Dynex: Die neuromorphe Quantencomputing-Cloud zur Lösung realer Probleme in den Bereichen KI, Quantencomputing und Forschung

Die Leute versuchen immer noch, eine bessere Blockchain aufzubauen und ihre Netzwerke anzupassen, um aktuellere Computerherausforderungen zu lösen. Eines davon ist Dynex

Dynex ist eine Blockchain, die im Jahr 2022 eingeführt wurde. Sie zielt darauf ab, „reale Probleme“ in den Bereichen KI, Quantencomputing und Forschung zu lösen. Es wird von seinen Entwicklern als „unverwechselbares, anpassungsfähiges Blockchain-System“ und „die weltweit einzige zugängliche neuromorphe Quantencomputing-Cloud“ beschrieben. Es nutzt die parallele Verarbeitungskapazität seines GPU-basierten Mining-Netzwerks.

Ein neuromorphes Netzwerk, das Mapp mit CoinGeek Backstage teilt, würde Informationen nach den gleichen Prinzipien wie das menschliche Gehirn verarbeiten.

„Ein neuromorphes Netzwerk emuliert im einfachsten Sinne die Funktionsweise des menschlichen Gehirns.“ Wenn du mich also ansiehst, siehst du mich, du hörst etwas um dich herum, du riechst – das ist alles parallele Verarbeitung in deinem eigenen Gehirn. Und wir können die gleiche Art und Weise simulieren, die in unserer Kette funktioniert“, sagt er.

Dynex verarbeitet Transaktionen mithilfe eines benutzerdefinierten Algorithmus namens „DynexSolve“, der regulären Proof-of-Work (PoW) und ein neues Konzept kombiniert, das Mapp den „Proof of Useful Work“ (PoUW)-Mechanismus nennt. Die Idee von PoUW besteht darin, sicherzustellen, dass ein Teil der Rechenressourcen des Mining-Netzwerks von Dynex für die Lösung praktischer Probleme verwendet wird. Dazu gehören reale Szenarien in der wissenschaftlichen Forschung, KI-Schulung, Pharmazie, Logistik und Finanzmodellierung.

Sein nativer Token wird auch Dynex oder DNX genannt. Miner erhalten DNX als Blockbelohnung für die Sicherung des Netzwerks, genau wie bei anderen PoW-Blockchains, erhalten aber auch eine zusätzliche Subvention für die oben beschriebene „sinnvolle“ Berechnung. Mapp sagt, dass DynexSolve eine Möglichkeit ist, beides in einem Verarbeitungsalgorithmus zu kombinieren.

Er fügt hinzu, dass eine pharmazeutische Forschungsanwendung, die Dynex prüft, die Proteinfaltung betrifft. Ein Pharmaunternehmen bemerkte, dass es zuvor RNA-Faltung und RNA-Sequenzierung durchgeführt hatte.

„Ich glaube, wir haben etwa 250 Aminosäureketten.“ Der menschliche Körper besteht aus etwa 300 Proteinen in einer Proteinkette, sodass wir uns bei der Proteinfaltung derzeit fast vollständig auf dem menschlichen Niveau befinden. Wir gehen davon aus, dass es noch ein paar Monate dauern wird, und dann haben wir den Nagel auf den Kopf, und das wird die Tür für alle Arten neuer Forschung öffnen“, erklärt er.

LLMs (große Sprachmodelle) sind ein beliebtes Thema in der Technologie, insbesondere da ChatGPT und andere ähnliche Projekte schnell die Aufmerksamkeit des Mainstreams erlangen. Dynex LLM ist das selbst entwickelte Modell des Projekts und Mapp beschreibt es als „großes Verhaltensmodell“, das mehr darauf basiert, wie ein menschlicher Geist denkt und lernt.

Ein Großteil der Arbeit von Dynex befindet sich noch im experimentellen Bereich, und sein neuromorphes Quantencomputing-Konzept nutzt die Ionendrift von Elektronen, was sich vom supraleitenden Qubit-basierten Quantencomputing dadurch unterscheidet, dass es „memresistive Elemente verwendet, die schnell auf Änderungen reagieren können“. Dies hilft dem System, schnell die besten Lösungen zu finden.“ Dies ist eine alternative Möglichkeit, möglicherweise Vorteile im Quantencomputing zu erzielen, indem die Bewegung von Ionen in Memwiderständen genutzt wird, um den Zustand eines Geräts zu ändern.

Dies ist nur ein Informatikproblem, das Dynex lösen möchte, und das Team hofft auf weitere Durchbrüche.

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