মূল কন্টেন্টে যান

বিকেন্দ্রীভূত বিজ্ঞান (ডিসাই)

  • বর্তমান বৈজ্ঞানিক ব্যবস্থার একটি বৈশ্বিক, উন্মুক্ত বিকল্প।
  • এমন প্রযুক্তি যা বিজ্ঞানীদের তহবিল সংগ্রহ, পরীক্ষা চালানো, ডেটা শেয়ার করা, অন্তর্দৃষ্টি বিতরণ এবং আরও অনেক কিছু করতে সক্ষম করে।
  • উন্মুক্ত বিজ্ঞান আন্দোলনের ওপর ভিত্তি করে তৈরি।

বিকেন্দ্রীভূত বিজ্ঞান (ডিসাই) কী?

বিকেন্দ্রীভূত বিজ্ঞান (ডিসাই) হলো এমন একটি আন্দোলন যার লক্ষ্য স্ট্যাক ব্যবহার করে বৈজ্ঞানিক জ্ঞানকে ন্যায্য ও সমতাভিত্তিক উপায়ে অর্থায়ন, তৈরি, পর্যালোচনা, স্বীকৃতি প্রদান, সংরক্ষণ এবং প্রচারের জন্য সর্বজনীন অবকাঠামো তৈরি করা।

ডিসাই-এর লক্ষ্য হলো এমন একটি ইকোসিস্টেম তৈরি করা যেখানে বিজ্ঞানীরা তাদের গবেষণা উন্মুক্তভাবে শেয়ার করতে এবং তাদের কাজের স্বীকৃতি পেতে উৎসাহিত হবেন, পাশাপাশি যে কেউ সহজেই গবেষণায় অ্যাক্সেস এবং অবদান রাখতে পারবেন। বৈজ্ঞানিক জ্ঞান সবার জন্য অ্যাক্সেসযোগ্য হওয়া উচিত এবং বৈজ্ঞানিক গবেষণার প্রক্রিয়া স্বচ্ছ হওয়া উচিত—এই ধারণার ওপর ভিত্তি করে ডিসাই কাজ করে। ডিসাই একটি অধিকতর বিকেন্দ্রীকৃত এবং ডিস্ট্রিবিউটেড বৈজ্ঞানিক গবেষণা মডেল তৈরি করছে, যা এটিকে সেন্সরশিপ এবং কেন্দ্রীয় কর্তৃপক্ষের নিয়ন্ত্রণের বিরুদ্ধে আরও প্রতিরোধী করে তোলে। তহবিল, বৈজ্ঞানিক সরঞ্জাম এবং যোগাযোগের মাধ্যমগুলোতে অ্যাক্সেস বিকেন্দ্রীকরণের মাধ্যমে ডিসাই এমন একটি পরিবেশ তৈরি করার আশা করে যেখানে নতুন এবং অপ্রচলিত ধারণাগুলো বিকশিত হতে পারে।

বিকেন্দ্রীভূত বিজ্ঞান আরও বৈচিত্র্যময় তহবিলের উৎস (, দ্বিঘাত অনুদান (নতুন ট্যাবে খোলে) থেকে শুরু করে ক্রাউডফান্ডিং এবং আরও অনেক কিছু), আরও অ্যাক্সেসযোগ্য ডেটা ও পদ্ধতি এবং পুনরুৎপাদনযোগ্যতার জন্য প্রণোদনা প্রদানের সুযোগ দেয়।

DeSci, independent labs, and large-scale data science

Juan Benet on how the decentralized science (DeSci) movement can fund, organize, and open science using Web3 tools, covering funding mechanisms, open access, reproducible experiments, and large-scale data science pipelines.

ট্রান্সক্রিপ্টসহ দেখুন 

ডিসাই কীভাবে বিজ্ঞানের উন্নতি করে

বিজ্ঞানের মূল সমস্যাগুলোর একটি অসম্পূর্ণ তালিকা এবং কীভাবে বিকেন্দ্রীভূত বিজ্ঞান এই সমস্যাগুলো সমাধানে সাহায্য করতে পারে

বিকেন্দ্রীভূত বিজ্ঞানপ্রথাগত বিজ্ঞান
তহবিলের বণ্টন দ্বিঘাত অনুদান বা DAO-এর মতো মেকানিজম ব্যবহার করে জনসাধারণের দ্বারা নির্ধারিত হয়।ছোট, বদ্ধ, কেন্দ্রীভূত গোষ্ঠীগুলো তহবিলের বণ্টন নিয়ন্ত্রণ করে।
আপনি ডায়নামিক টিমে সারা বিশ্বের পিয়ারদের সাথে সহযোগিতা করতে পারেন।অর্থায়নকারী সংস্থা এবং নিজস্ব প্রতিষ্ঠান আপনার সহযোগিতাকে সীমাবদ্ধ করে।
অর্থায়নের সিদ্ধান্তগুলো অনলাইনে এবং স্বচ্ছভাবে নেওয়া হয়। নতুন অর্থায়ন মেকানিজমগুলো অন্বেষণ করা হয়।অর্থায়নের সিদ্ধান্তগুলো দীর্ঘ সময় নিয়ে এবং সীমিত স্বচ্ছতার সাথে নেওয়া হয়। খুব কম অর্থায়ন মেকানিজম বিদ্যমান।
প্রযুক্তি ব্যবহার করে ল্যাবরেটরি পরিষেবাগুলো শেয়ার করা আরও সহজ এবং স্বচ্ছ করা হয়েছে।ল্যাবরেটরি রিসোর্স শেয়ার করা প্রায়শই ধীর এবং অস্বচ্ছ হয়।
আস্থা, স্বচ্ছতা এবং সর্বজনীন অ্যাক্সেসের জন্য Web3 প্রিমিটিভ ব্যবহার করে প্রকাশনার নতুন মডেল তৈরি করা যেতে পারে।আপনি এমন প্রতিষ্ঠিত মাধ্যমগুলোর মাধ্যমে প্রকাশ করেন যা প্রায়শই অদক্ষ, পক্ষপাতদুষ্ট এবং শোষণমূলক হিসেবে স্বীকৃত।
আপনি পিয়ার-রিভিউ কাজের জন্য টোকেন এবং সুনাম অর্জন করতে পারেন।আপনার পিয়ার-রিভিউ কাজ অবৈতনিক, যা লাভজনক প্রকাশকদের উপকৃত করে।
আপনার তৈরি করা ইন্টেলেকচুয়াল প্রপার্টির (IP) মালিক আপনি নিজেই এবং এটি স্বচ্ছ শর্ত অনুযায়ী বিতরণ করতে পারেন।আপনার তৈরি করা IP-এর মালিক আপনার নিজস্ব প্রতিষ্ঠান। IP-তে অ্যাক্সেস স্বচ্ছ নয়।
সমস্ত ধাপ অনচেইন রাখার মাধ্যমে ব্যর্থ প্রচেষ্টার ডেটাসহ গবেষণার সবকিছু শেয়ার করা।প্রকাশনার পক্ষপাতিত্বের অর্থ হলো গবেষকরা সফল ফলাফল পাওয়া পরীক্ষাগুলো শেয়ার করার সম্ভাবনা বেশি থাকে।

ইথেরিয়াম এবং ডিসাই

একটি বিকেন্দ্রীভূত বিজ্ঞান ব্যবস্থার জন্য শক্তিশালী নিরাপত্তা, ন্যূনতম আর্থিক ও ট্রানজ্যাকশন খরচ এবং অ্যাপ্লিকেশন ডেভেলপমেন্টের জন্য একটি সমৃদ্ধ ইকোসিস্টেম প্রয়োজন হবে। একটি বিকেন্দ্রীভূত বিজ্ঞান প্রযুক্তি তৈরির জন্য প্রয়োজনীয় সবকিছু ইথেরিয়াম প্রদান করে।

ডিসাই-এর ব্যবহারিক ক্ষেত্র (Use cases)

প্রথাগত শিক্ষাজগৎকে ডিজিটাল বিশ্বে যুক্ত করার জন্য ডিসাই বৈজ্ঞানিক টুলসেট তৈরি করছে। নিচে বৈজ্ঞানিক সম্প্রদায়কে Web3 যে ব্যবহারিক ক্ষেত্রগুলো অফার করতে পারে তার একটি নমুনা দেওয়া হলো।

প্রকাশনা

বিজ্ঞান প্রকাশনা ব্যাপকভাবে সমস্যামূলক কারণ এটি এমন প্রকাশনা সংস্থাগুলোর দ্বারা পরিচালিত হয় যারা গবেষণাপত্র তৈরির জন্য বিজ্ঞানী, পর্যালোচক এবং সম্পাদকদের বিনামূল্যে শ্রমের ওপর নির্ভর করে, কিন্তু পরে অত্যধিক প্রকাশনা ফি আদায় করে। জনসাধারণ, যারা সাধারণত করের মাধ্যমে পরোক্ষভাবে কাজ এবং প্রকাশনার খরচের জন্য অর্থ প্রদান করে, তারা প্রায়শই প্রকাশককে পুনরায় অর্থ প্রদান না করে সেই একই কাজে অ্যাক্সেস পায় না। পৃথক বিজ্ঞান গবেষণাপত্র প্রকাশের মোট ফি প্রায়শই পাঁচ অঙ্কের (USD) হয়, যা বৈজ্ঞানিক জ্ঞানকে একটি হিসেবে বিবেচনা করার পুরো ধারণাকে ক্ষুণ্ন করে এবং প্রকাশকদের একটি ছোট গোষ্ঠীর জন্য বিপুল মুনাফা তৈরি করে।

প্রি-প্রিন্ট সার্ভার হিসেবে বিনামূল্যে এবং ওপেন-অ্যাক্সেস প্ল্যাটফর্ম বিদ্যমান রয়েছে, যেমন ArXiv (নতুন ট্যাবে খোলে)। তবে, এই প্ল্যাটফর্মগুলোতে মান নিয়ন্ত্রণ এবং মেকানিজমের অভাব রয়েছে এবং এগুলো সাধারণত আর্টিকেল-স্তরের মেট্রিক্স ট্র্যাক করে না, যার অর্থ হলো এগুলো সাধারণত প্রথাগত প্রকাশকের কাছে জমা দেওয়ার আগে কাজ প্রচার করার জন্যই ব্যবহৃত হয়। SciHub-ও প্রকাশিত গবেষণাপত্রগুলোতে বিনামূল্যে অ্যাক্সেস দেয়, তবে তা বৈধভাবে নয়, এবং শুধুমাত্র প্রকাশকরা তাদের পেমেন্ট নেওয়ার পর এবং কাজটিকে কঠোর কপিরাইট আইনের আওতায় আনার পরেই। এটি একটি এমবেডেড বৈধতা মেকানিজম এবং প্রণোদনা মডেলসহ অ্যাক্সেসযোগ্য বিজ্ঞান গবেষণাপত্র এবং ডেটার জন্য একটি বড় শূন্যতা তৈরি করে। এমন একটি সিস্টেম তৈরির টুলগুলো Web3-তে বিদ্যমান।

পুনরুৎপাদনযোগ্যতা (Reproducibility) এবং প্রতিলিপিযোগ্যতা (Replicability)

পুনরুৎপাদনযোগ্যতা এবং প্রতিলিপিযোগ্যতা হলো মানসম্পন্ন বৈজ্ঞানিক আবিষ্কারের ভিত্তি।

  • একই পদ্ধতি ব্যবহার করে একই টিমের দ্বারা পরপর একাধিকবার পুনরুৎপাদনযোগ্য ফলাফল অর্জন করা যেতে পারে।
  • একই পরীক্ষামূলক সেটআপ ব্যবহার করে একটি ভিন্ন গোষ্ঠীর দ্বারা প্রতিলিপিযোগ্য ফলাফল অর্জন করা যেতে পারে।

নতুন Web3-নেটিভ টুলগুলো নিশ্চিত করতে পারে যে পুনরুৎপাদনযোগ্যতা এবং প্রতিলিপিযোগ্যতা হলো আবিষ্কারের ভিত্তি। আমরা শিক্ষাজগতের প্রযুক্তিগত কাঠামোর মধ্যে মানসম্পন্ন বিজ্ঞানকে বুনতে পারি। Web3 প্রতিটি বিশ্লেষণ উপাদানের জন্য তৈরি করার ক্ষমতা প্রদান করে: র ডেটা, কম্পিউটেশনাল ইঞ্জিন এবং অ্যাপ্লিকেশন ফলাফল। ঐক্যমত সিস্টেমের সৌন্দর্য হলো যখন এই উপাদানগুলো বজায় রাখার জন্য একটি বিশ্বস্ত নেটওয়ার্ক তৈরি করা হয়, তখন প্রতিটি নেটওয়ার্ক অংশগ্রহণকারী গণনা পুনরুৎপাদন এবং প্রতিটি ফলাফল যাচাই করার জন্য দায়ী হতে পারে।

অর্থায়ন

বিজ্ঞানে অর্থায়নের বর্তমান স্ট্যান্ডার্ড মডেল হলো ব্যক্তি বা বিজ্ঞানীদের গোষ্ঠী একটি অর্থায়নকারী সংস্থার কাছে লিখিত আবেদন করে। বিশ্বস্ত ব্যক্তিদের একটি ছোট প্যানেল আবেদনগুলোর স্কোর করে এবং তারপর আবেদনকারীদের একটি ছোট অংশকে তহবিল দেওয়ার আগে প্রার্থীদের সাক্ষাৎকার নেয়। অনুদানের জন্য আবেদন করা এবং তা পাওয়ার মধ্যে কখনো কখনো বছরের পর বছর অপেক্ষার সময় তৈরি করার পাশাপাশি, এই মডেলটি রিভিউ প্যানেলের পক্ষপাতিত্ব, স্বার্থপরতা এবং রাজনীতির প্রতি অত্যন্ত ঝুঁকিপূর্ণ বলে পরিচিত।

গবেষণায় দেখা গেছে যে অনুদান রিভিউ প্যানেলগুলো উচ্চ-মানের প্রস্তাবনা নির্বাচনের ক্ষেত্রে খারাপ কাজ করে, কারণ বিভিন্ন প্যানেলকে দেওয়া একই প্রস্তাবনার ফলাফল ব্যাপকভাবে ভিন্ন হয়। তহবিল যেহেতু আরও দুষ্প্রাপ্য হয়ে উঠেছে, এটি আরও বুদ্ধিবৃত্তিকভাবে রক্ষণশীল প্রকল্পসহ সিনিয়র গবেষকদের একটি ছোট পুলে কেন্দ্রীভূত হয়েছে। এর প্রভাব একটি অতি-প্রতিযোগিতামূলক অর্থায়নের ল্যান্ডস্কেপ তৈরি করেছে, যা বিকৃত প্রণোদনাকে সুসংহত করছে এবং উদ্ভাবনকে বাধাগ্রস্ত করছে।

DAO এবং বিস্তৃতভাবে Web3 দ্বারা তৈরি বিভিন্ন প্রণোদনা মডেল নিয়ে পরীক্ষা-নিরীক্ষা করার মাধ্যমে Web3-এর এই ত্রুটিপূর্ণ অর্থায়ন মডেলকে ব্যাহত করার সম্ভাবনা রয়েছে। রেট্রোঅ্যাক্টিভ পাবলিক গুডস ফান্ডিং (আরপিজিএফ) (নতুন ট্যাবে খোলে), দ্বিঘাত অর্থায়ন (নতুন ট্যাবে খোলে), DAO গভর্ন্যান্স (নতুন ট্যাবে খোলে) এবং টোকেনাইজড ইনসেনটিভ স্ট্রাকচার (নতুন ট্যাবে খোলে) হলো এমন কিছু Web3 টুল যা বিজ্ঞান অর্থায়নে বিপ্লব ঘটাতে পারে।

IP মালিকানা এবং উন্নয়ন

প্রথাগত বিজ্ঞানে ইন্টেলেকচুয়াল প্রপার্টি (IP) একটি বড় সমস্যা: বিশ্ববিদ্যালয়গুলোতে আটকে থাকা বা বায়োটেকগুলোতে অব্যবহৃত থাকা থেকে শুরু করে এর মূল্য নির্ধারণ করা কুখ্যাতভাবে কঠিন। তবে, ডিজিটাল সম্পদের (যেমন বৈজ্ঞানিক ডেটা বা আর্টিকেল) মালিকানা এমন একটি বিষয় যা Web3 ব্যবহার করে অত্যন্ত ভালোভাবে পরিচালনা করে।

যেভাবে NFT-গুলো ভবিষ্যতের ট্রানজ্যাকশনের রাজস্ব মূল স্রষ্টার কাছে ফেরত পাঠাতে পারে, ঠিক একইভাবে আপনি গবেষক, গভর্নিং বডি (যেমন DAO), বা এমনকি যাদের ডেটা সংগ্রহ করা হয়েছে তাদের পুরস্কৃত করার জন্য স্বচ্ছ ভ্যালু অ্যাট্রিবিউশন চেইন স্থাপন করতে পারেন।

IP-NFTs (নতুন ট্যাবে খোলে) পরিচালিত গবেষণা পরীক্ষাগুলোর একটি বিকেন্দ্রীভূত ডেটা রিপোজিটরির কী হিসেবেও কাজ করতে পারে এবং NFT ও ফাইন্যান্সিয়ালাইজেশনে (ভগ্নাংশীকরণ থেকে শুরু করে ঋণ প্রদান পুল এবং ভ্যালু অ্যাপ্রাইজাল পর্যন্ত) যুক্ত হতে পারে। এটি VitaDAO (নতুন ট্যাবে খোলে)-এর মতো নেটিভ অনচেইন সত্তাগুলোকে (যেমন DAO) সরাসরি অনচেইনে গবেষণা পরিচালনা করার অনুমতি দেয়। অ-হস্তান্তরযোগ্য "সোলবাউন্ড" টোকেনের (নতুন ট্যাবে খোলে) আবির্ভাবও ডিসাই-তে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করতে পারে, যা ব্যক্তিদের তাদের ইথেরিয়াম ঠিকানার সাথে যুক্ত অভিজ্ঞতা এবং প্রমাণপত্র প্রমাণ করার অনুমতি দেয়।

ডেটা স্টোরেজ, অ্যাক্সেস এবং আর্কিটেকচার

Web3 প্যাটার্ন ব্যবহার করে বৈজ্ঞানিক ডেটাকে ব্যাপকভাবে আরও অ্যাক্সেসযোগ্য করা যেতে পারে এবং ডিস্ট্রিবিউটেড স্টোরেজ গবেষণাকে বিপর্যয়কর ঘটনা থেকে টিকে থাকতে সক্ষম করে।

এর প্রারম্ভিক বিন্দু হতে হবে এমন একটি সিস্টেম যা সঠিক যাচাইযোগ্য প্রমাণপত্র ধারণকারী যেকোনো বিকেন্দ্রীভূত পরিচয় (ডিআইডি) দ্বারা অ্যাক্সেসযোগ্য। এটি সংবেদনশীল ডেটাকে বিশ্বস্ত পক্ষগুলোর দ্বারা নিরাপদে প্রতিলিপি করার অনুমতি দেয়, যা রিডানডেন্সি এবং সেন্সরশিপ প্রতিরোধ, ফলাফলের পুনরুৎপাদন এবং এমনকি একাধিক পক্ষের সহযোগিতা করার এবং ডেটাসেটে নতুন ডেটা যোগ করার ক্ষমতা সক্ষম করে। কম্পিউট-টু-ডেটা (নতুন ট্যাবে খোলে)-এর মতো গোপনীয় কম্পিউটিং পদ্ধতিগুলো র ডেটা প্রতিলিপিকরণের বিকল্প অ্যাক্সেস মেকানিজম প্রদান করে, যা সবচেয়ে সংবেদনশীল ডেটার জন্য ট্রাস্টেড রিসার্চ এনভায়রনমেন্ট তৈরি করে। ট্রাস্টেড রিসার্চ এনভায়রনমেন্টগুলোকে NHS দ্বারা (নতুন ট্যাবে খোলে) ডেটা গোপনীয়তা এবং সহযোগিতার জন্য একটি ভবিষ্যৎমুখী সমাধান হিসেবে উল্লেখ করা হয়েছে, যা এমন একটি ইকোসিস্টেম তৈরি করে যেখানে গবেষকরা কোড এবং অনুশীলন শেয়ার করার জন্য প্রমিত পরিবেশ ব্যবহার করে অন-সাইট ডেটা নিয়ে নিরাপদে কাজ করতে পারেন।

নমনীয় Web3 ডেটা সলিউশনগুলো ওপরের পরিস্থিতিগুলোকে সমর্থন করে এবং সত্যিকারের ওপেন সায়েন্সের ভিত্তি প্রদান করে, যেখানে গবেষকরা অ্যাক্সেস অনুমতি বা ফি ছাড়াই সর্বজনীন সম্পদ তৈরি করতে পারেন। IPFS, Arweave এবং ফাইলকয়েন-এর মতো Web3 পাবলিক ডেটা সলিউশনগুলো বিকেন্দ্রীকরণের জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, dClimate আবহাওয়া স্টেশন এবং প্রেডিক্টিভ ক্লাইমেট মডেলসহ জলবায়ু এবং আবহাওয়ার ডেটাতে সর্বজনীন অ্যাক্সেস প্রদান করে।

যুক্ত হোন

প্রকল্পগুলো অন্বেষণ করুন এবং ডিসাই কমিউনিটিতে যোগ দিন।

আমরা তালিকাভুক্ত করার জন্য নতুন প্রকল্পের পরামর্শকে স্বাগত জানাই - শুরু করতে অনুগ্রহ করে আমাদের লিস্টিং পলিসি দেখুন!

আরও পড়ুন

ভিডিও