소나무 언어에 다른 기술 접목 아이디어

M -> 1 번역 후 다시 1 -> M 번역 시 머신러닝 활용

다대일로 번역 후 다시 일대다로 번역될 때 항상 동일한 실행을 보장하는 코드로 번역이 되어야 할텐데 이때 머신러닝 기술을 활용하여 적절한 번역 내용을 도출하고 번역 수행할 수 있을 것 같다.

 

소나무 언어의 범위 외의 Solidity 코드를 소나무 언어로 번역 시 머신러닝 활용

기존에 네트워크에 존재하는 Solidity 코드를 가져다 소나무 언어로 번역하고자 할 때 정의된 소나무 언어의 범위를 벗어나는 Solidity 문법이 발견될 경우 원래대로라면 번역 자체가 이뤄지지 않겠지만 여기에 머신러닝을 활용할 수 있을까?

어떻게 학습을 시켜야할지는 모르겠다.

 

Solidity -> 소나무 언어로 번역 시 적절한 변수명 도출

Solidity는 기본적으로 한글 변수 사용이 불가능하므로 소나무 -> Solidity로 번역된 코드의 변수명은 네트워크 상에서 영문으로 존재할텐데 이를 다시 소나무 언어로 번역하는 과정에서 변수명이 계속 영어로 유지된다면 불편함이 있을 것 같다. 이를 머신러닝을 활용해 적절한 한글로 바꿀 수 있을 것 같다.