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2011年、2018年そして2021年も何かと話題に上がる仮想通貨。ビットコインの価格高騰など興味のないゲーマーでも耳にすることは多いと思いますが、そんな仮想通貨を題材にしたシミュレーターゲーム『 Crypto Mining Simulator 』がSteam向けに4月25日にリリースされました。本稿ではデベロッパーStanislaw Devが手掛けるホットなシミュレーターのプレイレポをお届けします。 Crypto Mining Simulator Game Trailer. 売買などの取引のチェックには「マイニングPC」が使用され、膨大な言わば暗号の様な「関数」を解く必要があります。それを一番最初に解いた人には報酬として新規発行の通貨が与えられるというわけです。そのシステムが金貨を掘り当てる行為に似ていることから「マイニング」と呼ばれ、その作業をする人達を「マイナー」と呼びます。全ての仮想通貨がこうした仕組みで運用されているわけではありませんが、さらに詳しく知りたい場合は、「仮想通貨・マイニング」で調べてみて下さい。 ※この後、仮想通貨取引のチャートなどが出てきますが、本稿は仮想通貨投資を勧めるものではなく、あくまで『Crypto Mining Simulator』の解説のために載せております。仮想通貨投資を推奨するものではありません。 『Crypto Mining Simulator』とは. 『Crypto Mining Simulator』の実内容に迫る！ とりあえず「Go to Shop」とタスクにあるので、部屋に設置された扉に進むと「どこでもドア」かのごとくお店に到着します。PCショップの内装は、秋葉原にありそうな店内をイメージしてか所々に何処で手に入れた？と思うようなポスターがチラホラ. 。 マイニングPCはハッシュレートが命！ はじめて作ったマイニングPCは、CPU：i7-9700K、GPU：RTX2080 8GB×1枚、メモリー8GBで、ハッシュレートが「約50.77 Mh/s」という結果に……正直早いのかどうが分かりませんでした。他の人達はどんなPCを組んだのか気になり、Steamの掲示板を見てみると、CPU、メモリー、は安い物を使いGPUに予算を多く割当て、安いGPUを複数枚買った方が効率が良いと発覚！早速ニューゲームでやり直します。 マイニングの待ち時間で稼ぐ！ ここまで紹介してきた『Crypto Mining Simulator』ですが、細かいバグが散見されるのと、電力の数値は表示されるものの、電気代が発生しないためリアルなマイナー生活を再現！というほど高いクオリティではありません。あくまでPCパーツを買って組み、マイニングさせて時が過ぎるのを待ちつつ、トレードと検証を繰り返しながら日々を送るゲームとなっています。 タイトル： Crypto Mining Simulator 対応機種： PC（Steam） 記事におけるプレイ機種： PC（Steam） 発売日： 2021年4月25日 記事執筆時の著者プレイ時間： 2.5時間 価格： 1,010円. —- 「爆速プレイレポ」ではハードコアゲーマーなライターから読者に向けて、新作タイトルの生の内容を伝えるプレイレポートをお届けします。対象となるタイトルは、 執筆時点で発売48時間内の新作 、かつAAAからインディーまで、ジャンルやプラットフォームを問わず「 読者が気になるだろうゲーム 」もしくは「 ハードコアゲーマーのアンテナが反応するゲーム 」です。 性質上、本企画においてはゲームの評価や採点は 行いません 。ストーリーなどの「ネタバレ」も軽度な内容に留まることが殆どです。また、記事執筆にはデベロッパー/パブリッシャーからプレイレポート用として提供されたゲームソフトが含まれる場合もあります。プレイ時間自体も 基本的には短い段階での執筆 となります。 なお、マルチプラットフォームで展開されている作品においては、対応している機種のうちのひとつのエディションのみをプレイしています。そのため、本文内でプレイした際の使用機種についても明記しています。 《うなぎ》, ゴールドビットコインカジノアプリ. 仮想通貨の採掘を勝手に実施するマルウェアの正体. ビットコインなどの仮想通貨は既存の貨幣と異なりオンラインで制御が行われ、各端末での分散処理によって新たな通貨が生み出される。この仕組みを悪用し、マルウェアに感染させた端末を外部から操作し仮想通貨の発行（＝マイニング、採掘）を行って利益を得ようとするマルウェアが存在する。 図1 ESET LiveGrid®の調査に基づくWebマイナーに影響される国々. 該入力に基づく該システムの出力の予測で或る精度を有するフイーチャー組み 合わせを同定することが望ましい。特定の入力組み合わせ、又はフイーチャー組 み合わせは多くのユニークな部分空間を規定することが上記例から分かる。有限 数の入力シーケンスを仮定すれば、の部分空間の数は勿論有限であるが、該数は 入力数と共に極めて急速に成長する。 フイーチャー選択のタスクは入力−入力の相互作用の可能性により複雑化する 。この様な相互作用が存在すれば、個別には情報貧弱な入力が高い情報エントロ ピーを有する入力の組み合わせを作る相補的な仕方で組み合わされ得る。かくし て、入力−入力相互作用の可能性を無視するどんなフイーチャー選択方法もモデ ル化過程から有用な入力を排除する可能性があり得る。この制限を避けるために 、好ましい方法は、入力−入力関係を本質的に含み、該データ内にあるかも知れ ぬ何等かの非線形性を非常に自然に処理する、情報理論ベースのフイーチャー部 分空間を選択する取り組みを使用する。 加えて、該方法は利用可能な部分空間のエグゾースチブ（exhaustive）な探索 を含むが、それが好ましくは情報エントロピーのメザーを適応度関数として使う 遺伝的発展型アルゴリズム（genetic evolutionary algorithm）を含むのがよい 。 ３．遺伝的発展と情報エントロピーを使用するフイーチャー部分空間選択 ここで説明する方法は好ましくは”遺伝的アルゴリズム”として公知の比較的 最近のアルゴリズム的取り組みを使用するのがよい。ジョンエイチ．ホランド（ John H. Holland）｛１９７５年発行、アナーバー、ミシガン大学プレス（Ann A rbor:the University of Michigan Press）、”天然及び人工的システムでの適 合（Adaptation in Natural and Artificial Systems）”で｝により定式化され 、又デー．イー．ゴルドバーグ（D. E. Goldberg）｛１９８９年発行、アデイソ ン−ウエズレーパブリッシングカンパニー（Addison-Wesley Publishing Compan y）、”探索、最適化及び機械学習に於ける遺伝的アルゴリズム（Genetic Algor ithms in Search, Optimization and Machine Learning）”で｝及びエム．ミッ チェル（M. Mitchell）｛１９９７年発行、エムアイテープレス（M.I.T. Press ）、”遺伝的アルゴリズム入門（An Introduction to Genetic Algorithms）” で｝により説明された様に、該取り組みは最適化問題を解く強力で、一般的な方 法である。遺伝的アルゴリズムの取り組みは次の様である。 （ａ）問題の解空間（solution space）をＮビット記号列（N-bit strings） の母集団（population）としてエンコードする。ポピュラーなエンコード用フレ ームワークは２進記号列（binary strings）に基づく。該ビット記号列の集まり は”遺伝子プール（gene pool）”と呼ばれ、個別ビット記号列は”遺伝子（gen e）”と呼ばれる。, ゴールドビットコインカジノアプリ. （ｂ）目前の問題に対する何等かのビット記号列の適応度（fitness）を測定 する適応度関数（fitness function）を規定する。換言すれば、該適応度関数は 何等かの起こり得る解の良さ（goodness）（又は精度）を測定する。 （ｃ）ビット記号列のランダムな遺伝子プールで最初にスタートする。それを 通してより”適した（fit）”ビット記号列が”より適した（fitter）”子供（o ffspring）の新しいプールを作るために優先的にメートする、選択的再組み合わ せ（selective recombination）及び突然変異（mutation）の様な、遺伝子から 得られたアイデアを使用することにより、より適したビット記号列の次の世代が 発展出来る。”適応度（Fitness）”は情報エントロピーのメザーにより決定さ れる。突然変異の役割は起こり得る解の探索空間を拡張することであり、該解は 改善された度合のローバストさ（robustness）を創る。 これらの側面の各々を下記で更に詳細に論じる。 ａ．Ｎビット記号列の母集団としての解のエンコーデイング（Encoding solutio n as a population of N-bit strings） 最適問題を解くために遺伝適アルゴリズムを使う最初の過程は、ビット記号列 として表される解となる方法で該問題を表すことである。簡単な例は４入力と１ 出力を有するデータベースである。入力の種々の組み合わせが４ビット２進記号 列により表される。該ビット記号列１１１１は、全ての入力が該組み合わせ内に 含まれる入力組み合わせ、又はフイーチャー部分空間を表す。最左ビットを入力 Ａ、第２の最左ビットをＢ、第３の最左ビットを入力Ｃそして最右ビットを入力 Ｄと呼ぶ。もしビットが値１に換わるなら、それは対応フイーチャーが該組み合 わせ内に含まれるべきことを意味する。逆に、もしビットが値０に換わるなら、 それは対応フイーチャーが該組み合わせ内で排除されるべきことを意味する。 同様に、該ビット記号列１０００は唯フイーチャーＡが含まれ、全ての他の入 力が排除される入力組み合わせを表す。この方法で、１６の全可能性からのあら ゆる起こり得る入力組み合わせは４ビット２進記号列により表される。一般に、 もしモデル化されるデータベースにＮ入力があるなら、全ての起こり得る入力組 み合わせはＮビット２進記号列を使用して表される。４次元のフイーチャー部分 空間を表すサンプルの２進ビット記号列は図４に示される。図４の該ビット記号 列はＤビットを有し、その４つだけが”１”のビットである。該”１”のビット は４つのフイーチャーＦ１，Ｆ４，Ｆｉ、そしてＦＤと対応する。該変数ｉとＤ は一般化された場合を表すために使用される。更に進んだ例が図３Ａで示される が、そこでは４入力システムを表し、１つの”１”ビットを有する、４ビット記 号列が１次元フイーチャー部分空間に対しコード化する。２つの”１”ビットが 図３Ｂに見られる２次元部分空間に対しコード化し、３つの”１”ビットが図３ Ｃで見られる３次元部分空間に対しコード化する。 ｂ．ビット記号列の適応度を測定するための適応度関数の規定 最適化問題への解として最適ビット記号列を発展させるために、発展過程をド ライブするため使用される定量評価（metric）を規定することが必要である。こ の定量評価は遺伝的アルゴリズムでは適応度関数と呼ばれる。それは与えられた ビット記号列が如何に良く目前の問題を解くかのメザー（measure）である。適 当な適応度関数を規定することは該ビット記号列がより良い解へ発展することを 保証する重要過程（critical step）である。 上記例では、各４ビット２進記号列は入力の起こり得る組み合わせをエンコー ドする。入力フイーチャー部分空間は、対応するビット記号列内でオンに換わる 入力フイーチャーを使用することにより作られ得る。データベース内のデータは このフイーチャー部分空間内へ射影され得る。該適応度関数は、該入力フイーチ ャー部分空間上で出力状態の分布を調べることにより情報豊富さのメザーを提供 する。もし該出力状態がこの部分空間上で非常にクラスターされてそして分離さ れていれば、該対応する入力フイーチャー組み合わせは異なる出力状態を分離す ることでよい仕事をしているので該適応度関数は高い値となる。逆に、もし全て の出力状態が該部分空間上にランダムに分布されているならば、該対応する入力 フイーチャー組み合わせは該異なる出力状態を分離することで貧弱な仕事をして いるので該適応度関数は低い値となる。代わりに、該適応度関数は、該部分空間 内の個別セルの情報豊富さを調べ、次いで該セルの加重平均を形成することによ り該部分空間の情報豊富さのメザーを提供してもよい。 好ましくは、出力状態クラスタリングのグローバルなメザーは最良のビット記 号列の発展をドライブする該適応度関数として使用される。このメザーは好まし くはクラスタリングを規定する強力な方法であるエントロピー関数に基づくのが よい。適応度関数のこのエントロピー的規定を用いて、該出力を最も良くクラス ターし分離する入力組み合わせを表すビット記号列が該発展型過程から出現する 。代わりの適応度関数は、出力状態確率の標準偏差か分散か、又は少なくとも１ つの出力確率が他の出力確率より顕著に大きい部分空間内のセル数を表す値かを 含む。出力状態の集中を測定する他の同様な発見的方法（heuristics）、又はア ドホック（ad hoc）な規則は発展型過程内で容易に交換される。 ｃ．発展型過程の詳細 １．Ｎビット２進記号列のランダムなプールの創生 図５Ａを参照すると、該発展型過程５００は過程５１０で始まり、そこではＮ ビットの２進記号列のランダムなプールが創られる。これらの初期２進記号列は 、それらがともかく最適であると云う先験的理由がないので一般的にそれらの適 応度関数用には非常に低い値しか持たない入力フイーチャー組み合わせをエンコ ードする。この初期プールは該発展型過程を始動するため使われる。 ２．適応度の計算 該プール内の各２進記号列の適応度は過程（ｂ）で説明した方法を使用して計 算される。該データは過程５２０で示すようにバランスを取られる。各２進記号 列用にフイーチャー部分空間が発生され、データベース内のデータが対応する部 分空間内へ射影される。該部分空間は過程５３０で行われた選択に従って、等間 隔のビニング５３２又は適合的に隔てられたビニング５３４の選択に依りビンに 分けられる。考慮下の特定の遺伝子が過程５４０で選択され、そしてビンの数は 過程５５０で、好ましくはユーザー入力により、ビンの固定数５５２を指定する か又はセル当たりサンプルの平均数５５４を指定することにより決定される。該 ビン配置は次いで過程５６０に示す様に、決定される。次いで対応２進記号列の 適応度を表す出力状態のクラスタリングと分離の程度を計算するためにエントロ ピー関数又は他の規則が使用される。これは、データ点が各部分空間内に配置さ れる過程５７０と、グローバル情報コンテントが決定される過程５８０で示され る。過程５８５により示される様に、次の遺伝子シーケンスは過程５４０の開始 で動作する。 ３．適応度の加重ルーレットホイール（weighted rourette wheel）の創生 各２進記号列の適応度が計算された後、該適応度の加重ルーレットホイール５ ９２が図５Ｃに示す様に創られる。これは、より高い適応度値（fitness value ）を有する２進記号列がより低い適応度値を有する２進記号列よりも比例してよ り広いスロット幅に付随される過程と考えられる。これは、該ルーレットホイー ルが廻されると、より低い適応度の２進記号列よりも、より高い適応度の２進記 号列の選択に、より重く加重する。この過程は下記で更に詳細に説明する。 ４．新しい親の２進記号列（new parent binary strings）の選択 ルーレットホイール５９２は次いで廻され、該ホイールが終わるスロットに対 応する２進記号列が選択される。もし元のプールにＮ個の２進記号列があるなら 、該ホイール５９２はＮ個の新親記号列を選択するためＮ回廻される。ここで重 要な点はもしそれが高い適応度値を有するなら該同じ２進記号列が１回より多く 選ばれ得ることである。逆に、低い適応度関数を有する２進記号列は、それが完 全に排除されることはないが、親として決して選択されないことが起こり得る。 次いでＮ個の親が、新しい子の２進記号列発生への先駆者としてＮ／２個の対に 対化される。 ５．子記号列を創る親の交叉（crossover）と突然変異（mutation） 一旦２つの親が選ばれると、図５Ｄに示す、交叉オペレーション（crossover operation）５９４が行われるべきか否かを決定するために加重コインがフリッ プされる。もしこれが交叉オペレーションとなるなら、クロシングサイトがビッ ト位置１と該記号列内の最後のビット位置の次にあるの最後の起こり得るクロシ ングサイトとの間でランダムに選択される。該クロシングサイトは各親を右側と 左側に分割する。図５Ｄに示す様に、各親の左側を他の親に右側と連結すること により２つの子記号列が創られるが、そこでは該親遺伝子１０００１と０００１ １は左半分１００と０００、そして右半分０１と１１に分割され、次いで１００ １１と０００１１を形成するよう組み合わされる。最後に、該２つの子記号列が 創られた後、該子記号列プールの多様性を増やすために該子記号列の小数の個別 ビットがランダムに逆にされる（突然変異される）。これは与えられたビットが 逆にされる確率に換算して指定出来る。逆転の確率は望ましいビット突然変異の 数と該記号列内ビット数に基づいて尺度合わせされる。すなわち、もし記号列当 たり平均５つの突然変異が望まれるならば、与えられたビット変更の確率は１０ ０ビット記号列用に０．０５に、そして５０ビット記号列用に０．１等に設定さ れる。 ６．発展型過程の継続 過程５９０に示す様に、上記過程２−５は、各創られた子記号列プールを次世 代用の新しい親プールとして使用して、数回（又は数世代）繰り返される。該子 記号列プールが発展すると、それらの対応適応度は平均で改善すべきであるが、 それは各世代で、新しい子記号列を創るために、より適した記号列が優先的にメ ートされるからである。
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