DeSci, स्वतंत्र लैब्स, और बड़े पैमाने पर डेटा विज्ञान

प्रोटोकॉल लैब्स (Protocol Labs) के संस्थापक और IPFS तथा Filecoin के आविष्कारक जुआन बेनेट (Juan Benet) द्वारा एथसीसी (EthCC) में एक प्रस्तुति, जिसमें बताया गया है कि कैसे विकेन्द्रीकृत विज्ञान (DeSci) आंदोलन विज्ञान को फंड करने, शोधकर्ताओं को व्यवस्थित करने, और ओपन एक्सेस तथा पुनरुत्पादित (reproducible) अनुसंधान बुनियादी ढांचे के निर्माण के लिए Web3 टूल्स का उपयोग कर सकता है।

यह ट्रांसक्रिप्ट एथसीसी (EthCC) द्वारा प्रकाशित मूल वीडियो ट्रांसक्रिप्ट (opens in a new tab) की एक सुलभ प्रति है। इसे पढ़ने में आसानी के लिए थोड़ा संपादित किया गया है।

विज्ञान और प्रगति का परिचय (0:10)

ठीक है, सभी को नमस्कार। मेरा नाम जुआन है। मैं यहाँ विकेन्द्रीकृत विज्ञान (DeSci) के बारे में बात करने आया हूँ। मैं इस बारे में बात करना चाहता हूँ कि हम विज्ञान को फंड करने, व्यवस्थित करने और ओपन करने के लिए DeSci का उपयोग कैसे कर सकते हैं। सबसे पहले, हम इन विषयों पर बात करेंगे: मैं कुछ समय के लिए सामान्य रूप से विज्ञान के बारे में बात करूँगा, फिर मैं बात करूँगा कि DeSci आंदोलन क्या है, फिर हम विज्ञान कॉमन्स (science commons) को कैसे फंड कर सकते हैं। फिर DeSci विज्ञान के इर्द-गिर्द लोगों, प्रोजेक्ट्स और कार्यों को कैसे व्यवस्थित कर रहा है। उसके बाद मैं ओपन एक्सेस और पुनरुत्पादित विज्ञान (reproducible science) के बारे में थोड़ी बात करना चाहता हूँ, और मैं एक कॉल टू एक्शन (call to action) के साथ समाप्त करना चाहता हूँ। तो यह काफी जल्दी होगा। हमें बहुत कुछ कवर करना है, इसलिए मैं तेजी से आगे बढ़ूंगा।

सबसे पहले, मैं यह कहकर शुरुआत करना चाहता हूँ कि पिछली कुछ शताब्दियों में भारी मात्रा में प्रगति हुई है। लगभग हर मानवीय मीट्रिक में सुधार हो रहा है। हम जिस भी पैमाने के बारे में सोच सकते हैं, उसके अनुसार मानव स्थिति में नाटकीय रूप से सुधार हुआ है, और इस प्रगति को प्राप्त करने का एक बड़ा हिस्सा वैज्ञानिक उद्यम रहा है। हम जो जानते हैं उसका विस्तार करके, हम जो जानते हैं उसे विभिन्न समस्याओं के लिए प्रौद्योगिकियों और समाधानों में बदलने में सक्षम होकर, हम दुनिया के एक बड़े हिस्से को गरीबी से बाहर निकालने में सक्षम हुए हैं। हम बहुत से लोगों को भोजन कराने, सभी को आश्रय देने, सभी प्रकार की बीमारियों का इलाज करने आदि में सक्षम हुए हैं। विज्ञान की बदौलत भारी मात्रा में प्रगति हासिल की गई है।

विज्ञान एक विशाल उद्यम है जिसमें कई अलग-अलग उपक्षेत्र और ज्ञान के कई अलग-अलग क्षेत्र हैं। आप किसी भी विशेष क्षेत्र और अध्ययन के किसी भी क्षेत्र के बारे में सोच सकते हैं, और विज्ञान इसका एक बड़ा हिस्सा है। अंततः, विज्ञान चीजों का पता लगाने की प्रक्रिया के बारे में है। नया ज्ञान बनाने और नई अवधारणाओं को जोड़ने की प्रक्रिया। वैज्ञानिक पद्धति के बारे में सोचें। फेनमैन (Feynman) का एक प्रसिद्ध उद्धरण है: "यदि यह प्रयोग से असहमत है, तो यह गलत है।" और यही विज्ञान की कुंजी है।

आप विज्ञान को एक बड़े पैमाने के उद्यम के रूप में सोच सकते हैं जिसमें दुनिया भर के इंसान शामिल हैं। इसमें सभी प्रकार के प्रयास और प्रणालियाँ हैं। आप ग्रह पर विभिन्न विश्वविद्यालयों, विभिन्न अनुसंधान समूहों, विभिन्न क्षेत्रों और पत्रिकाओं से लेकर हर चीज के बारे में सोचते हैं। हम जो जानते हैं उसे संश्लेषित करने, नए विचारों के साथ आने, उन विचारों को अनुसंधान परियोजनाओं में बदलने, उन्हें परिकल्पनाओं के वास्तविक परीक्षण में बदलने, और यह परीक्षण करने में सक्षम होने के लिए डेटा इकट्ठा करने की प्रक्रिया के इर्द-गिर्द बहुत सी अलग-अलग गतिविधियाँ होती हैं कि क्या कोई परिकल्पना सही है। उन परिणामों को किसी प्रकार के पेपर में लिखने तक, जिसकी फिर एक वैज्ञानिक समुदाय द्वारा समीक्षा की जाती है, ज्ञान के पेड़ में जोड़ा जाता है, और फिर हम जो जानते हैं उसका विस्तार करता है।

शायद कहानी वहीं रुक जाती है, या शायद बाद में पता चलता है कि, वास्तव में, वह पुनरुत्पादित (reproducible) नहीं था, और हमें उसे वापस लेना होगा। या वास्तव में, वह सही था, लेकिन इसने कई अन्य नए ज्ञान के दरवाजे खोल दिए। तो यह बहुत सी अलग-अलग गतिविधियों के साथ एक अत्यधिक गतिशील क्षेत्र है।

अब, विज्ञान में बहुत सारी समस्याएँ हैं। वैज्ञानिक उद्यम के साथ सभी प्रकार के मुद्दे हैं। भले ही यह प्रगति के लिए एक विशाल इंजन रहा है, लेकिन इसके साथ सभी प्रकार की चीजें गलत हो रही हैं। विशेष रूप से, विभिन्न क्षेत्रों में फंडिंग की कमी है। साथ ही, भले ही फंडिंग की कमी है, कुल मिलाकर विज्ञान में बहुत पैसा जा रहा है। एक भावना है कि पैसा उतना काम नहीं आ रहा है जितना पहले आता था, कि विज्ञान को अब अपने पैसे का उतना मूल्य नहीं मिल रहा है। बोर्ड भर में कई क्षेत्र ऐसे हैं जो अनुदान (grants) प्राप्त करने के मामले में बहुत अधिक प्रतिस्पर्धी हैं।

एक बार अध्ययन हो जाने और प्रस्तुत किए जाने के बाद, उनमें से केवल एक अंश ही दोहराया (replicate) जाता है। इसलिए ऐसे सभी प्रकार के विज्ञान हैं जिन्हें प्रकाशित और स्वीकार किया गया है और सही माना गया है, केवल बाद में यह पता लगाने के लिए कि इसका एक बड़ा हिस्सा वास्तव में पुनरुत्पादित नहीं किया जा सकता है। इसलिए एक बड़ा पुनरुत्पादन संकट (reproducibility crisis) है। और यहाँ तक कि ऐसी वैज्ञानिक खोजें भी हैं जिनके आर्टिफैक्ट्स (artifacts) गायब हो रहे हैं। किसी परिणाम से जुड़े वास्तविक कागजात, कोड, या डेटा के हमारे ज्ञान बैंकों से गायब होने के बारे में सोचें। इसलिए विज्ञान के इर्द-गिर्द सभी प्रकार के मुद्दे हैं जिन्हें ठीक करने की आवश्यकता है, और यह उसी का हिस्सा है जिसके बारे में DeSci है। यह इन समस्याओं की एक श्रृंखला से निपट रहा है, थोक में नहीं, पूरी तरह से नहीं, लेकिन DeSci समुदाय इनमें से कई मुद्दों से निपटने की कोशिश कर रहा है।

DeSci आंदोलन (5:11)

तो DeSci क्या है? DeSci Web3 तकनीक और टूल्स का उपयोग करके विज्ञान को बेहतर बनाने का एक आंदोलन है। हैश लिंकिंग, ब्लॉकचेन और स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स के सभी जादू का उपयोग करके ऐसी प्रणालियाँ और संरचनाएँ बनाने में सक्षम होने के बारे में सोचें जो दुनिया भर के क्षेत्रों में हमारे विज्ञान करने के तरीके को बेहतर बना सकें।

कई अलग-अलग फोकस क्षेत्र हैं। ओपन एक्सेस पेपर्स और डेटा कॉमन्स होने, बेहतर पुनरुत्पादित प्रयोग होने, और लैब्स तथा समूहों को बेहतर ढंग से व्यवस्थित करने में सक्षम होने के बारे में सोचें। DAOs जैसी संरचनाएं बनाने के बारे में सोचें जो अनुसंधान समूहों को बनाने और व्यवस्थित करने, पूंजी जुटाने और प्रतिभागियों को पुरस्कार वितरित करने में सक्षम बना सकें। पूरी तरह से नई फंडिंग संरचनाएं हैं, जैसे IPNFTs। पुरस्कारों के साथ पीयर रिव्यू के लिए प्रोटोकॉल हैं। ऐतिहासिक रूप से, पीयर रिव्यू एक ऐसी शोषक स्थिति रही है जहां शिक्षाविद सभी कार्यों की पीयर रिव्यू करने के लिए भारी मात्रा में समय और प्रयास लगाते हैं, और पत्रिकाएं वास्तव में उस श्रम के लिए किसी को भुगतान नहीं करती हैं। सभी प्रकार की नई प्रोत्साहन संरचनाओं के साथ प्रयोग किया जा रहा है।

यह काफी नया आंदोलन है। यह कुछ समय से हमारे साथ है। जब मैंने IPFS शुरू किया, तो यह DeSci के अस्तित्व में आने से पहले एक तरह का DeSci आंदोलन था। मैंने विज्ञान करने के उद्देश्य से लोगों को डेटा को बेहतर ढंग से वितरित करने में सक्षम बनाने के लक्ष्य के साथ IPFS शुरू किया था। इसलिए इनमें से कई विचार प्रोजेक्ट के मूल का हिस्सा हैं। हालाँकि, पिछले एक या दो वर्षों में इस आंदोलन ने काफी गति पकड़ी है, और कई नए संगठन सामने आ रहे हैं। पिछले एक साल में इस नक्शे का आकार दोगुना या तिगुना हो गया है, जिसे देखना वास्तव में बहुत अच्छा है।

अब कई समूह विकेंद्रीकृत बायोटेक फंडिंग कर रहे हैं, जैसे VitaDAO, Molecule और अन्य। कई संगठन विज्ञान को फंड करने के लिए नई संरचनाओं के साथ आने की कोशिश कर रहे हैं। कई DAOs हैं जो स्वयं वैज्ञानिक संगठन हैं और R&D करने की कोशिश कर रहे हैं। कई फाउंडेशन और संस्थान हैं जो DeSci के बहुत सारे काम का समर्थन कर रहे हैं, या जो किसी न किसी तरह से खुद को DeSci से जोड़ते हैं। कई समूह प्रकाशन के विभिन्न तरीकों, कई विज्ञान NFTs आदि की खोज कर रहे हैं। यह समुदाय पिछले एक या दो वर्षों में काफी बढ़ रहा है।

अब कई अलग-अलग मीटअप और सम्मेलन भी हैं जो इन समुदायों को इकट्ठा कर रहे हैं। जैसे DeSci Day, DeSci बर्लिन, Gitcoin समुदाय से Schelling Point, और Funding the Commons। ये सम्मेलन DeSci के इर्द-गिर्द बहुत सी बातचीत को इकट्ठा कर रहे हैं।

कॉमन्स की फंडिंग (10:40)

आइए कॉमन्स की फंडिंग के बारे में बात करते हैं। शायद आप में से कुछ लोगों ने यह आरेख देखा होगा जिसका उपयोग मैंने अतीत में नवाचार की खाई (innovation chasm) के इर्द-गिर्द किया है। विज्ञान-से-प्रौद्योगिकी अनुवाद में, DeSci भाग ज्यादातर बाएं हिस्से पर केंद्रित है—केवल विज्ञान भाग—बेहतर वैज्ञानिक आउटपुट उत्पन्न करने के लिए बेहतर प्रोत्साहन संरचनाओं और समूहों के समन्वय के बेहतर तरीकों के बारे में सोचने की कोशिश कर रहा है। यह ध्यान देने योग्य है कि कुल वैश्विक R&D फंडिंग, एक दृष्टिकोण से, काफी विशाल है, लेकिन दूसरे दृष्टिकोण से, इतनी बड़ी नहीं है और पिछले कुछ दशकों में इसमें बहुत बदलाव नहीं आया है, भले ही हम जिस तकनीक का निर्माण कर रहे हैं उसका थ्रूपुट और परिणाम काफी बढ़ गया है।

फंडिंग के ये पैमाने ब्लॉकचेन की पहुंच से बाहर नहीं हैं। अमेरिकी गैर-रक्षा R&D के बारे में सोचें, जो प्रति वर्ष लगभग $70 बिलियन के क्रम में है। यह निश्चित रूप से बहुत है, लेकिन यह विशाल नहीं है। NSF को अलग करते हुए, जो प्रति वर्ष लगभग $10 बिलियन है, यह ब्लॉकचेन के माध्यम से पूरी तरह से प्राप्त करने योग्य है। क्रिप्टो स्पेस के बारे में सोचें जो $1 से $3 ट्रिलियन के क्रम में है, यह इस बात पर निर्भर करता है कि आप इसे कब देखते हैं।

कल्पना करें कि यदि ब्लॉकचेन अपनी आपूर्ति का कुछ हिस्सा वार्षिक आधार पर R&D के लिए समर्पित करें। Filecoin, इथेरियम, या बिटकॉइन का एक प्रतिशत लेने और इसे हर साल R&D में डालने की कल्पना करें। आप उन संख्याओं तक पहुंचना शुरू कर देते हैं जो राष्ट्र-राज्य स्तर पर विज्ञान को फंड करने की सीमा में हैं। यदि क्रिप्टो एक या दो और परिमाण के क्रम (order of magnitude) से बढ़ता है, तो क्रिप्टो राष्ट्र-राज्यों के पैमाने पर R&D और विज्ञान को फंड करने में सक्षम होने जा रहा है, जिसके बारे में सोचना काफी पागलपन है। इसलिए वहां पहुंचने से पहले संरचनाओं का पता लगाना और अच्छे फंडिंग मार्गों का पता लगाना बहुत अच्छा होगा।

जब आप उन एजेंसियों से फंडिंग का विश्लेषण करना शुरू करते हैं, तो आपको सभी प्रकार की समस्याओं का सामना करना पड़ता है। कुछ क्षेत्रों पर बहुत कम ध्यान दिया जाता है, या कार्यक्रमों में स्वयं विकृत प्रोत्साहन होते हैं या वे बहुत अधिक प्रतिस्पर्धी होते हैं, जिससे ऐसी स्थिति उत्पन्न होती है जहां वैज्ञानिक अपना बहुत सारा समय केवल अनुदान (grants) लिखने में व्यतीत कर रहे हैं। COVID के आसपास Fast Grants नामक एक प्रयास था, और वही प्रभाव Impetus Grants में दोहराया गया था, जहां इन कार्यक्रमों ने एक अनुदान कार्यक्रम तैयार किया जो बहुत तेज था। वे वैज्ञानिकों द्वारा लगाए जा रहे समय के एक छोटे से अंश के साथ 20k से 200k के क्रम में अनुदान देने में सक्षम थे।

उन अनुदानों के लिए आवेदन करने वाले वैज्ञानिकों के एक सर्वेक्षण में, उन्होंने संकेत दिया कि वे आम तौर पर अनुदान के लिए आवेदन करने में कितना समय व्यतीत करते हैं। एक वैज्ञानिक के समय का 25 से 50 प्रतिशत केवल यह बताने में जाता है कि वे क्या कर रहे हैं और विभिन्न अनुदानों के लिए आवेदन कर रहे हैं। यह एक तरह का पागलपन है। आदर्श रूप से, आप चाहेंगे कि वैज्ञानिक अपना अधिकांश समय अपने काम के बारे में सोचने, नए विचारों के साथ आने और काम का विश्लेषण करने में व्यतीत करें। इसका यह प्रभाव भी होता है जहां अनुदान कार्यक्रम इस बात को सीमित करते हैं कि लोग अंततः क्या खोजते हैं। कई वैज्ञानिकों के पास बहुत अधिक महत्वाकांक्षी शोध होते हैं जिन्हें वे आगे बढ़ाना चाहते हैं, लेकिन वे अन्य कार्यों को आगे बढ़ाने में फंस जाते हैं जो लगभग उतने प्रभावशाली नहीं होते हैं क्योंकि वे अनुदान कार्यक्रम की बाधाओं के अनुरूप होते हैं।

Web3 सार्वजनिक वस्तुएं बचाव के लिए! कई अलग-अलग समूह हैं। बेशक, यह अभी भी छोटा है; वैश्विक विज्ञान R&D फंडिंग की तुलना में Web3 आंदोलन बहुत छोटा है, लेकिन अगर हम संरचनाओं को सही कर सकते हैं, प्रोत्साहनों को अच्छी तरह से संरेखित कर सकते हैं, और यह प्रदर्शित कर सकते हैं कि यह काम करता है, तो हम इसे क्रिप्टो के साथ परिमाण के क्रम (orders of magnitude) से बढ़ा सकते हैं। हमें वैज्ञानिक प्रक्रियाओं के लिए कई अलग-अलग प्रकार की फंडिंग का पता लगाना चाहिए: विभिन्न अनुदान कार्यक्रम, प्रभाव प्रमाण पत्र (impact certificates), प्रभाव बाजार (impact markets), आदि। Funding the Commons समुदाय कई अलग-अलग तंत्रों का नमूना ले रहा है।

उदाहरण के लिए, VitaDAO जैसे समूह डेटा, ज्ञान और IP के बदले समूहों को अनुदान देने वाली एक डेटा संरचना बना रहे हैं। फिर वे उस IP को IPNFTs में बंडल कर रहे हैं जिनका कानूनी महत्व है, बायोटेक को IP अधिकार प्रदान कर रहे हैं, और उनकी सफलता के माध्यम से निवेश वापस करने के उद्देश्य से उन बायोटेक को फंड कर रहे हैं। मैं इसे एक मौलिक विकास कोष (fundamental development fund) कहना पसंद करता हूँ, जो उन लैब्स के माध्यम से महत्वपूर्ण काम कर रहा है जो स्वयं कंपनियां नहीं हैं, कंपनियों को फंड करने के लिए IP उत्पन्न कर रहे हैं। Molecule जैसे समूह उस काम को करने के लिए मार्केटप्लेस बना रहे हैं।

प्रभाव के प्रमाण पत्र (Certificates of impact) पूर्वव्यापी फंडिंग (retroactive funding) का प्रतिनिधित्व करने वाली एक और आकर्षक संरचना है। वे प्रतिभागियों को, एक बार जब वे कुछ प्रभाव प्राप्त कर लेते हैं, उस प्रभाव के इर्द-गिर्द एक प्रमाण पत्र मिंट करने और उसे बाजार में किसी ऐसे व्यक्ति को बेचने में सक्षम बनाते हैं जो उस प्रभाव का दावा करना चाहता है। यह एक सट्टा बाजार (speculative market) को उभरने में सक्षम बनाता है, जो अत्यंत महत्वपूर्ण काम को पूर्वव्यापी रूप से फंड करने के लिए समय के साथ एक लूप को बंद करता है। यह महत्वपूर्ण है क्योंकि कई बार आपको काम पूरा होने के बहुत बाद ही पता चलता है कि कोई चीज कितनी मूल्यवान है।

लोगों और Data DAOs को व्यवस्थित करना (15:28)

अब लोगों को व्यवस्थित करने के बारे में कुछ त्वरित विचार। अतीत में, GitHub वैज्ञानिक खोज को व्यवस्थित करने में मदद करने में बेहद सफल रहा है। GitHub के माध्यम से पूरी पाठ्यपुस्तकें और क्षेत्र विकसित हुए हैं। कई समूहों ने अभ्यास और विज्ञान के समुदायों को व्यवस्थित करने के लिए मुद्दों, कोड सहयोग और संस्करण नियंत्रण (version control) के इर्द-गिर्द GitHub के बुनियादी प्रिमिटिव्स का उपयोग किया है। लेकिन वहां जो पूरा नहीं है वह यह है कि आपके पास ऐसे संगठन बनाने का कोई तरीका नहीं है जो शोध करते हों, पूंजी से निपटते हों, या योगदानकर्ताओं को भुगतान करते हों।

LabDAO जैसे दिलचस्प प्रयोग हैं, जो लैब टीमें बना रहे हैं जहां समूह बन सकते हैं, फंडिंग जुटा सकते हैं और इसे वितरित कर सकते हैं। आप प्रतिभागियों को उचित रूप से पुरस्कार देने के लिए उनके योगदान के विभिन्न स्तरों को एनकोड करने में सक्षम हैं। एक बड़े नेटवर्क में प्रतिभागियों के बीच क्रेडिट असाइनमेंट के इर्द-गिर्द अधिक महत्वाकांक्षी परियोजनाएं हैं, जो विभिन्न कपलिंग टीमों में पुरस्कार का प्रचार करती हैं।

ऐसे समूह हैं जो पीयर रिव्यू प्रोटोकॉल के साथ प्रयोग कर रहे हैं, काम को प्रोत्साहित करने और यह ठीक से हो रहा है इसके लिए उचित पुरस्कार देने के लिए पीयर रिव्यू सिस्टम के अर्थशास्त्र और गतिशीलता का अवलोकन कर रहे हैं। Ants Review नामक एक प्रोटोकॉल पहले से ही ऐसा कर रहा है, जिसे आप मेटामास्क के साथ उपयोग कर सकते हैं। Gitcoin Grants ने बहुत सारे काम का बीड़ा उठाया है जिसका उपयोग यहां किया जा सकता है और यह पहले से ही उन प्रतिभागियों के लिए टूलिंग का समर्थन कर रहा है जो इन तरीकों से व्यवस्थित होना चाहते हैं।

यहां वास्तव में प्रमुख घटकों में से एक हैश द्वारा सामग्री को लिंक करना है। आप जानकारी के एक बंडल को फ्रीज कर सकते हैं, एक सामग्री संबोधित (content addressed) हैश लिंक प्राप्त कर सकते हैं, और चीजों को संदर्भित कर सकते हैं। यह वह मुख्य प्रिमिटिव है जो आप साहित्य में चाहते हैं। जब आपके पास एक पेपर से दूसरे पेपर में, या एक पेपर से उसके डेटा या कोड का उद्धरण (citation) होता है, तो एक CID ठीक वही चीज है जो आप चाहते हैं। संस्करण नियंत्रण (version control) के साथ पूरे साहित्य को फ्रीज करने और उन प्रयोगों को फिर से चलाने के लिए आवश्यक सभी महत्वपूर्ण डेटासेट और कोड को फ्रीज करने में सक्षम होने की कल्पना करें। कई समूह इसकी खोज कर रहे हैं, IPFS के माध्यम से पीयर रिव्यू और विज्ञान विकास करने के विभिन्न तरीकों का प्रस्ताव दे रहे हैं।

आप उस तरह की गतिविधि और डेटा जनरेशन को Data DAO नामक किसी चीज़ के साथ बंडल करने के बारे में सोच सकते हैं। जिन DAOs का मैंने पहले उल्लेख किया था जो पहले से ही शुरू हो रहे हैं, उनके विपरीत, Data DAOs बहुत नए हैं। एक ऐसे समूह के बारे में सोचें जो डेटा एकत्र करने, क्यूरेट करने, बदलने और उस पर गणना (compute) करने में सक्षम है, और यह नियंत्रित करता है कि समय के साथ उस डेटा का उपयोग कैसे किया जाता है, इसे कैसे मुद्रीकृत (monetized) किया जाता है, और इसे कैसे साझा किया जाता है।

ओपन एक्सेस और पुनरुत्पादित विज्ञान पर कुछ अंतिम नोट्स। IPFS का उपयोग पहले से ही कई प्रकार के ओपन साइंस कार्यों के लिए बहुत अधिक किया जा चुका है। यह पहले से ही बहुत सारे विज्ञान तक पहुंच खोलने के सपने को जी रहा है, वितरित विकिपीडिया प्रतियों, कागजात के विशाल अभिलेखागार और डेटासेट का समर्थन कर रहा है।

ओपन एक्सेस, पुनरुत्पादित विज्ञान, और कॉल टू एक्शन (20:40)

हम अभी तक पूर्ण पुनरुत्पादन (reproducibility) के साथ वहां नहीं पहुंचे हैं। यह एक ऐसा क्षेत्र है जिसमें अधिक काम करने की आवश्यकता है, लेकिन बहुत से लोगों ने पहले ही सोच-विचार कर लिया है। सभी संपत्तियों को फ्रीज करने और पूरी तरह से पुनरुत्पादित पाइपलाइन बनाने के लिए IPFS के साथ मानक पुनरुत्पादन का उपयोग करने के इर्द-गिर्द वास्तव में अच्छे विनिर्देश (specs) और विचार हैं। आप अतीत से विशिष्ट प्रयोगों को वापस बुला सकते हैं, पूरी तरह से जमे हुए VMs या कंटेनरों को वापस ला सकते हैं, सभी डेटा पाइपलाइनों को फिर से चला सकते हैं, और सत्यापित कर सकते हैं कि प्रयोग सही हैं।

डेटा विज्ञान को स्वयं DeSci-उन्मुख तरीके से करने के इर्द-गिर्द एक और पूरा कोण है, जहां नोटबुक, डेटा विश्लेषण और आर्टिफैक्ट्स Web3-संचालित अनुप्रयोगों का उपयोग कर रहे हैं। Jupyter नोटबुक, IPython नोटबुक और Wolfram नोटबुक जैसी चीजें पहले से ही CIDs के साथ जुड़ती हैं। मुझे लगता है कि भविष्य में यह सुपरचार्ज होने जा रहा है क्योंकि Filecoin नेटवर्क काफी बढ़ रहा है। Filecoin नेटवर्क में कंप्यूट के साथ बहुत सारा स्टोरेज है—स्टोरेज प्रदाताओं के पास डेटा के ठीक बगल में बहुत सारे GPUs हैं। वे अगले साल उस डेटा के इर्द-गिर्द कम्प्यूटेशनल पाइपलाइन जारी करने की क्षमता के साथ जुड़ने जा रहे हैं। वैज्ञानिकों के लिए बड़े पैमाने पर डेटा विज्ञान करने के लिए एक मंच तैयार करने के बारे में सोचें, सूचना के पते (addressing) और भंडारण के साथ-साथ गणना के लिए Web3 कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म का लाभ उठाते हुए, डेटा विज्ञान की एक पूर्ण एंड-टू-एंड पाइपलाइन बनाते हुए।

अंत में, एक त्वरित कॉल टू एक्शन। विज्ञान प्रगति का इंजन है। हम जो जानते हैं उसका विस्तार करके, हम अधिक तकनीक का उत्पादन करने और अपने जीवन को बेहतर बनाने में सक्षम हैं। यदि हम वैज्ञानिकों के जीवन में सुधार कर सकते हैं, उनके काम को आसान बना सकते हैं, उनके विकास में तेजी ला सकते हैं, उनकी लागत में कटौती कर सकते हैं, और उन्हें अनुदान लिखने के बजाय समस्याओं का पता लगाने में अधिक समय बिताने में सक्षम बना सकते हैं, तो हम सभी विशिष्ट रूप से समाज को बहुत तेजी से आगे बढ़ा सकते हैं।

DeSci आंदोलन को आपकी आवश्यकता है। नए फंडिंग तंत्र के साथ प्रयोग करने, ओपन-एक्सेस और ओपन-साइंस टूलिंग बनाने, या सार्वजनिक डेटासेट के साथ खेलने के बारे में सोचें। DeSci टीम या DAO में शामिल होने के बारे में सोचें। इन समुदायों का अन्वेषण करें, और मुझे उम्मीद है कि मैं आपको इस आंदोलन में देखूंगा। बहुत-बहुत धन्यवाद, और फिर मिलेंगे।

(तालियां)