Dari Blockchain ke Bioteknologi: Bagaimana Para Penambang Dapat Membantu Menemukan Obat-obatan Baru

Tabel Tautan

Abstrak dan 1. Pendahuluan

1. Komputasi Sukarela

2. PNPCoin

   3.1 Integrasi Blockchain dan 3.2 Kompleksitas Terbatas

   3.3 Otoritas Runtime dan 3.4 Kompatibilitas Mundur

3. Studi Kasus - Penambatan Seluler

4. Kesimpulan dan Referensi

4 Studi Kasus - Penambatan Seluler

\ Selanjutnya, mereka mendefinisikan output biner berukuran m, dalam kasus ini m=2, dengan hasil 01, 00 dan 10 saja, untuk mengikat, tidak mengikat, dan tidak berakhir. Ini karena batas atas jumlah langkah dalam setiap loop for, di mana kode mungkin terpaksa berakhir dengan baik secara prematur.

\ Kode tersebut kemudian dikonversi agar tidak mengandung pernyataan while dan panggilan rekursif, sesuai dengan bagian 3.2. Semua rantai peptida dan molekul reseptor disimpan dalam file data, tersedia online, bersama dengan file meta yang berisi checksumnya.

\ Kode ini diserahkan kepada Otoritas Runtime untuk ditinjau dan dipublikasikan. Di sini, kode dikompilasi, diuji untuk runtime, dan batas atas dihitung. Setelah semua tes lulus, dan kode dipilih untuk blok berikutnya, sumber dan data diedarkan pada berbagi file peer-to-peer di bawah ID unik. Node mengunduh kode, menjalankannya, dan mengembalikan hasilnya ke berbagi file peer-to-peer. Untuk eksekusi optimal, solusi terendah pertama diterima sebagai bagian dari timestamp blockchain. Untuk eksekusi penuh, input dan output di-hash dengan SHA-256, dan nol terdepan terpanjang diberi hadiah, selain hadiah lebih kecil untuk setiap pengirim pertama.

\ Setelah semua hasil dikumpulkan, blok berikutnya dimulai. Input dan output dari solusi optimal disimpan pada berbagi file untuk mode optimal, dan semua output dalam kasus mode penuh.

\

5 Kesimpulan

Hasilnya tersedia untuk umum, berkontribusi pada transparansi dan reproduktifitas. Selain itu, komunitas penambang Bitcoin sangat kreatif, dan sering menemukan cara cerdas untuk menyelesaikan masalah sulit. Jika cara umum yang kurang intensif secara komputasi untuk menyelesaikan masalah yang diberikan ditemukan, itu akan memberikan manfaat yang lebih besar.

\ PNPCoin Soft Fork memiliki dua batasan: proses panjang yang membutuhkan sejumlah besar memori internal, seperti tes primalitas Lucas-Lehmer tidak dapat dilakukan pada arsitektur ini, karena secara inheren tidak dapat diparalelkan. Hanya masalah yang dapat dilakukan dalam satu langkah (pencarian bruteforce) atau beberapa langkah optimasi (penyetelan hiperparameter) yang dapat diterapkan. Kedua, fungsi jash dihitung berdasarkan satu-per-blok, memberikan batasan yang tidak nyaman pada runtime di setiap node. Menyelesaikan ini akan memerlukan beberapa bentuk buku besar yang memungkinkan langkah-langkah dengan panjang bervariasi, dengan beberapa komputasi memakan waktu satu detik, dan yang lain sebulan.

\ Namun, jenis masalah sulit lainnya dapat dengan mudah dibentuk ke dalam arsitektur ini. Ini memungkinkan solusi untuk tes besar pada hiperparameter diskrit, pelatihan terdistribusi, pemetaan hiperspace, dan umumnya mendorong kemampuan pemecahan masalah NP dengan beberapa tingkat besaran. Aplikasi AI yang memerlukan pembangunan superkomputer senilai jutaan dolar akan mendapat manfaat 50 ribu kali lebih banyak dari mendorong Citizen Science ke Bitcoin. Berkat prevalensi Bitcoin, menskalakan AI ke superkomputer global sekarang realistis, dan mungkin memberikan langkah penting menuju Kecerdasan Buatan Umum.

\

Referensi

[1] Rob Halford. Gridcoin: Crypto-currency using berkeley open infrastructure network computing grid as a proof of work, 2014.

\ [2] ICANN. The iana functions: An introduction to the internet assigned numbers authority (iana) functions. 2015.

\ [3] Eric Lombrozo. Bip classification. https://github.com/bitcoin/bips/blob/master/bip0123.mediawiki, 2015.

\ [4] Satoshi Nakamoto. Bitcoin: A peer-to-peer electronic cash system. 2008.

\ [5] Arvind Narayanan. Hearing on energy efficiency of blockchain and similar technologies. United States Senate, Committee on Energy and Natural Resources, 2018.

\ [6] Lawrence C Paulson and Jasmin Christian Blanchette. Three years of experience with sledgehammer, a practical link between automatic and interactive theorem provers. In PAAR@ IJCAR, pages 1–10, 2010.

\

:::info Penulis:

(1) Martin Kolar, Brno University of Technology ([email protected]).

:::

:::info Makalah ini tersedia di arxiv di bawah lisensi CC BY 4.0 DEED.

:::

\