Ripple utiliza Amazon AI para reducir la resolución de problemas en el XRP Ledger a minutos

Fuente: Coindoo Título original: Ripple Taps Amazon AI to Cut XRP Ledger Issue Resolution to Minutes Enlace original: Amazon Web Services y Ripple están explorando el uso de inteligencia artificial generativa para modernizar la forma en que se monitorea, diagnostica y mantiene el XRP Ledger.

Personas familiarizadas con el esfuerzo dicen que la iniciativa se centra en aplicar los modelos de IA de Amazon Bedrock a los registros del sistema XRPL, y las primeras pruebas internas sugieren que los tiempos de investigación podrían reducirse de días a minutos.

Aspectos clave

• AWS y Ripple están probando herramientas Gen-AI para analizar los registros del sistema XRP Ledger.
• Las evaluaciones internas sugieren que las investigaciones de problemas podrían reducirse de días a minutos.
• La iniciativa apunta a la eficiencia operativa, no a cambios en el protocolo.
• La gran red de nodos descentralizados de XRPL genera volúmenes masivos de datos de registros.

La IA busca Domar la Complejidad Operativa de XRPL

XRPL ha estado en funcionamiento desde 2012 y funciona con una base de código C++ optimizada para velocidad y eficiencia. Aunque esta arquitectura permite liquidaciones rápidas y baja latencia, también produce registros densos y altamente técnicos, lo que hace que la monitorización en tiempo real y el análisis post-incidente sean laboriosos incluso para ingenieros experimentados.

Según documentación interna de Ripple, el XRP Ledger es soportado por más de 900 nodos distribuidos globalmente, operados por universidades, organizaciones de blockchain, proveedores de billeteras y instituciones financieras. Cada nodo genera entre 30 y 50 gigabytes de registros, creando un estimado de 2 a 2.5 petabytes de datos en toda la red.

Cuando ocurren incidentes, los equipos de la plataforma deben recopilar y analizar manualmente los registros de los operadores afectados, y luego correlacionar anomalías con comportamientos específicos en el código C++ subyacente. Ese proceso a menudo requiere una estrecha coordinación con un pequeño grupo de especialistas en protocolos y puede extender las investigaciones a dos o tres días, retrasando las soluciones y el desarrollo de nuevas funciones.

Los ingenieros de AWS creen que Amazon Bedrock puede servir como una capa interpretativa entre los datos de registro en bruto y los operadores humanos. Al razonar sobre grandes conjuntos de datos y entender el comportamiento esperado de la red, los agentes de IA podrían detectar automáticamente anomalías, identificar patrones y generar explicaciones comprensibles sobre qué salió mal — acortando drásticamente los tiempos de respuesta.

Un ejemplo discutido internamente involucró una interrupción en un cable submarino del Mar Rojo, que afectó la conectividad de los nodos XRPL en partes de la región de Asia-Pacífico. Los ingenieros tuvieron que revisar manualmente decenas de gigabytes de registros por nodo antes de formar un diagnóstico. Un análisis asistido por IA podría haber condensado ese proceso en minutos.

Desde un punto de vista técnico, la canalización propuesta ingeriría los registros de validadores y servidores en Amazon S3, los segmentaría mediante AWS Lambda, distribuiría las cargas de trabajo usando Amazon SQS y indexaría los resultados en Amazon CloudWatch. Paralelamente, los agentes de IA también ingerirían el código del servidor principal de XRPL y las especificaciones del protocolo desde GitHub, permitiendo que los modelos evalúen los registros en el contexto de cómo está diseñada la red para comportarse.

Los ingenieros de AWS argumentan que esta conexión entre código, estándares y telemetría en vivo es fundamental. Los registros en bruto por sí solos a menudo carecen de significado sin conocimiento del protocolo, pero los sistemas de IA entrenados con datos operativos y estructura de código podrían revelar insights que los revisores humanos podrían pasar por alto o tardar días en descubrir.

Si se implementara a gran escala, la iniciativa no alteraría la lógica de consenso o transacciones de XRPL. En cambio, representaría una mejora operativa tras bambalinas, destinada a mejorar la fiabilidad, reducir el tiempo de inactividad y disminuir la carga de coordinación que implica mantener una de las blockchains descentralizadas de mayor duración en producción.

Aunque aún está en fase de investigación, la colaboración refleja una tendencia más amplia: las redes blockchain maduras están recurriendo cada vez más a la observabilidad impulsada por IA para gestionar la complejidad a medida que escalan globalmente.