Örömmel jelentjük be új cikkünk megjelenését az IEEE Xplore digitális könyvtárban, amely a HSDSLab és ipari partnerünk, a CryptoSoft (ICS) közös munkájának eredménye. A publikáció címe: „Anticipating Crypto Success: An XAI Framework for Early-Stage Token Viability Using Deployment Features.”

Ez a kutatás a decentralizált pénzügyek egyik kulcsfontosságú kihívására keresi a választ: előre jelezhető-e egy új kriptovaluta token sikere már a bevezetés pillanatában, amikor még semmilyen piaci múlt nem áll rendelkezésre.

Tanulmányunk egy magyarázható gépi tanulási (XAI) keretrendszert mutat be, amely kizárólag korai fázisú jellemzők alapján becsüli meg egy token hosszú távú életképességét. Ezen jellemzők közé tartoznak az okosszerződés tulajdonságai, a bevezetési sajátosságok és az elérhető metaadatok. Egy 100 000 ERC-20 tokent tartalmazó, az Ethereum, a Binance Smart Chain és a Polygon hálózatokról származó hatalmas adathalmazon bizonyítjuk, hogy az XGBoost-hoz hasonló modellek hatékonyan képesek azonosítani a jövőbeli siker korai jeleit.

A puszta predikción túl a magyarázhatóság központi szerepet játszik keretrendszerünkben. A SHAP-elemzés kimutatta, hogy olyan tényezők, mint a kód minősége, egy vizuális ikon megléte és a bevezetési hálózat jelentősen befolyásolják az eredményeket.

A kutatást kollégánk, Kiss Csaba korábban már bemutatta a 2025 novemberében megrendezett IEEE ICDLT konferencián. Ezúton is köszönjük minden társszerzőnek a fantasztikus együttműködést: Bounsavath Alexy-nek, Kiss Csabának, Savci Tamásnak, Hellner Gábornak és Dr. Molontay Rolandnak.