Upvest, startup de tokenização de ativos, arrecadou cerca de US$ 1,01 milhão em novo financiamento para o European Regional Development Fund por meio do programa Pro FIT do Investitionsbank Berlin (IBB).

Com o capital recém-investido, a alemã Upvest planeja desenvolver sua ferramenta de previsão para taxas de gás da Ethereum. Cada transação na Ethereum consume gás, ou taxas de transação, que são distribuídas para mineradores que executam essas transações.

Upvest diz que estimar taxas de gás da Ethereum para uma transação é “arriscado e de alto custo”, ou seja, possuem o risco de serem muito financiadas ou pouco financiadas.

“Transações muito financiadas acrescentam em termos de custo, principalmente quando a contagem de transações aumenta. Transações pouco financiadas, por outro lado, possuem o risco de serem descartadas, então nunca são incluídas em blocos minerados.”

Para solucionar essa questão, Upvest desenvolveu uma recomendação de taxa de transação o mecanismo de estimativa na forma de uma API (interface de programação de aplicações), usando tecnologia de aprendizado de máquina.

O mecanismo coleta dados e sinais da rede “em tempo real”, incluindo o número de transações não confirmadas e o número de mineradores ativos, para ajudar clientes a estimarem taxas de gás e otimizarem seus custos.

Upvest afirmou que, segundo resultados iniciais, a eficácia de custo aumenta 18%, ou seja, transações são confirmadas rapidamente e são mais baratas. A API foi criada especificamente para empresas que realizam um grande número de transações na Ethereum, afirmou a startup.

“Nossos clientes estão usando o mecanismo de recomendação de taxas no contexto de emissão de security tokens e para transações no mercado secundário entre investidores”, afirmou Upvest, acrescentando: “já que a tecnologia não depende de casos de uso, pode ser facilmente utilizada também por corretoras”.

Ainda não se sabe como API seria útil quando a Ethereum migrar para um modelo proof-of-stake no futuro.

Upvest está acompanhando “de perto” os desenvolvimentos da rede Ethereum e já definiu como o modelo de aprendizado de máquina e seus resultados seriam, mas só poderá fazer suposições finais quando a Ethereum 2.0 estiver no ar e, então, reformularia o modelo com base na nova realidade.

O investimento de hoje vem como um acréscimo à rodada de financiamento “series A” de US$ 7,8 milhões em dezembro. O capital dessa rodada foi arrecadado para ajudar mais empresas a tokenizarem ativos como imóveis e capital privado por meio de blockchain.

Traduzido e editado por Daniela Pereira do Nascimento