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Ciencia descentralizada (DesCi)

  • Una alternativa global y abierta al sistema científico actual.
  • Tecnología que permite a científicos recaudar fondos, realizar experimentos, compartir información y distribuir ideas, entre otras cosas.
  • Se basa en el movimiento de la ciencia abierta.

¿Qué es la ciencia descentralizada (DeSci)?

La ciencia descentralizada (DeSci) es un movimiento cuyo objetivo es construir una infraestructura pública para financiar, crear, revisar, acreditar, almacenar y difundir el conocimiento científico de forma justa y equitativa utilizando el conjunto de herramientas Web3.

DeSci pretende crear un ecosistema en el que se incentive a los científicos a compartir abiertamente sus investigaciones y recibir reconocimiento por su trabajo, al tiempo que se le permita a cualquiera acceder a la investigación y contribuir a ella con facilidad. DeSci se basa en la idea de que el conocimiento científico debe ser accesible para todos y que el proceso de investigación científica debe ser transparente. DeSci está creando un modelo de investigación científica más descentralizado y distribuido, haciéndolo más resistente a la censura y al control por parte de las autoridades centrales. DeSci espera crear un entorno en el que puedan florecer ideas nuevas y no convencionales, descentralizando el acceso a la financiación, a herramientas científicas y canales de comunicación.

La ciencia descentralizada permite fuentes más variadas de financiación (desde DAO, donaciones cuadráticas(opens in a new tab), hasta recaudación de fondos mediante crowdfunding y otras opciones), datos y métodos más accesibles y al proporcionar incentivos para la reproducibilidad.

Juan Benet, el movimiento de DeSci

Cómo DeSci mejora la ciencia

Una lista parcial de problemas clave en la ciencia y cómo la ciencia descentralizada puede ayudar a abordar estos problemas

Ciencia descentralizadaCiencia tradicional
La distribución de fondos la determina el público utilizando mecanismos como donaciones cuadráticas o DAO.Grupos pequeños, cerrados y centralizados controlan la distribución de fondos.
Colabore con pares de todo el mundo en equipos dinámicos.Las organizaciones de financiamiento y las instituciones locales limitan sus colaboraciones.
Las decisiones sobre financiamiento se toman en línea y con transparencia. Se exploran nuevos mecanismos de financiación.Las decisiones de financiación se toman con un largo período de tiempo y una transparencia limitada. Existen mecanismos limitados de financiación.
Los servicios de laboratorio compartido más fáciles y transparentes utilizando las primitivas Web3.Los recursos de laboratorio para compartir son a menudo lentos y opacos.
Se pueden desarrollar nuevos modelos de publicación que utilicen primitivas Web3 para dar confianza, transparencia y acceso universal.Se publica a través de vías establecidas, reconocidas con frecuencia como ineficientes, sesgadas y manipulables.
Puede ganar tókenes y reputación por la tarea de revisión de pares.La tarea de revisión de pares no se remunera, lo que beneficia solamente a los editores con ánimo de lucro.
La propiedad intelectual (IP) se genera y se distribuye de acuerdo a términos transparentes.Solo su institución local es propietaria de la IP que usted genera. El acceso a la propiedad intelectual no es transparente.
Al poder tener todos los pasos en la cadena, se comparte todos los datos de la investigación, incluyendo los de esfuerzos fallidos.Existe sesgo en la publicación porque que es más probable que los investigadores solo compartan experimentos que tuvieron resultados exitosos.

Ethereum y DeSci

Un sistema científico descentralizado requerirá una seguridad robusta, costos mínimos monetarios y de transacción y un rico ecosistema para el desarrollo de aplicaciones. Ethereum proporciona todo lo necesario para construir una pila (stack) de ciencia descentralizada.

Casos de uso de DeSci

DeSci está construyendo el conjunto de herramientas científicas para la transformación de la academia de Web2 hacia el mundo digital. A continuación se muestran algunos ejemplos de casos de uso que Web3 puede ofrecer a la comunidad científica.

Publicación

La publicación científica es problemática porque se gestiona mediante la publicación de editoriales que emplean la labor sin ánimo de lucro de científicos, correctores y editores para generar las publicaciones por las que después cobran honorarios de publicación exorbitantes. El público, que generalmente ha pagado indirectamente por el trabajo y los costes de publicación a través de sus impuestos, a menudo no puede acceder a ese mismo trabajo sin pagar de nuevo al editor. Las tarifas totales por publicar documentos científicos individuales suelen ser en cifras de cinco dígitos (USD $), limitando todo el concepto de conocimiento científico como un bien público(opens in a new tab) y generando enormes ganancias para un pequeño grupo de editores.

Existen plataformas gratuitas y de acceso abierto en forma de servidores de pre-impresión, como ArXiv(opens in a new tab). Sin embargo, estas plataformas carecen de control de calidad, mecanismos antiSybil(opens in a new tab)y generalmente no rastrean métricas relacionadas con el artículo, lo que significa que generalmente sólo se utilizan para dar publicidad del trabajo antes de entregarlo a un editor tradicional. SciHub también hace que los documentos publicados sean de acceso gratuito, pero no legalmente, y sólo después de que los editores ya hayan realizado su pago y protegido el trabajo en estricta legislación sobre derechos de autor. Esto deja una brecha crítica para los documentos científicos y los datos accesibles con un mecanismo de legitimidad integrado y un modelo de incentivos. Las herramientas para construir un sistema de este tipo existen en Web3.

Reproducibilidad y replicabilidad

La reproducibilidad y la replicabilidad son los fundamentos de un descubrimiento científico de calidad.

  • Un mismo equipo puede alcanzar los resultados reproducibles varias veces seguidas utilizando la misma metodología.
  • Un grupo diferente puede alcanzar los resultados replicables usando la misma configuración experimental.

Las nuevas herramientas nativas de Web3 pueden asegurar que la reproducibilidad y la replicabilidad sean la base del descubrimiento. Podemos aportar ciencia de calidad al tejido tecnológico de la academia. Web3 ofrece la posibilidad de crear certificaciones para cada componente de análisis: los datos en bruto, el motor de cálculo y el resultado de la aplicación. La belleza de los sistemas de consenso es que cuando se crea una red de confianza para mantener estos componentes, cada participante de la red puede ser responsable de reproducir el cálculo y validar cada resultado.

Financiación

El modelo estándar actual para la financiación de la ciencia es que los individuos o grupos de científicos presenten solicitudes por escrito a una agencia de financiación. Un pequeño panel de personas de confianza anota las solicitudes y luego entrevista a los candidatos antes de otorgar fondos a una pequeña parte de los solicitantes. Además de crear atascos que conllevan a veces años de tiempo de espera entre la solicitud y la recepción de una subvención, se sabe que este modelo es muy vulnerable a los sesgos, los intereses propios y la política del panel de revisión.

Los estudios han demostrado que los paneles de revisión de subvenciones hacen un mal trabajo al seleccionar propuestas de alta calidad, ya que las mismas propuestas entregadas a diferentes paneles tienen resultados muy diferentes. A medida que la financiación se ha vuelto más escasa, se ha concentrado en un grupo más pequeño de investigadores más experimentados con proyectos intelectualmente más conservadores. El efecto ha creado un panorama de financiación altamente competitivo, enquistando incentivos perversos y ahogando la innovación.

Web3 tiene el potencial de interrumpir este modelo de financiación roto al experimentar con diferentes modelos de incentivos desarrollados por DAO y Web3 en general. Financiación retroactiva de bienes públicos(opens in a new tab), financiación cuadrática(opens in a new tab), Gobernanza de DAO(opens in a new tab) y estructuras de incentivos tokenizados(opens in a new tab) son algunas de las herramientas Web3 que podrían revolucionar la financiación de la ciencia.

Tenencia y desarrollo de la propiedad intelectual

La propiedad intelectual (PI) es un gran problema en la ciencia tradicional: desde estar atrapada en universidades o biotecnologías sin uso, hasta ser notoriamente difícil de valorar. Sin embargo, la propiedad de activos digitales (como los datos científicos o artículos) es algo que Web3 hace excepcionalmente bien usando tókenes no fungibles (NFT).

De la misma manera que los NFT pueden transferir ingresos de vuelta al creador original, puede establecer cadenas transparentes de atribución de valor para recompensar a investigadores, organismos gubernamentales (como DAO), o incluso a los sujetos cuyos datos se recolectan.

NFT-PI(opens in a new tab) pueden también funcionar como llave de un repositorio descentralizado de datos de las investigaciones experimentales en curso, conectarse a NFT y a financiación DeFi (desde fraccionalización hasta reservas de préstamos y tasación de valor). También permite a entidades nativas en cadena como las DAO similares a VitaDAO(opens in a new tab) realizar investigaciones directamente en cadena. La llegada de los tokens "AlmaDestinados" no transferibles(opens in a new tab) también puede desempeñar un papel importante en DeSci al permitir a las personas demostrar su experiencia y credenciales vinculadas a su dirección de Ethereum.

Almacenamiento de datos, acceso y arquitectura

Los datos científicos pueden ser mucho más accesibles usando patrones Web3, y el almacenamiento distribuido permite que la investigación sobreviva a eventos cataclísmicos.

El punto de partida debe ser un sistema accesible por cualquier identidad descentralizada que posea las credenciales verificables adecuadas. Esto permite que partes de confianza repliquen los datos sensibles de forma segura, sumando mayor resistencia a la redundancia y a la censura, una reproducción de resultados, e incluso la posibilidad de que múltiples partes colaboren y añadan nuevos datos al conjunto de datos. Métodos de computación confidenciales como computo-a-datos(opens in a new tab) proporcionan mecanismos alternativos de acceso para replicación de datos sin procesar, creando "entornos de investigación de confianza" para los datos más sensibles. La NHS(opens in a new tab) considera a los "entornos de investigación de confianza" como una solución de cara al futuro para la privacidad de datos y la colaboración mediante la creación de un ecosistema donde los investigadores pueden trabajar de forma segura con datos in situ utilizando entornos estandarizados para compartir código y prácticas.

Las soluciones de datos de Web3 flexibles soportan los escenarios anteriores y proporcionan la base para una ciencia verdaderamente abierta, donde los investigadores pueden crear bienes públicos sin permisos de acceso o tasas. Las soluciones de datos públicos Web3 como IPFS, Arweave y Filecoin están optimizadas para la descentralización. dClimate, por ejemplo, proporciona acceso universal a los datos climáticos y meteorológicos, incluso de estaciones meteorológicas y modelos climáticos predecibles.

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Última actualización del sitio web: 10 de julio de 2024

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