RL-ACO: Reinforcement Learning Adaptive Consensus Optimization for Scalable Blockchain-Based Greenhouse Gas Monitoring

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Novel integration of RL into BFT consensus for GHG MRV, with formal security proofs and sensitivity analysis.

🏢実務担当者:Demonstrates that blockchain-based MRV can be scaled to industrial consortium sizes using RL-based parameter tuning.

🏛政策担当者:Highlights feasibility of tamper-proof GHG monitoring at scale, relevant for carbon market integrity.

Byzantine Fault Tolerant（BFT）コンセンサスプロトコルは、許可型ブロックチェーンにおけるデータ整合性の保証を支えるが、そのO(N²)のメッセージ複雑性により、産業用温室効果ガス（GHG）のモニタリング・報告・検証（MRV）システムに必要とされる大規模なマルチステークホルダーコンソーシアムでは実用的ではない。パン西アフリカ気候連合を代表するN=400のバリデータにおいて、古典的なPBFTのスループットは約2,610 TPSから337 TPSへと低下し、継続的なIoT駆動型排出量追跡のための最小実現可能性閾値を満たさなくなる。本論文は、Deep Q-Network（DQN）エージェントをコンセンサス制御ループに直接組み込んだAI駆動型コンセンサスフレームワークであるRL-ACOを提示する。エージェントは10次元のブロックチェーン状態ベクトルを観測し、18の離散的なパラメータ調整アクションから選択して、クラスタ数k、ブロック間隔I、排出アラート優先度重みωを動的に調整する。複合的な気候認識型報酬関数R(s, a)は、スループット、P99レイテンシ、Byzantineフォールトトレランス余裕、GHGアラートの適時性を共同で最適化する。最小全域木（MST）階層クラスタ形成は、メッセージ複雑性をO(N²)からO(N log N)へと削減し、BLS閾値署名集約はラウンドあたりの帯域幅を一桁削減する。セキュリティと活性は、f < N/3のByzantineノードに対する部分同期下で形式的に証明される。3つの公開環境データセット（EPA GHGRP、CDP Supply Chain、OpenGHG）で評価したところ、RL-ACOはN=400で3,625 TPSを維持し、PBFTに対して10.8倍、IBFT 2.0に対して3.0倍の改善を示す。DQNエージェントは約1,200のトレーニングエピソードで収束し、異常検出F1を65.3%から91.2%に引き上げ、ISO 14064-3コンプライアンススコア96/100を達成する。864構成の感度分析により、ワークロード、Byzantine率、ハイパーパラメータ選択に関係なく、IBFT 2.0に対するフレームワークのスループット優位性が+127%を下回ることはないことが確認される。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Byzantine Fault Tolerant (BFT) consensus protocols underpin data-integrity guarantees in permissioned blockchains, yet their O(N 2 ) message complexity renders them impractical for the large multi-stakeholder consortia required by industrial greenhouse-gas (GHG) Monitoring, Reporting, and Verification (MRV) systems. At N = 400 validators representative of a pan-West-African climate coalition classical PBFT throughput collapses from approximately 2,610 TPS to 337 TPS, violating the minimum viability threshold for continuous IoT-driven emissions tracking. This paper presents RL-ACO, an AI-driven consensus framework that embeds a Deep Q-Network (DQN) agent directly into the consensus control loop. The agent observes a ten-dimensional blockchain state vector and selects from 18 discrete parameter-adjustment actions to dynamically tune cluster count k , block interval I , and emission-alert priority weight ω . A composite climate-aware reward function R(s, a) jointly optimizes throughput, P99 latency, Byzantine fault-tolerance margin, and GHG alert timeliness. Minimum Spanning Tree (MST) hierarchical cluster formation reduces message complexity from O(N 2 ) to O(N log N) , while BLS threshold signature aggregation cuts per-round bandwidth by an order of magnitude. Security and liveness are formally proven under partial synchrony for f < N/3 Byzantine nodes. Evaluated on three public environmental datasets EPA GHGRP, CDP Supply Chain, and OpenGHG RL-ACO sustains 3,625 TPS at N = 400, a 10.8 improvement over PBFT and 3.0 over IBFT 2.0. The DQN agent converges in approximately 1,200 training episodes, raises anomaly-detection F1 from 65.3 % to 91.2 %, and achieves an ISO 14064-3 compliance score of 96/100. An 864-configuration se nsitivity analysis confirms that the framework’s throughput advantage over IBFT 2.0 never falls below +127 % irrespective of workload, Byzantine rate, or hyperparameter choice.

• semanticscholar https://doi.org/10.29322/ijsrp.16.05.2026.p17325first seen 2026-07-13 06:33:16 · last seen 2026-08-10 05:14:31