O descoperire în tehnologia blockchain cuantică realizată de cercetătorii britanici deschide ușa minării Bitcoin prin inteligența artificială.
British Quantum Blockchain Technologies (QBT) a dezvoltat o metodă de calcul foarte promițătoare, Message Scheduling for Crypto-Hash (MSFCA), care reprezintă o descoperire majoră în domeniul minării Bitcoin și își propune să facă extragerea Bitcoin mai eficientă. Eficiența minelor este îmbunătățită semnificativ .
CEO-ul QBT, Francesco Gardin, a definit MSFCA într-o cerere de brevet în iulie ca o „schimbare radicală” care perturbă „paradigma de bază a blockchain-ului BTC”.
„În cazuri excepționale, noul concept din spatele acestei idei ar perturba paradigma de bază a blockchain-ului Bitcoin, calcularea blocurilor viitoare ar putea fi făcută înainte ca blocul anterior să fie extras.
Potrivit recentelor interviuri media, Gardin a afirmat că tehnologia inovatoare a companiei, alimentată de inteligența artificială, ar putea crește probabilitatea de a obține recompense miniere cu 260%.
Cum MSFCA îmbunătățește mineritul Bitcoin
Miningul Bitcoin, procesul de rezolvare a unor probleme matematice complexe pentru a adăuga noi blocuri de tranzacții la blockchain-ul Bitcoin, se confruntă cu limitarea de a nu putea încerca fiecare bloc nou înainte de finalizarea blocului curent.
QBT a spart această barieră de secvențiere prin depunerea unei cereri de brevet pentru noua sa metodă MSFCA în Marea Britanie în iulie anul acesta. Permite minerilor să efectueze calcule preliminare pe blocul următor înainte ca blocul curent să fie complet procesat, reducând astfel nevoia de resurse de calcul și costurile energetice.
Printr-o abordare asincronă unică, MSFCA nu accelerează calculele SHA-256 implicate în minerit Bitcoin. În schimb, facilitează preprocesarea sau calculele avansate, permițând mai multe calcule SHA-256 pe același cip, accelerând astfel întregul proces de extragere. Implementarea MSFCA necesită cipuri de computer ASIC utilizate în platformele standard de minerit Bitcoin. Cu toate acestea, QBT consideră că „modificări fezabile la actuala implementare proprietară SHA-256 dezvoltată de QBT” sunt realizabile.
Compania estimează că utilizarea MSFCA poate reduce aria utilizată de cipurile ASIC cu aproximativ 8%, reducând astfel spațiul necesar porților logice pentru a efectua calcule. Cererea de brevet prevede:
„Economiile potențiale estimate în ceea ce privește suprafața chipului SHA-256 ASIC pentru una dintre cele trei instanțe implicate în minerit Bitcoin ar fi de aproximativ 25% pentru SHA256.
Cu toate acestea, datorită utilizării altor tehnici de optimizare bine-cunoscute, designerii ASIC ai companiei estimează că economiile efective de suprafață potențiale de la MSFCA sunt în medie de aproximativ 8%. "
Vorbind cu CoinTelegraph, CEO-ul QBT, Francesco Gardin, a subliniat că această abordare disruptivă ar putea revoluționa mineritul Bitcoin, deoarece permite ca blocurile viitoare să fie calculate înainte ca blocurile anterioare să fie extrase.
Cercetare și dezvoltare QBT
La începutul acestui an, compania l-a angajat pe Dr. Lov Kumar Grover, cunoscut pentru crearea revoluționarului „Algoritmul Grover” la AT&T Bell Labs.
Algoritmul lui Grover este un algoritm de calcul cuantic care poate găsi elemente specifice într-o bază de date nesortată cu aproximativ rădăcina pătrată a numărului total de operațiuni, oferind accelerări semnificative față de algoritmii de căutare clasici.
Algoritmul se află în centrul minării Bitcoin și, odată cu înțelegerea profundă a teoriei și optimizării cuantice de către Dr. Grover, compania este din ce în ce mai optimistă în ceea ce privește perfecționarea algoritmului.
În ciuda limitărilor tehnice, cum ar fi debitul cipului de memorie, noua abordare a QBT ar putea schimba jocul pentru minerit Bitcoin, dacă are succes.
Gardin a mai spus pentru CoinTelegraph că explorează, de asemenea, diverse căi, inclusiv abonamente, licențiere, asociații în participație sau achiziții directe ale companiei și ale tehnologiei sale, pentru a-și aduce soluțiile pe piața minieră Bitcoin. #比特币 #人工智能