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Scienza Decentralizzata (DeSci)

  • Un'alternativa globale e aperta al sistema scientifico corrente.
  • Una tecnologia che consente agli scienziati di raccogliere fondi, svolgere esperimenti, condividere dati, distribuire conoscenza, e molto altro.
  • Basata sul movimento della scienza aperta.

Cos'è la scienza decentralizzata (DeSci)?

La scienza decentralizzata (DeSci) è un movimento che mira alla creazione di un'infrastruttura pubblica per finanziare, creare, revisionare, accreditare, memorizzare e diffondere conoscenze scientifiche in modo giusto ed equo, utilizzando lo stack del .

La DeSci vuole creare un ecosistema in cui gli scienziati siano incentivati alla condivisione aperta delle proprie ricerche, ricevendo credito per il proprio operato, pur consentendo a chiunque di accedere e contribuire facilmente alla ricerca. La DeSci sfrutta l'idea che la conoscenza scientifica dovrebbe essere accessibile a tutti e che il procedimento di ricerca scientifica dovrebbe essere trasparente. La DeSci punta a creare un modello di ricerca scientifica più decentralizzato e distribuito, rendendolo più resistente alla censura e al controllo delle autorità centrali. La DeSci spera di creare un ambiente in cui le idee innovative e non convenzionali, possano prosperare, decentralizzando l'accesso a finanziamenti, strumenti scientifici e canali di comunicazione.

La scienza decentralizzata consente fonti di finanziamento più diversificate (dalle , alle donazioni quadratiche(opens in a new tab), al crowdfunding e molto altro), dati e metodi più accessibili, e fornisce incentivi per la riproducibilità.

Juan Benet: Il Movimento della DeSci

In che modo la DeSci migliora le scienze?

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

Scienza decentralizzataScienza 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.
Collabori con colleghi da tutto il mondo all'interno di team dinamici.Le organizzazioni di finanziamento e le istituzioni nazionali limitano le tue collaborazioni.
Le decisioni di finanziamento sono prese online e in modo trasparente. Vengono esplorati nuovi meccanismi di finanziamento.Le decisioni di finanziamento richiedono lunghi tempi di risposta e trasparenza limitata. Esistono pochi meccanismi di finanziamento.
La condivisione di servizi di laboratorio viene semplificata e resa più trasparente attraverso la tecnologia .La condivisione delle risorse di laboratorio è spesso lenta e opaca.
Possono essere sviluppati nuovi modelli di pubblicazione che sfruttano i primitivi del Web3 per garantire fiducia, trasparenza e accesso universale.La pubblicazione avviene tramite percorsi prestabili, spesso ritenuti inefficienti, parziali e profittatori.
Puoi guadagnare token e reputazione quando revisioni il lavoro dei colleghi.Il tuo lavoro di revisione non è retribuito, andando a vantaggio degli editori che operano a scopo di lucro.
Possiedi la proprietà intellettuale (IP) che generi e la distribuisci secondo condizioni trasparenti.La tua istituzione nazionale possiede l'IP da te generato. L'accesso all'IP non è trasparente.
L'intera ricerca viene condivisa, inclusi i dati derivanti da tentativi infruttuosi, grazie alla presenza di tutti i passaggi sulla blockchain.I pregiudizi editoriali fanno sì che sia più probabile che i ricercatori condividano gli esperimenti dagli esiti positivi.

Ethereum e la DeSci

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

Casi d'uso della DeSci

La DeSci sta sviluppando degli strumenti scientifici per accogliere il mondo accademico tradizionale 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, poiché è gestita da case editrici che si affidano al lavoro gratuito di scienziati, revisori ed editori, per generare i documenti, addebitando poi esorbitanti spese di pubblicazione. Il pubblico, che solitamente paga indirettamente i costi del lavoro e della pubblicazione tramite la tassazione, spesso, non può accedere allo stesso lavoro senza pagare nuovamente l'editore. Le commissioni totali per la pubblicazione di singoli documenti scientifici superano spesso le cinque cifre ($USD), compromettendo l'intero concetto di conoscenza scientifica come un e generando enormi profitti per un gruppo ristretto di editori.

Esistono delle piattaforme libere e ad accesso aperto, nella forma di server pre-stampa, come ArXiv(opens in a new tab). Tuttavia, tali piattaforme mancano del controllo di qualità, di e, in genere, non monitorano i parametri degli articoli; ciò vuol dire che spesso sono utilizzate esclusivamente per pubblicizzare il lavoro prima del suo invio a un editore tradizionale. Anche SciHub rende i documenti pubblicati liberamente accessibili, ma non legalmente, e soltanto dopo che gli editori hanno ricevuto il proprio pagamento, nonché dopo l'applicazione di rigide legislazioni sul diritto d'autore. Ciò crea un'importante lacuna per i documenti e dati scientifici accessibili, dotati di un meccanismo di legittimità e un modello d'incentivazione incorporati. Gli strumenti per creare un simile sistema, esistono nel Web3.

Riproducibilità e replicabilità

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

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

I nuovi strumenti nativi del Web3 possono assicurare che riproducibilità e replicabilità siano alla base della scoperta. Possiamo intessere la scienza di qualità nel tessuto tecnologico accademico. Il Web3 offre la capacità di creare delle per ogni componente d'analisi: i dati grezzi, il motore di calcolo e il risultato dell'applicazione. La bellezza dei sistemi di consenso sta nel fatto che, quando una rete affidabile viene creata per mantenere tali componenti, ogni partecipante della rete può essere responsabile della riproduzone del calcolo e della convalida di ogni risultato.

Finanziamento

Il modello standard odierno per il finanziamento scientifico, prevede che individui o gruppi di scienziati, presentino richieste scritte a un'agenzia di finanziamento. Un piccolo comitato di individui fidati valuta le richieste e, in seguito, intervista i candidati, prima di concedere fondi a una piccola porzione di richiedenti. Oltre a creare rallentamenti che talvolta comportano anni d'attesa tra la richiesta e la ricezione della sovvenzione, questo modello è noto per essere molto vulnerabile ai pregiudizi, agli interessi personali e alle politiche del comitato di revisione.

Degli studi hanno dimostrato che i comitati di revisione delle sovvenzioni, svolgono un lavoro mediocre nella selezione di proposte di alta qualità, poiché le stesse proposte, date a diversi comitati, producono 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 panorama di finanziamento super competitivo, radicando incentivi perversi e asfissiando l'innovazione.

Il Web3 ha il potenziale di sconvolgere tale modello corrotto di finanziamento, sperimentando con svariati modelli d'incentivazione, ampiamente sviluppati dalle DAO e dal Web3. Il finanziamento retroattivo dei beni pubblici(opens in a new tab), il finanziamento quadratico(opens in a new tab), la governance delle DAO(opens in a new tab) e le strutture di incentivo tokenizzate(opens in a new tab), sono alcuni degli strumenti del Web3 che potrebbero rivoluzionare il finanziamento scientifico.

Proprietà e sviluppo della IP

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

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

Inoltre, gli IP-NFT(opens in a new tab) possono funzionare come chiavi per accedere a una repository decentralizzata dei dati degli esperimenti di ricerca svolti, nonché collegarsi ai NFT e alla finanziarizzazione della (dalla frazionalizzazione ai pool di prestiti fino alla perizia del valore). Inoltre, consente nativamente alle entità sulla catena, come le DAO (ad esempio, VitaDAO(opens in a new tab)), di condurre le ricerche direttamente sulla catena. L'avvento dei token "vincolati"(opens in a new tab) non trasferibili potrebbe inoltre rivestire un ruolo importante nella DeSci, consentendo alle persone di dimostrare le proprie esperienze e le 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 che possieda delle credenziali verificabili adeguate. Ciò consente alle parti fidate di replicare in sicurezza i dati sensibili, consentendo la resistenza alla ridondanza e alla censura, la riproduzione dei risultati, e persino la capacità di numerose parti di collaborare e aggiungere nuovi dati al dataset. I metodi di calcolo confidenziali, come il "compute-to-data(opens in a new tab)" (dal calcolo ai dati), forniscono meccanismi d'accesso alternativo alla replicazione dei dati non elaborati, 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 soluzion rivolta al futuro, nei confronti dell'anonimato dei dati e della collaborazione, tramite la creazione di un'ecosistema in cui i ricercatori possano lavorare in sicurezza con i dati in loco, utilizzando ambienti standardizzati per la condivisione di codice e pratiche.

Le soluzioni di dati flessibili del Web3, supportano gli scenari precedenti, fornendo le basi per una scienza realmente aperta, in cui i ricercatori possono creare beni collettivi, senza autorizzazioni o commissioni d'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 da modelli climatici previsionali.

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Ultimo aggiornamento sito web: 10 luglio 2024

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