تواجه الشبكات الخاصة للكتل (Private Blockchains) تحدياً كبيراً في إدارة عدد المدققين (Validators) بناءً على متغيرات الحمل المتغيرة. فعلى سبيل المثال، قد يؤثر العدد الزائد من المدققين على الكفاءة في حالة انخفاض الطلب، بينما قد يؤدي العدد القليل إلى تأخير إنتاج الكتل (Blocks) في الأوقات التي يكون فيها الطلب مرتفعاً. تقدم الورقة البحثية الأخيرة نظام استدلال فوزي يعتمد على نموذج تاكاجي-سوجينو (Takagi-Sugeno Fuzzy Inference) الذي يقوم بتحليل المعلمات الحية للشبكة، مثل زمن إنتاج الكتل (Block Production Time) وحجم الكتلة (Block Size) وعدد المدققين النشطين (Active Nodes).

يعمل هذا النظام على إصدار توصيات مستمرة بالزيادة أو الانخفاض في عدد المدققين وفقاً لمستوى الكفاءة الحالي. يتم استخدام وظائف عضوية مثلثية عبر ثلاث متغيرات لغوية، ويتم تقييمها من خلال قاعدة قواعد شاملة تضم 27 قاعدة مزدوجة.

الابتكار الأبرز في هذه الورقة هو إعادة معايرة وظائف العضوية وفقاً للاحتياجات الفعلية لاختبارات الشبكة بدلاً من الاعتماد على نماذج نظرية. تم اختبار النظام ضمن شبكة كتل من 10 عقد، وتبين من التحليل الإحصائي أن النظام قادر على تحقيق اختلافات واضحة في الأداء وفقًا لتكوينات مختلفة من المدققين، مما يعكس حالة التوزيع لكل تكوين.

في التجارب ذات الحلقة المغلقة، يقوم النظام بتعديل مشاركة المدققين بشكل مستقل، عن طريق تفعيل المدققين عند زيادة الحمل وإيقافهم عند الإفراط في التوزيع، مما يؤدي إلى تحقيق توازن ثابت. مقارنةً بالأساليب التقليدية المستندة إلى الحد الأدنى، أثبت النظام بأنه يقلل من التقلبات في التوزيع مع الحفاظ على أوقات إنتاج الكتل المناظرة.

توضح النتائج أن استدلال تاكاجي-سوجينو يمكن أن يدعم إدارة المدققين بشكل مستقل في نشرات الكتل الخاصة، مع سلوك توسيعي مستقر لا يمكن أن تتطابق معه طرق العتبات التقليدية.