінгу в порівнянні з новими моделями в передбачуваному методологією розподілі обладнання в періоди виключно прибуткового майнінгу.

Згодом дослідники виявили, що нещодавно випущене обладнання виявилося недостатньо представленим, тоді як обладнання, що наближається до кінця свого життєвого циклу, було перепредставленим. Це спонукало змінити методологію CBECI.

Потім Ноймеллер пояснив, як його команда почала порівнювати зростання хешрейту з даними імпорту США, що відображають нещодавні поставки обладнання для майнінгу біткоїнів. Це було поєднано з вивченням загальнодоступних даних про продажі виробника обладнання для майнінгу Canaan.

Аналіз, який враховував низку глибоких факторів, був використаний для перевірки гіпотези про те, що зростання хешрейту в мережі можна пояснити нещодавно випущеним обладнанням для майнінгу.

«Ця гіпотеза ґрунтувалася на даних про імпорт в США, і ми шукали додаткові докази для її підтвердження. Якщо дані про продажі Canaan є репрезентативними для галузі, вони підтверджують це твердження».

Ноймуеллер звернув увагу на розбіжності в думках: критики стверджують, що біткойн «ставить під загрозу екологічні досягнення і може посилити зміну клімату», в той час як прихильники стверджують, що гірничодобувна промисловість може боротися зі зміною клімату і приносити інші суспільні вигоди.

«Однак складна природа індустрії та брак інформації часто залишаються недооціненими, звільняючи місце для вибіркових даних та упереджених поглядів», – зазначають критики.

Індекс CBECI включає широкий спектр різноманітних даних та візуалізацій, зокрема індекс попиту на електроенергію для мережі Біткоїн, карту майнінгу, що відображає географічний розподіл хешрейту біткоїна, а також індекс викидів парникових газів.

CBECI та індекси викидів парникових газів надають три різні оцінки для обох секторів, забезпечуючи гіпотетичний діапазон для цих конкретних показників.

Нещодавно британська дослідницька компанія Quantum Blockchain Technologies розробила алгоритмічні методи пошуку, які підвищують ефективність майнінгу біткоїна та ймовірність отримання винагороди.