Forscher hinter dem bekannten Cambridge Bitcoin Electricity Consumption Index (CBECI) haben ihre Methodik offiziell überarbeitet, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Indexschätzungen zum ersten Mal seit seiner Einführung im Jahr 2019 zu verbessern.
Das CBECI wurde im Juli 2019 ins Leben gerufen, um zuverlässige datengesteuerte Erkenntnisse zu Fragen zum energieintensiven Charakter des Bitcoin-Minings und den damit verbundenen Umweltauswirkungen bereitzustellen.
In einem exklusiven Gespräch mit Cointelegraph vor der Ankündigung der Überarbeitung erläuterte der leitende Forscher Alexander Neumüller die Rolle des Index bei der Bereitstellung einer relativ genauen Schätzung des Stromverbrauchs des Bitcoin (BTC)-Netzwerks und der Kontextualisierung der Daten auf eine Weise, die für den Laien auf der Straße verständlich ist .
Zu den wichtigsten Erkenntnissen aus der überarbeiteten Methodik gehörte ein Fokus auf die jüngsten Entwicklungen bei der Bitcoin-Mining-Hardware und der Hash-Rate sowie darauf, ob der CBECI die sich verändernde Landschaft genau widerspiegelte. Die Forscher konzentrierten sich auf die Frage, was in den letzten Jahren zu einem erheblichen Anstieg der Hash-Rate geführt hatte, als neuere Mining-Geräte ältere Modelle in Bezug auf die Rechenleistung in den Schatten stellten.
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Neumüller und seine Forscherkollegen stellten fest, dass der Mangel an hardwarebezogenen Daten eine erhebliche Herausforderung darstellte, da er die Fähigkeit des CBECI einschränkte, die von Minern verwendeten Hardwaretypen sowie deren Verbreitung genau einzuschätzen.
Dies veranlasste die Forscher, eine Methodik zu entwickeln, die eine tägliche Hardwareverteilung basierend auf Leistungs- und Stromverbrauchsdaten realer Hardware simuliert. Neumeuller weist darauf hin, dass das Rückgrat der bisherigen CBECI-Methodik davon ausging, dass jedes profitable Hardwaremodell, das vor weniger als fünf Jahren veröffentlicht wurde, die gesamte Netzwerk-Hashrate gleichermaßen steigerte.
Dies wiederum führte zu einer „unverhältnismäßig großen Anzahl“ älterer Mining-Hardware im Vergleich zu neueren Modellen in der von der Methodik angenommenen Hardwareverteilung während außergewöhnlich profitabler Mining-Zeiträume.
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Anschließend stellten die Forscher fest, dass kürzlich freigegebene Geräte offenbar unterrepräsentiert waren, während Geräte, die sich dem Ende ihres Lebenszyklus näherten, überrepräsentiert waren. Dies führte zu einer Änderung der CBECI-Methodik.
Anschließend erklärte Neumeller, wie sein Team damit begann, die Erhöhung der Hash-Rate mit US-Importdaten zu vergleichen, die die jüngsten Lieferungen von Bitcoin-Mining-Hardware widerspiegeln. Dies wurde mit einer Untersuchung öffentlich verfügbarer Verkaufsdaten des Mining-Hardware-Herstellers Canaan kombiniert.
Die Analyse, die eine Reihe detaillierter Faktoren berücksichtigte, wurde verwendet, um die Hypothese zu testen, dass Anstiege der Netzwerk-Hash-Rate auf neuere Mining-Hardware zurückzuführen sind.
„Diese Hypothese basierte auf US-Importdaten und wir suchten nach zusätzlichen Beweisen, um sie zu bestätigen. Wenn die Verkaufsdaten von Canaan repräsentativ für die Branche sind, untermauert das diese Behauptung.“
Neumüller wies auf eine Meinungsverschiedenheit hin: Kritiker meinten, dass Bitcoin „die Fortschritte im Umweltbereich gefährdet und den Klimawandel verschärfen könnte“, während Befürworter argumentieren, dass die Bergbauindustrie den Klimawandel bekämpfen und andere gesellschaftliche Vorteile bieten könnte.
„Allerdings werden die Komplexität der Branche und der Mangel an Informationen oft unterschätzt, was Raum für sorgfältig ausgewählte Datenpunkte und voreingenommene Perspektiven schafft.“
Der CBECI umfasst eine breite Palette umfangreicher Datenpunkte und Visualisierungen, darunter den Strombedarf des Bitcoin-Netzwerks im Index, eine Mining-Karte, die die geografische Verteilung der Mining-Hash-Rate von Bitcoin widerspiegelt, und einen Index für Treibhausgasemissionen.
Die CBECI- und Treibhausgasemissionsindizes liefern drei unterschiedliche Schätzungen für beide Sektoren und bieten einen hypothetischen Bereich für diese spezifischen Kennzahlen.
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