Los investigadores detrás del conocido Índice de Consumo Eléctrico de Bitcoin de Cambridge (CBECI) han revisado oficialmente su metodología para mejorar la precisión y fiabilidad de las estimaciones del Índice por primera vez desde su creación en 2019.
El CBECI se lanzó en julio de 2019 para proporcionar información confiable basada en datos a las preguntas sobre la naturaleza intensiva en energía de la minería de bitcoin y el impacto ambiental asociado.
Hablando exclusivamente con Cointelegraph antes del anuncio de la revisión, el investigador Alexander Neumueller habló sobre el papel del Índice para proporcionar una estimación relativamente precisa del consumo de electricidad de la pink Bitcoin (BTC) y contextualizar los datos de una manera que sea digerible para el ciudadano de a pie.
Entre los puntos clave de la metodología revisada se incluye la atención prestada a los recientes avances en el hardware de minería de bitcoin y la tasa de hash y si el CBECI reflejaba con precisión el cambiante panorama. Los investigadores se centraron en cuestiones como qué había impulsado el aumento sustancial de la tasa de hash en los últimos años, a medida que los nuevos equipos de minería eclipsaban a los modelos más antiguos en potencia de cálculo.
Neumueller y sus colegas observaron que la escasez de datos relacionados con el components planteaba un reto importante, ya que limitaba la capacidad del CBECI para evaluar con precisión los tipos de components que utilizan los mineros, así como su ubicuidad.
Esto llevó a los investigadores a crear una metodología que simula una distribución diaria de components basada en datos de rendimiento y uso de energía de components genuine. Neumeuller señala que la columna vertebral de la anterior metodología de CBECI suponía que todos los modelos de hardware rentables lanzados hace menos de cinco años alimentaban por igual el hashrate complete de la crimson.
Esto, a su vez, llevó a que en los periodos de minería excepcionalmente rentables hubiera un «número desproporcionadamente grande» de components de minería antiguo en comparación con los modelos más nuevos en la distribución de components asumida por la metodología.
Posteriormente, los investigadores descubrieron que los equipos más recientes parecían estar infrarrepresentados, mientras que los que se acercaban al ultimate de su ciclo de vida estaban sobrerrepresentados. Esto motivó el cambio de la metodología CBECI.
A continuación, Neumeller explicó cómo su equipo empezó a comparar los aumentos de hashrate con los datos de importación de Estados Unidos que reflejaban las recientes entregas de hardware de minería de bitcoin. Esto se combinó con un examen de los datos de ventas disponibles públicamente del fabricante de components de minería Canaan.
El análisis, que tuvo en cuenta una serie de factores en profundidad, se utilizó para probar la hipótesis de que los aumentos en la tasa de hash de la red pueden atribuirse al components de minería lanzado más recientemente.
“Esta hipótesis se basaba en datos de importación de EE.UU., y buscamos pruebas adicionales para validarla. Si los datos de ventas de Canaan son representativos del sector, corroboran esta afirmación.”
Neumueller destacó la división de opiniones: los críticos sugieren que bitcoin «pone en peligro los avances medioambientales y podría exacerbar el cambio climático», mientras que los partidarios argumentan que la industria minera podría combatir el cambio climático y proporcionar otros beneficios sociales.
“Sin embargo, la compleja naturaleza de la industria y la falta de información a menudo no se tienen en cuenta, lo que da lugar a una selección de datos y perspectivas sesgadas.”
El CBECI incluye una amplia gama de datos y visualizaciones, incluida la demanda de energía de la purple Bitcoin, un mapa minero que refleja la distribución geográfica de la tasa de hash minero de Bitcoin y un índice de emisiones de gases de efecto invernadero.
Los índices CBECI y de emisiones de gases de efecto invernadero proporcionan tres estimaciones diferentes para ambos sectores, proporcionando un rango hipotético para estas métricas específicas.
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