Адаптация блокчейн Proof-of-Work для научных вычислений

Содержание

Введение
Основы Proof-of-Work
- 2.1 Традиционный механизм PoW
- 2.2 Ограничения Hash-Based PoW
3. Научная структура PoW
- 3.1 Требования к проектированию
- 3.2 Математическая постановка задачи
4. Экспериментальные результаты
- 4.1 Постановка задачи TSP
- 4.2 Моделирование процесса добычи
5. Техническая реализация
- 5.1 Проектирование алгоритмов
- 5.2 Пример кода
6. Перспективные Применения
7. References
8. Критический анализ

Введение

Технология Blockchain произвела революцию в децентрализованных системах благодаря своей архитектуре неизменяемого реестра, однако энергопотребление, связанное с традиционными механизмами Proof-of-Work (PoW), становится все более проблематичным. Современные операции майнинга криптовалют потребляют огромные вычислительные ресурсы, при этом производимые результаты служат лишь для проверки блоков, что представляет собой значительную трату потенциальной вычислительной мощности.

Фундаментальный исследовательский вопрос, рассматриваемый в данной статье, заключается в том, можно ли перепрофилировать PoW для значимых научных вычислений, сохраняя при этом свойства безопасности blockchain. В отличие от существующих подходов, таких как Gridcoin и CureCoin, которые вознаграждают внешние вычислительные вклады, данное исследование предлагает интегрировать научные проблемы непосредственно в сам механизм PoW.

Потребление энергии

Майнинг биткоинов потребляет ~150 ТВт·ч в год, что сопоставимо с потреблением средних по размеру стран

Вычислительные потери

Традиционный PoW создает криптографически защищенные, но научно бесполезные результаты

Потенциальное воздействие

Перенаправление вычислительной мощности майнинга может решать сложные научные задачи в качестве побочного продукта

Основы Proof-of-Work

2.1 Традиционный механизм PoW

В традиционном блокчейне PoW, реализованном в Bitcoin, майнеры должны найти значение nonce, при котором криптографический хеш заголовка блока удовлетворяет определенным критериям сложности. Алгоритм майнинга можно представить как:

Find $nonce$ such that $SHA256(prev\_block\_hash + transaction\_hash + nonce) < target$

Где $target$ представляет собой динамически регулируемое значение, контролирующее сложность майнинга. Этот процесс обеспечивает безопасность блокчейна за счет вычислительных затрат, но не производит значимых научных результатов.

2.2 Ограничения Hash-Based PoW

Традиционный Hash-Based PoW имеет несколько критических ограничений:

Чрезмерное энергопотребление без полезного результата
Специализированное оборудование (ASIC), создающее предпосылки для централизации
Невозможность использования вычислительной работы для более широкой научной выгоды
Экологические проблемы, связанные с огромным потреблением электроэнергии

3. Научная структура PoW

3.1 Требования к проектированию

Предлагаемая научная PoW-система должна удовлетворять четырем ключевым требованиям, выведенным из свойств традиционной PoW:

Вычислительная сложность: Задача должна быть достаточно сложной для решения, чтобы обеспечить безопасность
Простота проверкиРешения должны быть легко проверяемыми участниками сети
Способность к интеграцииИнформация о блоке должна быть включена для предотвращения предварительных вычислений
Регулируемая сложность: Сложность задачи должна быть динамически настраиваемой

3.2 Математическая постановка задачи

Исследование предлагает замену вычисления хэшей задачами высокоразмерной нелинейной оптимизации. Для задачи коммивояжёра (TSP) целевая функция может быть сформулирована как:

Минимизировать $f(\pi) = \sum_{i=1}^{n-1} d_{\pi(i),\pi(i+1)} + d_{\pi(n),\pi(1)}$

Где $\pi$ представляет перестановку городов, $d_{i,j}$ — расстояние между городами $i$ и $j$, а $n$ — общее количество городов. PoW требует нахождения перестановки, которая минимизирует общее расстояние пути ниже динамически корректируемого порога.

4. Экспериментальные результаты

4.1 Постановка задачи TSP

В симуляции участвовали три майнера, соревнующиеся в решении экземпляра TSP с 50 городами. Каждый майнер использовал различные стратегии оптимизации:

Майнеры применяли генетические алгоритмы с разным размером популяции
Порог сложности корректировался в зависимости от участия в сети
Информация о блоках была включена в оптимизацию в виде ограничений.

4.2 Моделирование процесса добычи

Результаты экспериментов показали, что:

Майнеры успешно нашли допустимые решения задачи коммивояжёра, соответствующие критериям Proof-of-Work
Блокчейн сохранил свойства безопасности посредством вычислительной работы
В ходе майнингового соревнования последовательно появлялись улучшенные решения задачи коммивояжёра
Качество решений повышалось со временем по мере совершенствования методов майнерами

Figure 1: Сходимость решений задачи коммивояжёра

Моделирование показало, что три майнера сходятся к оптимальным маршрутам TSP в течение нескольких блоков. Майнер 1 достиг наилучшего решения с общим сокращением расстояния на 23% по сравнению с начальными случайными маршрутами, что демонстрирует эффективность конкурентной оптимизации.

5. Техническая реализация

5.1 Проектирование алгоритмов

Научный алгоритм PoW интегрирует специфичную для блока информацию в задачу оптимизации. Хэш транзакций и хэш предыдущего блока используются для генерации ограничений задачи или начальных условий, предотвращая атаки предварительных вычислений и гарантируя уникальность каждой попытки PoW для текущего блока.

5.2 Пример кода

Хотя в статье не представлены конкретные реализации кода, процесс научного PoW может быть представлен следующим псевдокодом:

function scientific_pow(prev_block_hash, transactions, difficulty_target):
    # Generate optimization problem from block data
    problem = generate_problem(prev_block_hash, transactions)
    
    # Set difficulty parameters
    threshold = calculate_threshold(difficulty_target)
    
    # Search for solution
    while not solution_found:
        candidate_solution = optimization_step(problem)
        solution_quality = evaluate(candidate_solution)
        
        if solution_quality < threshold:
            return candidate_solution
    
    return None

function validate_pow(block, candidate_solution):
    # Quick verification of solution quality
    problem = reconstruct_problem(block)
    return evaluate(candidate_solution) < block.difficulty_threshold

6. Перспективные Применения

Научная структура PoW имеет широкий спектр применений за пределами оптимизации TSP:

Drug Discovery: Моделирование сворачивания белков и задачи молекулярного докинга
Моделирование климата: Оптимизация параметров сложного климатического моделирования
Наука о материалахПрогнозирование кристаллической структуры и оптимизация свойств материалов
Финансовое моделированиеОптимизация портфеля и анализ рисков
Machine Learning: Поиск нейронной архитектуры и оптимизация гиперпараметров

Данный подход может преобразовать блокчейн из энергоемкой системы в распределенный суперкомпьютер, решающий значимые научные задачи.

7. References

Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System
Buterin, V. (2014). Ethereum: A Next-Generation Smart Contract and Decentralized Application Platform
Gridcoin: Computational Reward System for BOINC
CureCoin: Protein Folding Cryptocurrency
Miller, A. et al. (2017). Nonoutsourceable Scratch-Off Puzzles to Discourage Bitcoin Mining Coalitions
Ball, M. et al. (2017). Proofs of Useful Work
Zhu et al. (2017). Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks

8. Критический анализ

Попасть в самую точку

This paper delivers a conceptually brilliant but practically naive solution to blockchain's energy problem. The core insight—repurposing wasted computational cycles for scientific benefit—is intellectually compelling, but the implementation challenges are severely underestimated. The authors essentially propose turning the entire cryptocurrency mining ecosystem into a voluntary distributed supercomputer, ignoring the fundamental economic incentives that drive mining behavior.

Логическая цепочка

Логическая последовательность убедительна, но неполна: Традиционный PoW расходует энергию → Научные задачи требуют вычислений → Объединить их для взаимной выгоды. Однако цепочка разрывается в ключевых точках. Подобно революционному подходу CycleGAN к несопоставимому преобразованию изображений (Zhu et al., 2017), открывшему новые возможности в компьютерном зрении, данная работа выявляет преобразующий потенциал, но не обладает необходимой архитектурной сложностью для его реализации. Недостающим звеном является robust economic model, согласующий стимулы майнеров с научным прогрессом, а не только с токенными вознаграждениями.

Достоинства и недостатки

Достоинства: The mathematical formulation for integrating TSP into PoW is elegant and demonstrates genuine innovation. The adjustable difficulty mechanism shows sophisticated understanding of blockchain dynamics. The experimental validation with multiple miners provides concrete evidence of feasibility.

Слабые места: The paper severely underestimates verification complexity. While hash verification is trivial, validating TSP solution optimality is computationally intensive—undermining a core PoW requirement. The approach also assumes scientific problems can be neatly partitioned into block-sized chunks, which ignores the interconnected nature of most meaningful research problems. Unlike established distributed computing projects like Folding@home that carefully design work units, this framework offers no methodology for problem decomposition.