Scienza Decentralizzata (DeSci)

Cos'è la scienza decentralizzata (DeSci)?

La scienza decentralizzata (DeSci) è un movimento che mira a costruire un'infrastruttura pubblica per il finanziamento, la creazione, la revisione, l'accredito, la memorizzazione e la divulgazione delle conoscenze scientifiche in modo giusto ed equo, utilizzando lo stack di Web3.

La DeSci mira a creare un ecosistema in cui gli scienziati siano incentivati a condividere apertamente le proprie ricerche e a ricevere credito per il proprio lavoro, pur consentendo a chiunque di accedere e contribuire facilmente alla ricerca stessa. La DeSci sfrutta l'idea che la conoscenza scientifica dovrebbe essere accessibile a tutti e che il processo di ricerca scientifica dovrebbe essere trasparente. La DeSci consiste nel creare un modello di ricerca scientifica più decentralizzato e distirbuito, rendendola più resistente alla censura e al controllo dalle autorità centrali. La DeSci spera di creare un ambiente in cui le idee nuove e non convenzionali possano prosperare, decentralizzando l'accesso al finanziamento, agli strumenti scientifici e ai canali di comunicazione.

La scienza decentralizzata consente fonti di finanziamento più diversificate (dalle DAO e le donazioni quadratiche(opens in a new tab) ai finanziamenti collettivi e non solo), un accesso più fruibile a dati e metodi e incentiva la riproducibilità.

Juan Benet - DeSci, laboratori indipendenti e scienza dei dati su larga scala

Come la DeSci migliora le scienze

Un elenco incompleto dei problemi chiave della scienza e di come la scienza decentralizzata può aiutare ad affrontarli

Scienza decentralizzata	Scienza tradizionale
La distribuzione dei fondi è determinata dal pubblico utilizzando meccanismi quali le donazioni quadratiche o le DAO.	Piccoli gruppi chiusi e centralizzati controllano la distribuzione dei fondi.
Possibilità di collaborare con colleghi da tutto il mondo, all'interno di team dinamici.	Le organizzazioni di finanziamento e le istituzioni nazionali limitano le collaborazioni.
Le decisioni di finanziamento sono prese online e in modo trasparente. Vengono sperimentati nuovi meccanismi di finanziamento.	Le decisioni di finanziamento richiedono tempi lunghi e presentano una trasparenza limitata. Esistono pochi meccanismi di finanziamento.
La condivisione dei servizi di laboratorio è resa più semplice e trasparente, utilizzando i primitivi di Web3.	La condivisione delle risorse di laboratorio è spesso lenta e opaca.
Nuovi modelli per la pubblicazione che sfruttano i primitivi di Web3 possono essere sviluppati, negli ambiti di fiducia, trasparenza e accesso universale.	La pubblicazione avviene tramite percorsi prestabiliti, che spesso risultano inefficienti, parziali e sfruttatori.
Puoi guadagnare token e reputazione per la revisione del lavoro dei colleghi.	La revisione del lavoro dei colleghi non è pagata, a beneficio dei profitti degli editori.
Sei tu a generare e distribuire la tua proprietà intellettuale (IP), secondo termini trasparenti.	Il tuo istituto nazionale possiede l'IP che generi. L'accesso all'IP non è trasparente.
Condivisione dell'intera ricerca, inclusi i dati da tentativi infruttuosi, svolgendo tutti i passaggi sulla catena.	I pregiudizi di pubblicazione precludono che sia più probabile che i ricercatori condividano esperimenti dagli esiti positivi.

Ethereum e DeSci

Un sistema di scienza decentralizzata richiederà una sicurezza robusta, costi finanziari e di transazione minimi e un ecosistema ricco per lo sviluppo di applicazioni. Ethereum fornisce tutto il necessario per sviluppare uno stack di scienza decentralizzata.

Casi d'uso della DeSci

La DeSci sta sviluppando gli strumenti scientifici per incorporare il mondo accademico del Web2 nel mondo digitale. Segue un campionamento dei casi d'uso che il Web3 può offrire alla comunità scientifica.

Pubblicazione

La pubblicazione scientifica è notoriamente problematica in quanto gestita da case editrici che si affidano al lavoro gratuito di scienziati, revisori ed editori, per generare i documenti, addebitando poi spese di pubblicazione esorbitanti. Il pubblico, che solitamente ha pagato indirettamente i costi di lavoro e pubblicazione tramite le tasse, spesso non può accedere allo stesso lavoro, senza pagare nuovamente l'editore. Le spese totali per la pubblicazione di documenti scientifici individuali superano spesso le cinque cifre (USD), compromettendo l'intero concetto di conoscenza scientifica come bene comune(opens in a new tab), generando enormi profitti per un piccolo gruppo di editori.

Le piattaforme libere e ad accesso aperto esistono nella forma di server pre-stampa, come ArXiv(opens in a new tab). Tuttavia, queste piattaforme mancano del controllo di qualità, di meccanismi anti-Sybil(opens in a new tab) e, generalmente, non monitorano i parametri degli articoli; ciò vuol dire che spesso vengono utilizzate solo per pubblicizzare il lavoro prima del suo invio a un editore tradizionale. Anche SciHub rende liberamente accessibili i documenti pubblicati, ma non legalmente, e soltanto dopo che gli editori hanno già ricevuto il pagamento che gli spetta, nonché dopo aver applicato al lavoro rigorose legislazioni sul diritto d'autore. Ciò crea una lacuna importante per i documenti e dati scientifici accessibili dotati di un modello d'incentivazione e un meccanismo incorporato di legittimità. Gli strumenti per sviluppare un simile sistema esistono nel Web3.

Riproducibilità e replicabilità

La riproducibilità e la replicabilità sono le basi della scoperta scientifica di qualità.

I risultati riproducibili possono essere ottenuti diverse volte di fila dallo stesso team, utilizzando la stessa metodologia.
I risultati replicabili possono essere ottenuti da un gruppo diverso utilizzando le stesse attrezzature sperimentali.

I nuovi strumenti nativi di Web3 possono assicurare che riproducibilità e replicabilità siano alla base della scoperta. Possiamo intessere la scienza di qualità nel tessuto tecnologico accademico. Web3 offre l'abilità di creare attestazioni per ogni componente d'analisi: i dati grezzi, il motore di calcolo e il risultato dell'applicazione. La bellezza dei sistemi di consenso è che, alla creazione di una rete affidabile per il mantenimento di tali componenti, ogni partecipante della rete può essere responsabile della riproduzione del calcolo e della convalida di ogni risultato.

Finanziamento

Il modello standard corrente per il finanziamento scientifico prevede che individui o gruppi di scienziati presentino richieste a un'agenzia di finanziamento. Una piccola commissione di indivuidi fidati valuta le richieste e, in seguito, intervista i candidati prima di concedere il finanziamento a una piccola parte di richiedenti. Oltre a creare rallentamenti che conducono, talvolta, ad anni d'attesa tra la richiesta e la ricezione della sovvenzione, questo modello è noto per essere altamente vulnerabile a pregiudizi, interessi personali e politiche del comitato di revisione.

Studi hanno dimostrato che le commissioni di revisione delle sovvenzioni, compiono un lavoro mediocre nel selezionare le proposte di alta qualità, poiché le stesse proposte, fornite a diversi comitati, hanno risultati ampiamente differenti. Al ridursi dei finanziamenti, questi si concentrano su un gruppo più piccolo di ricercatori più anziani, con progetti intellettualmente più conservatori. L'effetto ha creato un ambiente di finanziamento super competitivo, radicando incentivi perversi e un'innovazione soffocante.

Web3 ha il potenziale di sconvolgere questo modello di finanziamento corrotto, sperimentando con diversi modelli d'incentivazione, sviluppati ampiamente dalle DAO e dal Web3. Il finanziamento retroattivo dei beni pubblici(opens in a new tab), finanziamento quadratico(opens in a new tab), Governance delle DAO(opens in a new tab) e strutture a incentivi tokenizzati(opens in a new tab) sono solo alcuni degli strumenti di Web3 che potrebbero rivoluzionare il finanziamento scientifico.

Proprietà e sviluppo della IP

La proprietà intellettuale (IP) è un grosso problema per la scienza tradizionale: dall'essere bloccata nelle università o inutilizzata nelle aziende biotecnologiche, all'essere notoriamente difficile da valorizzare. Tuttavia, la proprietà delle risorse digitali (quali dati o articoli scientifici) è qualcosa che il Web3 fa eccezionalmente bene, utilizzando i token non fungibili (NFT).

Allo stesso modo in cui i NFT possono approvare entrate per le transazioni future al creatore originale, puoi stabilire catene trasparenti di attribuzione del valore per premiare i ricercatori, i corpi governativi (come le DAO), o persino i soggetti di cui sono raccolti i dati.

Gli IP-NFT(opens in a new tab), inoltre, possono funzionare come una chiave alle repository di dati decentralizzati degli esperimenti di ricerca svolti, nonché collegarsi a NFT e finanziarizzazione della DeFi (dalla frazionalizzazione ai gruppi di prestito fino alla perizia del valore). Inoltre, consente nativamente alle entità sulla catena come le DAO (ad es. VitaDAO(opens in a new tab)) di svolgere le ricerche direttamente sulla catena. L'avvento dei token "vincolati"(opens in a new tab) non trasferibili potrebbe anche ricoprire un ruolo importante nella DeSci, consentendo agli individui di provare la propria esperienza e le proprie credenziali, collegate al proprio indirizzo di Ethereum.

Archiviazione, accesso e architettura dei dati

I dati scientifici possono essere resi ampiamente più accessibili utilizzando i modelli del Web3 e l'archiviazione distribuita consente alle ricerche di sopravvivere a eventi catastrofici.

Il punto di partenza dev'essere un sistema accessibile a qualsiasi identità decentralizzata che detenga le credenziali verificabili adeguate. Ciò consente la replicazione sicura dei dati sensibili dalle parti fidate, consentendo la resistenza a ridondanza e censura, la riproduzione dei risultati e persino l'abilità di svariate parti di collaborare e aggiungere nuovi dati al dataset. I metodi di calcolo confidenziali come compute-to-data(opens in a new tab) forniscono meccanismi d'accesso alternativi alla replicazione dei dati grezzi, creando Ambienti di Ricerca Attendibili per i dati più sensibili. Gli Ambienti di Ricerca Attendibili sono stati citati dal NHS(opens in a new tab) come una soluzione rivolta al futuro, nei confronti della privacy dei dati e la collaborazione, creando un ecosistema in cui i ricercatori possano lavorare in sicurezza con i dati in loco, utilizzando ambienti standardizzati per condividere codice e pratiche.

Le soluzioni di dati flessibili del Web3 supportano i suddetti scenari, fornendo le fondamenta per una scienza davvero aperta, in cui i ricercatori possono creare beni collettivi senza autorizzazioni o commissioni di accesso. Le soluzioni di dati pubblici del Web3 come IPFS, Arweave e Filecoin sono ottimizzate per la decentralizzazione. dClimate, ad esempio, fornisce l'accesso universale ai dati climatici e meteorologici, inclusi quelli provenienti da stazioni meteorologiche e modelli climatici previsionali.

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