ブロックチェーンからバイオテクノロジーへ：マイナーが新薬発見をサポートする方法

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概要と1. はじめに

1. ボランティアコンピューティング

2. PNPCoin

   3.1 ブロックチェーン統合と3.2 制限された複雑性

   3.3 ランタイム権限と3.4 後方互換性

3. ユースケース - セルラードッキング

4. 結論と参考文献

4 ユースケース - セルラードッキング

\ 次に、彼らはサイズmのバイナリ出力を定義します。この場合m=2で、結果は01、00、10のみで、それぞれ結合する、結合しない、終了しなかったを表します。これは、すべてのforループでのステップ数に上限があるためで、コードが強制的に早期に正常終了する可能性があるためです。

\ コードはセクション3.2に従って、whileステートメントと再帰呼び出しを含まないように変換されます。すべてのペプチド鎖と受容体分子はデータファイルに保存され、そのチェックサムを含むメタファイルとともにオンラインで利用可能になります。

\ このコードはランタイム権限に審査と公開のために提出されます。ここで、コンパイルされ、ランタイムがテストされ、上限が計算されます。すべてのテストに合格し、コードが次のブロックに選択されると、ソースとデータは一意のIDの下でピアツーピアファイル共有で配布されます。ノードはコードをダウンロードして実行し、結果をピアツーピアファイル共有に返します。最適実行の場合、最初の最低解がブロックチェーンタイムスタンプに含まれるものとして受け入れられます。完全実行の場合、入力と出力はSHA-256でハッシュ化され、最も長い先行ゼロが報酬として与えられ、さらに各最初の提出者にも小さな報酬が与えられます。

\ すべての結果が収集されると、次のブロックが始まります。最適モードでは最適解の入力と出力がファイル共有に保存され、完全モードではすべての出力が保存されます。

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5 結論

結果は公開され、透明性と再現性に貢献しています。さらに、ビットコインマイナーのコミュニティは非常に創造的で、難しい問題を解決するための賢い方法をしばしば発見してきました。与えられた問題を解決するための一般的な計算負荷の少ない方法が発見された場合、それはさらに大きな利益をもたらすでしょう。

\ PNPCoinソフトフォークには2つの制限があります：Lucas-Lehmer素数テストのような大量の内部メモリを必要とする長いプロセスは、本質的に並列化できないため、このアーキテクチャでは実行できません。単一ステップ（総当たり検索）または複数の最適化ステップ（ハイパーパラメータチューニング）で実行できる問題のみが適用可能です。第二に、ハッシュ関数はブロックごとに1つずつ計算されるため、各ノードのランタイムに不便な制限が課されます。これを解決するには、一部の計算が1秒で、他の計算が1ヶ月かかるような、様々な長さのステップを許容する何らかの形の台帳が必要です。

\ しかし、他の方法では扱いにくい問題タイプもこのアーキテクチャに容易に適合させることができます。これにより、離散ハイパーパラメータに対する大規模なテスト、分散トレーニング、ハイパースペースマッピング、そして一般的にNP問題の解決可能性を数桁向上させることが可能になります。数百万ドルのスーパーコンピュータの構築を必要とするAIアプリケーションは、市民科学をビットコインに押し進めることで5万倍以上の恩恵を受けるでしょう。ビットコインの普及のおかげで、AIをグローバルスーパーコンピュータにスケーリングすることが現実的になり、汎用人工知能への重要なステップを提供する可能性があります。

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参考文献

[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.

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:::info 著者:

(1) Martin Kolar, ブルノ工科大学 (kolarmartin@fit.vutbr.cz).

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:::info この論文は arxivで入手可能 でCC BY 4.0 DEEDライセンスの下で公開されています。

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