10 Ferramentas de Aprendizagem de Máquina que Decifram Dados On-Chain como um Profissional em 2025

Em resumo

A aprendizagem automática está a transformar a análise on-chain ao ajudar utilizadores avançados a decifrar a complexa atividade da blockchain, descobrir padrões ocultos e obter informações acionáveis.

A análise on-chain torna-se mais difícil a cada ano: mais cadeias, mais transações, comportamentos mais complexos e muito mais ruído do que qualquer humano pode decifrar manualmente. Mas as ferramentas modernas de aprendizado de máquina estão mudando isso. Elas vasculham enormes conjuntos de dados de blockchain, identificam padrões ocultos, mapeiam entidades e revelam insights que as heurísticas tradicionais simplesmente perdem.

Abaixo estão dez das ferramentas mais impactantes alimentadas por ML que ajudam usuários avançados a decifrar dados on-chain com clareza, precisão e profundidade.

Nansen

Alt cap: Logotipo da Nansen mostrando uma forma teal simples e abstrata com quatro laços arredondados e intersecionados formando um design simétrico sobre um fundo branco.

Nansen é uma das primeiras e mais influentes plataformas a trazer aprendizado de máquina para a análise on-chain mainstream. No seu cerne, Nansen utiliza agrupamento de carteiras impulsionado por ML que agrupa endereços de blockchain em entidades identificáveis e categorias comportamentais.

Esses modelos lidam com enormes gráficos de transações, identificando semelhanças entre um grande número de interações para tirar conclusões sobre a propriedade das carteiras—se são as exchanges, formadores de mercado, tesourarias de DAO, traders de dinheiro inteligente ou comunidades de NFT.

O que torna a Nansen única é a escala e a qualidade dos seus conjuntos de dados rotulados. A sua marcação de entidades é construída usando modelos probabilísticos treinados em anos de atividade histórica, refinados através de ML supervisionada e não supervisionada.

O resultado é um grau de clareza em relação às identidades das carteiras que apenas um punhado de plataformas pode competir. A Nansen oferece a usuários avançados, como gestores de fundos, analistas e traders quantitativos, ferramentas como painéis comportamentais, análise de coortes e alertas em tempo real que informam como os grandes players estão mudando seus ativos entre cadeias.

Arkham Intelligence

Capítulo Alt: Logotipo geométrico branco que se assemelha a um A abstrato ao lado da palavra ARKHAM em letras maiúsculas brancas em negrito sobre um fundo preto.

A Arkham Intelligence traz uma mentalidade de agência de inteligência para os dados da blockchain, dependendo fortemente do aprendizado de máquina para desanonimizar e mapear transações com uma profundidade sem precedentes. A plataforma utiliza redes neurais gráficas e modelos de ML personalizados para agrupar endereços, descobrir ligações entre carteiras e descobrir as entidades por trás dos principais fluxos.

A interface da Arkham assemelha-se a software de investigação, revelando gráficos de rede que mostram como o capital se move entre empresas de trading, mesas OTC, exchanges e carteiras privadas.

Os seus sistemas de ML destacam-se na identificação de relações subtis—caminhos de múltiplas etapas, reativações de carteiras inativas ou padrões de movimento coordenado que seriam quase impossíveis para os analistas rastrearem manualmente.

Arkham foca intensamente na resolução de identidade, proporcionando aos utilizadores avançados uma visão detalhada de quem está realmente ativo na cadeia, em vez de apenas do que está a acontecer.

Chainalysis Reactor

Alt cap: Um logótipo abstracto circular laranja e branco com três formas curvas interligadas formando um design semelhante a uma rotação sobre um fundo branco.

O Chainalysis Reactor é uma das ferramentas mais utilizadas no mundo para rastrear atividades ilícitas, conformidade regulatória e fluxos de capital de alto risco. Embora seja mais conhecido pelo uso por parte das forças de segurança, a estrutura subjacente de aprendizado de máquina é poderosa e relevante para pesquisadores avançados de blockchain também.

O Reactor utiliza ML para classificar níveis de risco, pontuar transações e detectar padrões suspeitos em atividades blockchain históricas e em tempo real. Modelos de aprendizado supervisionado são treinados em conjuntos de dados que apresentam tipologias de fraude conhecidas, padrões de AML, transações de mercados darknet, endereços relacionados a sanções e estratégias de lavagem de dinheiro.

Porque os modelos de ML do Reactor devem cumprir normas regulatórias, a sua agrupamento e detecção de anomalias tendem a ser extremamente robustos. Para analistas que necessitam de mapeamento de entidades com alta confiança—especialmente em investigações de explorações DeFi ou no acompanhamento de fluxos complexos de fundos—Chainalysis continua a ser uma ferramenta de topo.

Glassnode

Alt cap: Logótipo da Glassnode mostrando a letra g minúscula branca centrada em um fundo preto sólido.

A Glassnode tornou-se um pilar para análises on-chain a nível macro, e grande parte dos seus dados mais sofisticados baseia-se em aprendizagem automática. A aprendizagem automática está incorporada em funcionalidades como fornecimento ajustado por entidades, segmentação de carteiras, análise de detentores de longo prazo, métricas de comportamento de coorte e modelagem da estrutura de liquidez.

Os modelos de ML da Glassnode usam heurísticas probabilísticas para determinar quais endereços pertencem à mesma entidade e como os grupos de carteiras se comportam ao longo dos ciclos de mercado. Isso permite que a plataforma gere indicadores avançados, como concentração de suprimento entre detentores de longo prazo, migração de liquidez entre coortes ou reações a eventos macro.

A Glassnode foca em padrões comportamentais de longo prazo. A ML é utilizada menos para alertas em tempo real e mais para insights estruturais—perfeita para analistas que procuram entender as fases do mercado em vez do ruído do dia-a-dia.

Sentora

Alt cap: Logotipo do Sentora mostrando um contorno estilizado branco de um centauro puxando um arco, colocado contra um fundo azul sólido, com um símbolo de marca registrada perto das patas traseiras.

Sentora combina dados on-chain, off-chain e de mercado através de uma ampla gama de indicadores impulsionados por ML. A plataforma executa modelos de classificação ML, motores de análise de sentimentos, algoritmos de clustering e sistemas preditivos para gerar insights que vão além das métricas brutas da blockchain.

As ferramentas cobrem tudo, desde a acumulação de baleias até os sinais de preço direcionais, comportamento de liquidez, sentimento social, fluxos de livro de ordens e indicadores de rotação de capital. Os modelos de ML da Sentora funcionam em múltiplos domínios de dados, tornando-se uma das poucas plataformas onde os analistas podem avaliar simultaneamente a atividade da blockchain, a profundidade das trocas e a psicologia do mercado.

Com a abordagem holística da Sentora, os sinais de ML não estão isolados—eles são interligados para apresentar uma visão multidimensional do mercado, proporcionando aos usuários avançados um contexto mais rico para a tomada de decisões.

Lente Elíptica

Alt cap: A palavra ELLIPTIC está escrita em negrito, letras maiúsculas com uma fonte geométrica e robusta. As letras têm um preenchimento branco com contornos pretos, dando um efeito tridimensional.

A Elliptic está fortemente focada na pontuação de risco e conformidade, e sua infraestrutura de aprendizado de máquina reflete essa missão. O Elliptic Lens utiliza detecção de anomalias baseada em ML e sistemas de classificação supervisionada treinados em conjuntos de dados proprietários envolvendo padrões de financiamento ilícito.

Os seus modelos identificam carteiras de alto risco, classificam clusters de transações e sinalizam fluxos incomuns que podem indicar fraude, golpes ou atividades de lavagem de dinheiro. Como a Elliptic trabalha diretamente com instituições financeiras e órgãos reguladores, os seus sistemas de ML são ajustados para alta precisão e interpretabilidade.

O principal fator é a amplitude dos seus dados proprietários, que os modelos de ML utilizam como material de treinamento. Para analistas que investigam hacks, fraudes ou atividades suspeitas em várias blockchains, a Elliptic fornece inteligência limpa, confiável e de nível regulador.

TRM Labs

Cap alt: Logótipo com um diagrama de rede circular à esquerda, consistindo de um ponto central ligado a pontos menores por linhas, ao lado das letras em negrito TRM num fundo branco

A TRM Labs especializa-se em inteligência cross-chain e utiliza modelos de ML para detectar tipologias de lavagem de dinheiro, reconstruir caminhos de transação multichain e identificar atividades coordenadas entre ecossistemas.

Os sistemas de ML da TRM destacam-se na ligação de carteiras através de múltiplas redes—uma necessidade à medida que os fundos se movem cada vez mais através de pontes, rollups de Camada 2 e ferramentas que melhoram a privacidade. Os modelos de clustering da TRM também identificam estruturas de fluxo de fundos incomuns e roteamento multi-hop frequentemente usados para obscurecer as origens dos ativos.

Enquanto muitas plataformas se destacam em uma única cadeia, a TRM é uma das ferramentas mais fortes para analisar o capital que se move fluidamente através de várias redes.

Análise de Pegada

Alt cap: Logótipo da Footprint Analytics, apresentando formas de pés coloridos sobrepostos formando um padrão circular à esquerda, com o texto Footprint Analytics em letras roxas em negrito à direita.

A Footprint Analytics utiliza aprendizado de máquina principalmente para resolver um dos problemas mais difíceis no mundo das criptomoedas: a limpeza de dados. Os dados on-chain são notoriamente confusos—endereços são duplicados, interações de contratos são ambíguas e diferentes blockchains estruturam os dados de maneiras distintas.

Os modelos de ML da Footprint limpam, normalizam e padronizam automaticamente dados brutos de blockchain em muitos ecossistemas. Eles resolvem relações de entidades, removem duplicatas de carteiras, classificam atividades de contratos e estruturam dados em painéis que os usuários podem consultar sem se preocupar com imprecisões.

Para analistas avançados que constroem painéis complexos ou comparam ecossistemas, a normalização impulsionada por ML da Footprint garante que os dados subjacentes sejam confiáveis - um requisito crítico para pesquisa de alto nível.

Moralis ML Insights / Fluxos de Dados Aprimorados por ML

Alt cap: Logotipo da Moralis mostrando uma forma de coração estilizada em um gradiente de azul, roxo e rosa sobre um fundo branco, com curvas suaves e um design moderno e minimalista.

A Moralis concentra-se em fornecer inteligência de ML diretamente aos desenvolvedores, tornando possível integrar insights de ML em cadeia em aplicativos, bots, painéis ou sistemas automatizados.

Os modelos de ML classificam o comportamento das carteiras em tempo real, etiquetam eventos de contratos e melhoram os dados de blockchain em streaming com sinais comportamentais. Isso oferece aos criadores maneiras poderosas de criar bots de negociação, painéis de análise, sistemas de notificação e fluxos de trabalho automatizados que dependem da interpretação de ML em tempo real.

A Moralis destaca-se porque faz a ponte entre a análise de ML e o pragmatismo dos desenvolvedores. Em vez de apresentar painéis, oferece fluxos de dados melhorados por ML que podem ser integrados diretamente em produtos.

Dune + Pipelines de ML da Comunidade

Alt cap: Logotipo da Dune apresentando um círculo dividido diagonalmente em laranja (canto superior esquerdo) e azul escuro (canto inferior direito) ao lado da palavra “Dune” em texto negrito preto sobre um fundo claro.

Embora o Dune não seja inherentemente uma plataforma de aprendizado de máquina, seu ambiente de dados flexível o tornou um favorito entre os analistas que constroem seus próprios pipelines de ML. Usuários avançados frequentemente exportam os resultados das consultas do Dune para ambientes Python ou de ML, executam modelos de agrupamento ou preditivos e, em seguida, alimentam os resultados de volta nos painéis do Dune.

Extensões de ML impulsionadas pela comunidade—scripts, modelos e cadernos—agora classificam interações contratuais, marcam comportamentos de carteiras e até prevêm tendências de atividade. Este fluxo de trabalho DIY-ML torna o Dune exclusivamente adaptável: os usuários podem criar análises de machine learning extremamente especializadas para ecossistemas de nicho, tokens emergentes ou protocolos DeFi com muita experimentação.

Para utilizadores avançados, Dune oferece o mais rico ambiente para análise ML personalizada em cadeia.