Blok Zinciri İş İspatını Bilimsel Hesaplama Uygulamalarına Uyarlama

İçindekiler

1. Giriş

Blok zinciri teknolojisi, değiştirilemez defter mimarisi ile merkeziyetsiz sistemlerde devrim yaratmıştır, ancak geleneksel İş İspatı (Proof-of-Work - PoW) mekanizmalarıyla ilişkili enerji tüketimi giderek daha sorunlu hale gelmektedir. Mevcut kripto para madenciliği operasyonları, yalnızca blokları doğrulamaya hizmet eden sonuçlar üretirken muazzam hesaplama kaynakları tüketmekte ve bu da potansiyel hesaplama gücünün önemli bir israfını temsil etmektedir.

Bu makalede ele alınan temel araştırma sorusu, İş İspatı'nın blok zinciri güvenlik özelliklerini korurken anlamlı bilimsel hesaplamalar için yeniden kullanılıp kullanılamayacağıdır. Gridcoin ve CureCoin gibi harici hesaplama katkılarını ödüllendiren mevcut yaklaşımların aksine, bu araştırma bilimsel problemleri doğrudan İş İspatı mekanizmasının kendisine entegre etmeyi önermektedir.

2. İş İspatı Temelleri

2.1 Geleneksel İş İspatı Mekanizması

Bitcoin'de uygulandığı şekliyle geleneksel blok zinciri İş İspatı, madencilerden blok başlığının kriptografik karmasının belirli zorluk kriterlerini karşıladığı bir nonce değeri bulmalarını gerektirir. Madencilik algoritması şu şekilde temsil edilebilir:

$SHA256(önceki\_blok\_karması + işlem\_karması + nonce) < hedef$ olacak şekilde $nonce$ bul

Burada $hedef$, madencilik zorluğunu kontrol eden dinamik olarak ayarlanmış bir değerdir. Bu süreç, hesaplama harcaması yoluyla blok zinciri güvenliğini sağlar ancak anlamlı bir bilimsel çıktı üretmez.

2.2 Karma Tabanlı İş İspatının Sınırlamaları

Geleneksel karma tabanlı İş İspatı birkaç kritik sınırlamadan muzdariptir:

• Üretken çıktı olmadan aşırı enerji tüketimi
• Özelleştirilmiş donanımların (ASIC'ler) merkezileşme baskıları yaratması
• Hesaplama işinin daha geniş bilimsel fayda için kullanılamaması
• Büyük elektrik tüketimi nedeniyle çevresel kaygılar

3. Bilimsel İş İspatı Çerçevesi

3.1 Tasarım Gereksinimleri

Önerilen bilimsel İş İspatı, geleneksel İş İspatı özelliklerinden türetilen dört kritik gereksinimi karşılamalıdır:

1. Hesaplama Zorluğu: Problem, güvenliği korumak için yeterince zor çözülmelidir
2. Kolay Doğrulama: Çözümler ağ katılımcıları tarafından kolayca doğrulanabilir olmalıdır
3. Entegrasyon Yeteneği: Ön hesaplamayı önlemek için blok bilgisi dahil edilmelidir
4. Ayarlanabilir Zorluk: Problem karmaşıklığı dinamik olarak ayarlanabilir olmalıdır

3.2 Matematiksel Formülasyon

Araştırma, karma hesaplamayı yüksek boyutlu, doğrusal olmayan optimizasyon problemleriyle değiştirmeyi önermektedir. Seyyah Satıcı Problemi (SSP) için amaç fonksiyonu şu şekilde formüle edilebilir:

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

Burada $\pi$ şehirlerin bir permütasyonunu temsil eder, $d_{i,j}$ $i$ ve $j$ şehirleri arasındaki mesafedir ve $n$ toplam şehir sayısıdır. İş İspatı, toplam seyahat mesafesini dinamik olarak ayarlanmış bir eşiğin altında minimize eden bir permütasyon bulmayı gerektirir.

4. Deneysel Sonuçlar

4.1 SSP Problem Kurulumu

Simülasyon, 50 şehirlik bir SSP örneğini çözmek için yarışan üç madenciden oluşuyordu. Her madenci farklı optimizasyon stratejileri kullandı:

• Madenciler farklı popülasyon büyüklüklerine sahip genetik algoritmalar uyguladı
• Zorluk eşiği ağ katılımına göre ayarlandı
• Blok bilgisi optimizasyonda kısıtlar olarak dahil edildi

4.2 Madencilik Simülasyonu

Deneysel sonuçlar şunları gösterdi:

• Madenciler İş İspatı kriterlerini karşılayan geçerli SSP çözümlerini başarıyla buldu
• Blok zinciri hesaplama işi yoluyla güvenlik özelliklerini korudu
• Madencilik rekabeti yoluyla giderek daha iyi SSP çözümleri ortaya çıktı
• Madenciler yaklaşımlarını iyileştirdikçe çözüm kalitesi zamanla arttı

5. Teknik Uygulama

5.1 Algoritma Tasarımı

Bilimsel İş İspatı algoritması, bloka özgü bilgiyi optimizasyon problemine entegre eder. İşlem karması ve önceki blok karması, problem kısıtları veya başlangıç koşulları oluşturmak için kullanılır, böylece ön hesaplama saldırıları önlenir ve her İş İspatı girişiminin mevcut blok için benzersiz olması sağlanır.

5.2 Kod Örneği

Makale özel kod uygulamaları içermese de, bilimsel İş İspatı süreci bu sahte kod aracılığıyla temsil edilebilir:

function scientific_pow(prev_block_hash, transactions, difficulty_target):
    # Blok verisinden optimizasyon problemi oluştur
    problem = generate_problem(prev_block_hash, transactions)
    
    # Zorluk parametrelerini ayarla
    threshold = calculate_threshold(difficulty_target)
    
    # Çözüm arama
    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):
    # Çözüm kalitesinin hızlı doğrulaması
    problem = reconstruct_problem(block)
    return evaluate(candidate_solution) < block.difficulty_threshold

6. Gelecek Uygulamalar

Bilimsel İş İspatı çerçevesinin SSP optimizasyonunun ötesinde geniş uygulamaları vardır:

• İlaç Keşfi: Protein katlanması simülasyonları ve moleküler kenetlenme problemleri
• İklim Modellemesi: Karmaşık iklim simülasyonu parametre optimizasyonu
• Malzeme Bilimi: Kristal yapı tahmini ve malzeme özelliği optimizasyonu
• Finansal Modelleme: Portföy optimizasyonu ve risk analizi problemleri
• Makine Öğrenmesi: Sinir ağı mimarisi arama ve hiperparametre optimizasyonu

Bu yaklaşım, blok zincirini enerji yoğun bir sistem olmaktan çıkarıp anlamlı bilimsel zorlukları çözen dağıtılmış bir süper bilgisayara dönüştürebilir.

7. Referanslar

1. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: Eşler Arası Elektronik Nakit Sistemi
2. Buterin, V. (2014). Ethereum: Yeni Nesil Akıllı Sözleşme ve Merkeziyetsiz Uygulama Platformu
3. Gridcoin: BOINC için Hesaplamalı Ödül Sistemi
4. CureCoin: Protein Katlama Kripto Parası
5. Miller, A. ve diğerleri. (2017). Bitcoin Madencilik Koalisyonlarını Caydırmak için Dışarı Aktarılamaz Kazıma Bulmacaları
6. Ball, M. ve diğerleri. (2017). Kullanışlı İş İspatları
7. Zhu ve diğerleri. (2017). Derin Evrişimsel Üretici Çekişmeli Ağlarla Denetimsiz Temsil Öğrenme

8. Eleştirel Analiz