Ethereum 2.0 – Co premiera oznacza dla Twojej aplikacji?

Maciej Zieliński

07 sty 2021
Ethereum 2.0 – Co premiera oznacza dla Twojej aplikacji?

Ethereum 2.0, znane również  jako Serenity to od dawna wyczekiwana aktualizacja sieci Ethereum, znacząco poprawiająca bezpieczeństwo i skalowalność chyba najpopularniejszego protokołu Blockchain na świecie. Przede wszystkim zmniejszy ona znacząco zużycie energii oraz umożliwi sieci przetwarzanie większej ilości transakcji. Co oznacza to dla zdecentralizowanych aplikacji?

Najważniejszymi usprawnieniami od strony  technicznej mają być przekształcenie Ethereum w blockchain typu Proof-of-stake oraz wprowadzenie fragmentarycznych łańcuchów. Należy jednak pamiętać, że są to zmiany tylko w infrastrukturze Ethereum. Użytkownicy, programiści czy właściciele Dapp oraz posiadacze ETH mogą być spokojni. Ethereum 2.0 będzie w pełni kompatybilny z siecią Ethereum 1.0, której używają dzisiaj. Natomiast z posiadanego ETH będą mogli korzystać również po aktualizacji. 

Dlaczego więc te zmiany są aż tak ważne? Jak wpłyną one na Twoją aplikacje? Na blogu Nextrope postaramy się przedstawić wszystko co powinieneś wiedzieć o Ethereum 2.0. 

Źródło: ethereum.org

Obecne ograniczenia

Wypuszczone w 2015 Ethereum szybko stało się najczęściej używanym protokołem Blockchain (tutaj dowiesz się czym są protokoły blockchain i co je od siebie odróżnia[MM1] ). Otwarty publiczny system pozwolił na powstanie wcześniej niespotykanych aplikacji softwarowych oraz wygenerował miliardów dolarów wartości. Jednak aby w pełni wykorzystać swój potencjał Ethereum musi jeszcze uporać się z kilkoma ograniczeniami.

Szybkość i wydajność:

Obecnie Ethereum jest w stanie obsługiwać około 15 transakcji na sekundę. W porównaniu do Visy czy Mastercard, które są w stanie przetwarzać ich nawet 1500 w tym samym czasie, wypada więc dość blado. Ponadto proces “wydobywania” ETH, na którym oparta jest weryfikacji tych transakcji zużywa zbyt dużo energii, co ogranicza możliwości skalowania całej sieci. 

Na czym polega “wydobywanie” ETH?

Wydobywanie to proces tworzenia bloku transakcji, który ma zostać dodany do łańcucha bloków (stąd blockchain) Ethereum. Każdy blok zawiera informacje o transakcjach oraz dane takie jak Hash - unikatowy kod bloku oraz hash poprzedniego bloku do którego hash bloku jest kompatybilny. 

Zasadniczo rolą górników jest przetwarzanie oczekujących transakcji w zamian za nagrody w postaci ETH, rodzimej waluty Ethereum (odpowiednio 2 ETH za każdy wygenerowany blok). Wygenerowanie bloku wymaga wykorzystania dużej mocy obliczeniowej, ze względu na poziom trudność ustalany przez protokół Ethereum. Poziom trudności jest proporcjonalny do całkowitej ilości mocy obliczeniowej używanej do wydobywania Ethereum i służy jako sposób na zabezpieczenie sieci przed atakami, a także dostrajania szybkości tworzenia kolejnych bloków. Ten system wykorzystania mocy obliczeniowej w celu zabezpieczenia i weryfikacji danych znany jest jako Proof-of-Work (PoW).

Dla utrzymania bezpieczeństwa obecnej sieci Ethereum konieczna jest więc duża energochłonność procesu wydobywania - dzięki niej koszt ataku na sieć, wprowadzenia jakiejkolwiek zmiany do któregoś z już istniejących bloków jest niezwykle wysoki.

Problem  zachowaniem decentralizacji przy konieczności skalowania 

Istnieją oczywiście protokły Blockchainy takie jak Hyperledger Fabric czy Quorum  pozwalające na obsługę większej ilości transakcji na sekundę. Jednak wyższa wydajność wynika w ich przypadku z większej od Ethereum centralizacji. Z założenia Ethereum ma pozostać siecią w pełni zdecentralizowaną, dlatego takie rozwiązanie w tym przypadku nie wchodzi w grę. Wydaje się twórcy Ethereum 2.0 znaleźli sposób aby poprawić wydajność i umożliwia skalowanie, nie poświęcając decentralizacji. 

Co nowego w Ethereum 2.0?

Fragmentaryczne łańcuchy 

W tej chwili wszystkie węzły w sieci Ethereum zanim przetworzą nową transakcję muszą pobrać, odczytać, zanalizować i przechowywać każdą poprzednią. Nic więc dziwnego, że Ethereum obecnie nie jest w stanie przetworzyć więcej niż wspomniane 15 transakcji na sekundę. 

Ethereum 2.0 wprowadza fragmentaryczne łańcuchy, będące równoległymi łańcuchami blockchain, które przejmują odpowiednią część pracy związanej z przetwarzaniem sieci. Pozwalają one na rozproszenie węzłów w podzbiory odpowiadające fragmentom sieci. Dzięki czemu każdy węzeł nie musi przetwarzać i przechowywać transakcję z całej sieci, a tylko te znajdujące się w jego podzbiorze. 

Dowód stawki (Proof-of-stake) w Ethereum 2.0

W Ethereum 2.0 Proof-of-Work ma zostać zastąpiony Proof-of-stake. Zabezpieczenie sieci będzie uzyskiwane poprzez zobowiązania finansowe, a nie zużycie mocy obliczeniowej - energii. Dowód stawki to proces uzyskiwania konsensusu, w ramach którego ETH staje się walidatorem dla Ethereum. Walidator uruchamia oprogramowanie, które potwierdza transakcję i dodaje nowe bloki w łańcuchu. Aby zostać pełnym walidatorem, potrzebne bedzie 32 ETH. Powstanie jednak możliwość dołączenia do puli mniejszych walidatorów i zaoferowania tym samym mniejszej stawki. Przetwarzając transakcje walidatorzy będą dbać o zachowanie konsensusu względem danych, a więc i  bezpieczeństwa całej sieci.

Proof-of-stake pozwoli drastycznie ograniczyć energochłonność całej sieci, co stanowi kluczowy krok w kierunku dalszego skalowania Ethereum oraz zwiększa jego przyjazność dla środowiska. 

Beacon chain

Decydującą rolę we wprowadzenia dowodu stawki do Ethereum odgrywa Beacon Chain, który w uproszczeniu można określić warstwą koordynującą działanie całego systemu. Jednak w odróżnieniu od obecnej w Ethereum sieci głównej (meinnet) nie obsługuje ona kont ani inteligentnych kontraktów (smart contracts). Natomiast jej głównym zadaniem ma być wprowadzenie zarządzanie protokołem Proof-of-stake dla wszystkich fragmentarycznych łańcuchów (shardów). To właśnie przyłączenie Beacon Chain do Ethereum stanowiło pierwszy krok ku wersji 2.0 (phase 0).

Źródło: ethereum.org

Ethereum 2.0, co przyniesie 2021?

Wprowadzenie Ethereum 2.0 twórcy podzieli na 3 etapy - fazy: Phase 0, 1 i 2. W grudniu 2020 roku zakończyła się rozpoczęta w 2018 pierwsza z nich. Jak wspomnieliśmy jej głównym celem było uruchomienia Beacon chain. Sukces fazy 0 pozwoli na rozpoczęcie w 2021 fazy 1 - wdrożenia  łańcuchów odłamków, które rozpocznie pełnoprawne przejście na protokół Proof-of-stake. Pełną aktualizacje do Ethereum 2.0 umożliwi faza 2 zaplanowana na przełom 2021 i 2022 roku, to właśnie wtedy łańcuchy odłamków powinny zacząć obsługiwać wszystkie kontrakty i transakcje. 

Jak kolejne fazy implikacji Ethereum 2.0 mogą wpłynąć na  ceny ETH? Do tego pytanie z pewnością wrócimy jeszcze na blogu. 

Tagi

Most viewed


Never miss a story

Stay updated about Nextrope news as it happens.

You are subscribed

AI w Branży Nieruchomości. Jak wspiera rynek mieszkań?

Miłosz Mach

13 mar 2025
AI w Branży Nieruchomości. Jak wspiera rynek mieszkań?

Obecnie wiele sektorów gospodarki przechodzi transformację cyfrową. AI w 2025 to już nie tylko gadżet, a narzędzie, które przeprowadza rozmowy z klientami, usprawnia podejmowanie decyzji i optymalizuje procesy sprzedażowe. Równolegle, technologia blockchain zapewnia bezpieczeństwo , transparentność i skalowalność transakcji. Tym wpisem rozpoczynamy serię publikacji o AI w biznesie, a dzisiejszy artykuł poświęcimy wykorzystaniu sztucznej inteligencji w branży nieruchomości.

AI vs. Tradycja: Kluczowe Implementacje AI w Sektorze Nieruchomości

Projektowanie, sprzedaż, i zarządzanie - dotychczasowe metody ustępują miejsca decyzjom wspieranym danymi.

Przełom w Obsłudze Klienta

Chatboty i Asystenci AI zmieniają sposób, w jaki firmy komunikują się z klientami. Obsługują równocześnie setki zapytań, personalizują oferty i prowadzą klientów przez proces zakupowy. Wdrożenie agentów AI może prowadzić do wzrostu jakościowych leadów dla deweloperów oraz automatyzacji odpowiedzi na większość standardowych zapytań klientów. Wyzwania techniczne przy implementacji takich systemów obejmują:

  • Integrację z istniejącymi bazami danych nieruchomości - chatbot musi mieć dostęp do aktualnych ofert, cen i dostępności
  • Personalizację komunikacji - system musi dostosowywać komunikację do indywidualnych potrzeb klienta
  • Zarządzanie wiedzą branżową - chatbot potrzebuje specjalistycznej wiedzy o lokalnym rynku nieruchomości

Zaawansowana Analiza Danych

Systemy kognitywnej AI wykorzystują uczenie głębokie (deep learning) do analizy złożonych zależności na rynku nieruchomości, t.j. trendów makroekonomicznych, lokalnych planów zagospodarowania czy zachowań użytkowników na platformach społecznościowych. Wdrożenie takiego rozwiązania wymaga:

  • Zebrania wysokiej jakości danych historycznych
  • Stworzenia infrastruktury do przetwarzania danych w czasie rzeczywistym
  • Opracowania odpowiednich modeli uczenia maszynowego
  • Ciągłego monitorowania i aktualizacji modeli w oparciu o nowe dane

Inteligentne Projektowanie

Generatywna sztuczna inteligencja rewolucjonizuje projektowanie architektoniczne. Te zaawansowane algorytmy potrafią generować dziesiątki wariantów projektu budynku uwzględniających ograniczenia działki, wymogi prawne, efektywność energetyczną i preferencje estetyczne.

Optymalizacja Efektywności Energetycznej Budynków

Inteligentne systemy zarządzania budynkami (BMS) wykorzystują AI do optymalizacji zużycia energii przy jednoczesnym zachowaniu komfortu mieszkańców. Algorytmy uczenia ze wzmocnieniem (reinforcement learning) badają dane z czujników temperatury, wilgotności i jakości powietrza, a następnie dostosowują parametry ogrzewania, klimatyzacji i wentylacji.

Integracja AI z Blockchain a Tokenizacja Nieruchomości

Połączenie AI z technologią blockchain stwarza nowe możliwości dla branży nieruchomości. Blockchain to rozproszona baza danych, w której informacje są przechowywane w niezmienialnych "blokach". Zapewnia bezpieczeństwo transakcji i transparentność danych, podczas gdy AI analizuje te dane i wyciąga wnioski. W praktyce oznacza to, że historia własności, wszystkie transakcje i modyfikacje nieruchomości są zapisane w sposób niemożliwy do podrobienia, a AI pomaga w interpretacji tych danych i podejmowaniu decyzji.

Przyszłość AI w Branży Nieruchomości: Trendy i Prognozy

AI w sektorze nieruchomości ma potencjał przyniesienia branży wartości od 110 do 180 miliardów dolarów amerykańskich, jak podkreślają eksperci McKinsey & Company.

Kluczowe kierunki rozwoju w najbliższych latach to:

  • Autonomiczne systemy negocjacyjne - agenci AI wyposażeni w strategie teorii gier, zdolni do prowadzenia złożonych negocjacji
  • AI w planowaniu urbanistycznym - algorytmy planujące rozwój miast i optymalną alokację przestrzeni
  • Tokenizacja nieruchomości - wykorzystanie blockchain do podziału nieruchomości na cyfrowe tokeny, umożliwiające inwestowanie w części nieruchomości

Wnioski

Pytanie dla firm nie brzmi już "czy", ale "jak" wdrażać AI, aby maksymalizować korzyści i konkurencyjność swoich ofert. Strategiczne podejście zaczyna się od zdefiniowania konkretnych problemów biznesowych, a następnie doboru odpowiednich technologii.

Jakie wartości potencjalnie wniesie do Twojej organizacji?
  • Obniżenie kosztów operacyjnych dzięki automatyzacji
  • Poprawę doświadczenia klienta i skrócenie czasu transakcji
  • Zwiększenie dokładności prognoz i wycen, redukcja ryzyka biznesowego
Nextrope Logo

Chcesz wdrożyć AI w swoim biznesie nieruchomości?

Nextrope specjalizuje się w implementacji rozwiązań AI i blockchain dostosowanych do konkretnych potrzeb biznesowych. Nasze doświadczenie pozwala na:

  • Tworzenie inteligentnych chatbotów obsługujących klientów 24/7
  • Implementację systemów analitycznych do wyceny nieruchomości
  • Budowę bezpiecznych rozwiązań blockchain dla transakcji nieruchomościowych
Umów bezpłatną konsultację

Lub sprawdź pozostałe artykuły z serii "AI w biznesie"

AI w automatyzacji frontendowej – jak zmienia pracę programisty?

Gracjan Prusik

10 mar 2025
AI w automatyzacji frontendowej – jak zmienia pracę programisty?

Rewolucja AI w Warsztacie Frontendowca

W dzisiejszych czasach programowanie bez wsparcia AI to rezygnacja z potężnego narzędzia, które radykalnie zwiększa produktywność i wydajność developera. Dla współczesnego developera AI w automatyzacji frontendowej to nie tylko ciekawostka, ale kluczowe narzędzie zwiększające produktywność. Od automatycznego generowania komponentów, przez refaktoryzację, aż po testowanie - narzędzia AI fundamentalnie zmieniają naszą codzienną pracę, pozwalając skupić się na kreatywnych aspektach programowania zamiast na żmudnym pisaniu powtarzalnego kodu. W tym artykule pokażę, jak najczęściej wykorzystywane są te narzędzia, aby pracować szybciej, mądrzej i z większą satysfakcją.

Ten wpis rozpoczyna serię poświęconą zastosowaniu AI w automatyzacji frontendowej, w której będziemy analizować i omawiać konkretne narzędzia, techniki i praktyczne przypadki użycia AI, pomagające programistom w codziennej pracy.

AI w automatyzacji frontendowej – jak pomaga w refaktoryzacji kodu?

Jednym z najczęstszych zastosowań AI jest poprawianie jakości kodu i znajdowanie błędów. Narzędzia potrafią analizować kod i sugerować optymalizacje. Dzięki temu będziemy w stanie pisać kod znacznie szybciej, a także znacznie zmniejszyć ryzyko związane z ludzkim błędem.

Jak AI ratuje nas przed frustrującymi błędami

Wyobraź sobie sytuację: spędzasz godziny debugując aplikację, nie rozumiejąc dlaczego dane nie są pobierane. Wszystko wydaje się poprawne, składnia jest prawidłowa, a jednak coś nie działa. Często problem tkwi w drobnych szczegółach, które trudno wychwycić podczas przeglądania kodu.

Spójrzmy na przykład:

function fetchData() {
    fetch("htts://jsonplaceholder.typicode.com/posts")
      .then((response) => response.json())
      .then((data) => console.log(data))
      .catch((error) => console.error(error));
}

Na pierwszy rzut oka kod wygląda poprawnie. Jednak po uruchomieniu nie otrzymamy żadnych danych. Dlaczego? W URL-u znajduje się literówka - "htts" zamiast "https". To klasyczny przykład błędu, który może kosztować developera godziny frustrującego debugowania.

Kiedy poprosimy AI o refaktoryzację tego kodu, nie tylko otrzymamy bardziej czytelną wersję wykorzystującą nowsze wzorce (async/await), ale również - co najważniejsze - AI automatycznie wykryje i naprawi literówkę w adresie URL:

async function fetchPosts() {
    try {
      const response = await fetch(
        "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts"
      );
      const data = await response.json();
      console.log(data);
    } catch (error) {
      console.error(error);
    }
}

Jak AI w automatyzacji frontendowej przyspiesza tworzenie UI?

Jednym z najbardziej oczywistych zastosowań AI w frontendzie jest generowanie komponentów UI. Narzędzia takie jak GitHub Copilot, ChatGPT czy Claude potrafią wygenerować kod komponentu na podstawie krótkiego opisu lub przesłanego im obrazu.

Dzięki tym narzędziom możemy tworzyć złożone interfejsy użytkownika w zaledwie kilkadziesiąt sekund. Wygenerowanie kompletnego, funkcjonalnego komponentu UI zajmuje często mniej niż minutę. Co więcej, wygenerowany kod jest zazwyczaj pozbawiony błędów, zawiera odpowiednie animacje i jest w pełni responsywny, dostosowując się do różnych rozmiarów ekranu. Ważne jest, aby dokładnie opisać czego oczekujemy.

Widok wygenerowany przez Claude po wpisaniu "Na podstawie wczytywanych danych wyświetl posty. Strona ma być responsywna. Kolory przewodnie to: #CCFF89, #151515 i #E4E4E4".

Wygenerowany widok postów

AI w analizie i rozumieniu kodu

AI może analizować istniejący kod i pomóc w jego zrozumieniu, co jest szczególnie przydatne w przypadku dużych, skomplikowanych projektów lub kodu napisanego przez kogoś innego.

Przykład: Generowanie podsumowania działania funkcji

Załóżmy, że mamy funkcję do przetwarzania danych użytkowników, której działania nie rozumiemy na pierwszy rzut oka. AI może przeanalizować kod i wygenerować jego czytelne wyjaśnienie:

function processUserData(users) {
  return users
    .filter(user => user.isActive) // Sprawdza wartość `isActive` dla każdego użytkownika i zostawia tylko te obiekty, gdzie `isActive` jest prawdziwe (true)
    .map(user => ({ 
      id: user.id, // Pobiera wartość `id` z każdego obiektu użytkownika
      name: `${user.firstName} ${user.lastName}`, // Tworzy nowy string, łącząc `firstName` i `lastName`
      email: user.email.toLowerCase(), // Zamienia adres e-mail na małe litery
    }));
}

W tym przypadku AI nie tylko podsumowuje działanie kodu, ale też rozbija poszczególne operacje na łatwiejsze do zrozumienia fragmenty.

AI w automatyzacji frontendowej – tłumaczenia i wykrywanie błędów

Każdy frontendowiec wie, że praca programisty to nie tylko kreatywne tworzenie interfejsów, ale także mnóstwo powtarzalnych, żmudnych zadań. Jednym z nich jest implementacja tłumaczeń dla aplikacji wielojęzycznych (i18n). Dodawanie tłumaczeń dla każdego klucza w plikach JSON, a następnie ich weryfikacja, potrafi być czasochłonna i podatna na błędy.

Dzięki AI możemy jednak znacznie przyspieszyć ten proces. Wykorzystanie ChatGPT, DeepSeek czy Claude pozwala na automatyczne generowanie tłumaczeń dla interfejsu użytkownika, a także wychwytywanie błędów językowych i stylistycznych.

Przykład:

Mamy plik tłumaczeń w formacie JSON:

{
  "welcome_message": "Witaj w naszej aplikacji!",
  "logout_button": "Wyloguj się",
  "error_message": "Coś poszło nie tak. Spróbuj ponownie później."
}

AI może automatycznie wygenerować jego wersję w języku angielskim:

{
  "welcome_message": "Welcome to our application!",
  "logout_button": "Log out",
  "error_message": "Something went wrong. Please try again later."
}

Co więcej, AI potrafi wykryć błędy ortograficzne czy niekonsekwencje w tłumaczeniach. Jeśli na przykład w jednym miejscu użyliśmy "Wyloguj się", a w innym "Wyjdź", AI może zasugerować ujednolicenie terminologii.

Tego typu automatyzacja nie tylko oszczędza czas, ale też minimalizuje ryzyko ludzkich błędów. A to tylko jeden z przykładów – AI pomaga również w generowaniu dokumentacji, pisaniu testów oraz optymalizacji wydajności – o czym opowiemy w kolejnych artykułach.

Podsumowanie

Sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki frontendowcy pracują na co dzień. Od generowania komponentów, przez refaktoryzację kodu i wykrywanie błędów, aż po automatyczne testowanie i dokumentację – AI znacząco przyspiesza i usprawnia pracę. Bez tych narzędzi stracimy bardzo dużo czasu, czego oczywiście nie chcemy.

W kolejnych częściach serii omówimy m.in.:

Śledź nas, aby być na bieżąco!