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什么是去中心化科学?去中心化科学应用范围有哪些?

互联网脚本转载2024-10-07 10:00 未详
去中心化科学(DeSci)已成为改善现代科学的最新Web3运动,简而言之,去中心化科学/DeSci是一个旨在分散科学的Web3运动,那么,究竟什么是去中心化科学?去中心化科学应用范围有哪些?本文将为大家详细介绍

越来越多的科学家和企业家正在利用区块链工具(如智能合约、代币)以改善现代科学,这些工作被统称为去中心化科学(DeSci),当前DeSci还处于起步阶段,它位于两大宏观趋势的交汇处,科学界的人们试图改变过去知识共享和获取研究经费的方式,在当今的加密货币市场中,人们试图将价值和所有权从各行各业的中介手中转移,简单的介绍可能还不能理解什么是去中心化科学?下面小编帮助大家一文搞懂去中心化科学DeSci。

什么是去中心化科学?

去中心化科学(DeSci)是一项运动,旨在通过公平平等地使用Web3栈堆建立公共基础设施,以资助、创建、审查、确认、存储和传播科学知识。

去中心化科学旨在创建一个生态系统,激励科学家公开分享他们的研究,并因其工作获得荣誉,同时允许任何人轻松了解研究并为研究做出贡献。去中心化科学的理念是,每个人都应能接触科学知识,同时科学研究的过程应该透明化。

去中心化科学正在创建一个更加去中心化和分布式的科学研究模式,让它能够更加抵制中心机构的审查和控制。去中心化科学希望通过去中心化获取资金、科学工具和交流的通道,创造一个让新的和非传统的想法能蓬勃发展的环境。

去中心化科学允许更多样化的资金来源(从去中心化自治组织、二次捐赠到众筹等等),让数据和方法更加容易获得,并为可重复性提供激励。

去中心化科学应用范围有哪些?

根据已有资料分析来看,去中心化科学应用范围主要有出版、可复现性和可复制性、资金赞助、知识产权以及数据存储、访问和架构5个方面,以下是具体介绍:

1、出版

科学出版是一个比较出名的问题,它由出版社进行管理,依靠科学家、评审人和编辑者这些免费劳动力来产生论文,然后收取高额的出版费。普通大众通常已经通过税收间接支付了工作成果和出版费用,但仍需要再次向出版商付费来获取同一个工作成果。发表个人科学论文的总费用通常是五位数($USDT),这违背了科学知识作为公共利益的概念,同时一小部分出版商获取了巨大的利益。

2、可复现性和可复制性

可复现性和可复制性是高质量科学发现的基础。新的Web3原生工具能确保可复现性和可复制性是发现的基础。我们可以将高质量的科学纳入学术界的技术结构。Web3提供了为每个分析组件创建认证的能力:原始数据、计算引擎和应用结果。共识系统的美妙之处在于,当创建一个可信网络来维护这些组件时,每一个网络参与者都将负责复现计算和验证结果。

3、资金赞助

目前资助科学的标准模式是,个人或科学家团队向资助机构提出书面申请。一个由受信任的个人组成的小组对申请进行评分,然后对候选人进行面试,最后再向一小部分申请提供资金。除了从申请到领取资金有时候需要几年之外,这种模式还容易受到评审小组的偏见、自身利益和政治影响。

通过对由去中心化自治组织和Web3开发的不同激励模型进行广泛试验,Web3有可能打破这一不合理的资金模式。可溯源的公益资助、二次方融资、去中心化自治组织治理和代币化的激励结构是一些可以彻底改变科学资助的Web3工具。

4、知识产权

知识产权(IP)是传统科学中的一个大问题:从被卡在大学里或未能在生物技术领域使用,到众所周知的难以估值。然而,Web3利用非同质化代币(NFT)将数字资产(例如科学数据或文章)的所有权做得特别好。

IP-NFT就像一把钥匙,可以打开进行中的研究实验的去中心化数据存储库,还可以插入了同质化代币和去中心化金融这些金融领域(从分片化到借贷池和价值评估)。它也允许一些原生链上实体直接在链上进行研究,比如VitaDAO等去中心化自治组织。不可转移的“灵魂绑定”代币的出现,也能在去中心化科学中发挥重要作用,它允许个人证明与以太坊地址关联的经验和凭证。

5、数据存储、访问和架构

使用Web3模式能够更容易地获取科学数据,同时分布式存储也能让研究在灾难性事件中幸存。起点必须是这样的一个系统:它可以被任何持有正确的可核验凭证的去中心化身份访问。这确保敏感数据只能被信任方安全复制,从而让数据得到冗余、抵抗审查、复现结果,甚至提供多方合作和向数据集添加新数据的能力。

作为一种面向未来的数据隐私与合作的解决方案,这种环境通过创造良好的生态系统,使用标准化的环境来共享代码和实践,让研究者安全地使用数据。

以上全部内容就是对什么是去中心化科学这一问题的解答,一个去中心化的科学系统将需要强大的安全性、最小的货币和交易成本,以及一个丰富的应用开发生态系统。以太坊提供建造去中心化科学堆栈所需的一切。总的来说,当前去中心化科学运动试图通过运用各种新工具以改善科学研究,要想成功,就应该专注于为科学家赋能,帮助他们更好地从事科研工作,同时采取有效的用户调研,确保重心落在为科学家赋能这件事上,而非关注工具本身。

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