Zdecentralizowana nauka (DeSci)

Czym jest zdecentralizowana nauka (DeSci)?

Zdecentralizowana nauka (DeSci) to ruch, którego celem jest budowa publicznej infrastruktury do finansowania, tworzenia, recenzowania, przypisywania autorstwa, przechowywania i rozpowszechniania wiedzy naukowej w sposób sprawiedliwy i równy, przy użyciu stosu .

DeSci ma na celu stworzenie ekosystemu, w którym naukowcy są motywowani do otwartego dzielenia się swoimi badaniami i otrzymywania uznania za swoją pracę, jednocześnie umożliwiając każdemu łatwy dostęp do badań i wnoszenie do nich wkładu. DeSci opiera się na idei, że wiedza naukowa powinna być dostępna dla każdego, a proces badań naukowych powinien być przejrzysty. DeSci tworzy bardziej zdecentralizowany i rozproszony model badań naukowych, czyniąc go bardziej odpornym na cenzurę i kontrolę ze strony władz centralnych. DeSci ma nadzieję stworzyć środowisko, w którym nowe i niekonwencjonalne pomysły mogą rozkwitać poprzez decentralizację dostępu do finansowania, narzędzi naukowych i kanałów komunikacji.

Zdecentralizowana nauka pozwala na bardziej zróżnicowane źródła finansowania (od , darowizn kwadratowych (opens in a new tab) po crowdfunding i inne), bardziej dostępne dane i metody, a także zapewnia zachęty do odtwarzalności.

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.

Oglądaj z transkrypcją

Jak DeSci ulepsza naukę

Niepełna lista kluczowych problemów w nauce i tego, jak zdecentralizowana nauka może pomóc w ich rozwiązaniu

Zdecentralizowana nauka	Tradycyjna nauka
Dystrybucja funduszy jest określana przez społeczeństwo za pomocą mechanizmów takich jak darowizny kwadratowe lub DAO.	Małe, zamknięte, scentralizowane grupy kontrolują dystrybucję funduszy.
Współpracujesz z innymi badaczami z całego świata w dynamicznych zespołach.	Organizacje finansujące i instytucje macierzyste ograniczają Twoją współpracę.
Decyzje o finansowaniu są podejmowane online i przejrzyście. Badane są nowe mechanizmy finansowania.	Decyzje o finansowaniu są podejmowane z długim czasem oczekiwania i ograniczoną przejrzystością. Istnieje niewiele mechanizmów finansowania.
Dzielenie się usługami laboratoryjnymi jest łatwiejsze i bardziej przejrzyste dzięki technologii .	Dzielenie się zasobami laboratoryjnymi jest często powolne i nieprzejrzyste.
Można opracować nowe modele publikowania, które wykorzystują prymitywy Web3 w celu zapewnienia zaufania, przejrzystości i powszechnego dostępu.	Publikujesz za pośrednictwem ustalonych ścieżek, często uznawanych za nieefektywne, stronnicze i oparte na wyzysku.
Możesz zdobywać tokeny i reputację za recenzowanie prac (peer-review).	Twoja praca jako recenzenta jest bezpłatna, co przynosi korzyści wydawcom nastawionym na zysk.
Jesteś właścicielem własności intelektualnej (IP), którą tworzysz, i dystrybuujesz ją na przejrzystych warunkach.	Twoja instytucja macierzysta jest właścicielem IP, które tworzysz. Dostęp do IP nie jest przejrzysty.
Udostępnianie wszystkich badań, w tym danych z nieudanych prób, poprzez umieszczenie wszystkich kroków onchain.	Błąd publikacji (publication bias) oznacza, że badacze chętniej dzielą się eksperymentami, które zakończyły się sukcesem.

Ethereum i DeSci

Zdecentralizowany system naukowy będzie wymagał solidnego bezpieczeństwa, minimalnych kosztów pieniężnych i transakcyjnych oraz bogatego ekosystemu do tworzenia aplikacji. Ethereum zapewnia wszystko, co potrzebne do budowy technologii zdecentralizowanej nauki.

Przypadki użycia DeSci

DeSci buduje zestaw narzędzi naukowych, aby wprowadzić tradycyjne środowisko akademickie do cyfrowego świata. Poniżej znajduje się próbka przypadków użycia, które Web3 może zaoferować społeczności naukowej.

Publikowanie

Publikowanie naukowe jest powszechnie znane jako problematyczne, ponieważ jest zarządzane przez wydawnictwa, które polegają na darmowej pracy naukowców, recenzentów i redaktorów przy tworzeniu artykułów, a następnie pobierają wygórowane opłaty za publikację. Społeczeństwo, które zazwyczaj pośrednio zapłaciło za pracę i koszty publikacji poprzez podatki, często nie ma dostępu do tej samej pracy bez ponownego płacenia wydawcy. Całkowite opłaty za publikację pojedynczych artykułów naukowych często sięgają pięciocyfrowych kwot (w USD), co podważa całą koncepcję wiedzy naukowej jako , generując jednocześnie ogromne zyski dla małej grupy wydawców.

Istnieją darmowe platformy o otwartym dostępie w postaci serwerów preprintów, takich jak ArXiv (opens in a new tab). Jednak platformom tym brakuje kontroli jakości, i na ogół nie śledzą one metryk na poziomie artykułu, co oznacza, że zazwyczaj służą jedynie do nagłaśniania pracy przed przesłaniem jej do tradycyjnego wydawcy. SciHub również udostępnia opublikowane artykuły za darmo, ale nielegalnie, i to dopiero po tym, jak wydawcy pobrali już swoją opłatę i objęli pracę surowymi przepisami prawa autorskiego. Pozostawia to krytyczną lukę w dostępie do artykułów naukowych i danych z wbudowanym mechanizmem legitymizacji i modelem zachęt. Narzędzia do zbudowania takiego systemu istnieją w Web3.

Odtwarzalność i replikowalność

Odtwarzalność i replikowalność to fundamenty wysokiej jakości odkryć naukowych.

Odtwarzalne wyniki mogą być osiągnięte wielokrotnie z rzędu przez ten sam zespół przy użyciu tej samej metodologii.
Replikowalne wyniki mogą być osiągnięte przez inną grupę przy użyciu tej samej konfiguracji eksperymentalnej.

Nowe natywne narzędzia Web3 mogą zagwarantować, że odtwarzalność i replikowalność staną się podstawą odkryć. Możemy wpleść wysokiej jakości naukę w technologiczną tkankę środowiska akademickiego. Web3 oferuje możliwość tworzenia dla każdego komponentu analizy: surowych danych, silnika obliczeniowego i wyniku aplikacji. Piękno systemów konsensusu polega na tym, że gdy tworzona jest zaufana sieć do utrzymywania tych komponentów, każdy uczestnik sieci może być odpowiedzialny za odtworzenie obliczeń i walidację każdego wyniku.

Finansowanie

Obecny standardowy model finansowania nauki polega na tym, że pojedynczy naukowcy lub ich grupy składają pisemne wnioski do agencji finansującej. Niewielki panel zaufanych osób ocenia wnioski, a następnie przeprowadza rozmowy z kandydatami przed przyznaniem funduszy niewielkiej części wnioskodawców. Oprócz tworzenia wąskich gardeł, które prowadzą do niekiedy wieloletniego czasu oczekiwania między złożeniem wniosku a otrzymaniem grantu, model ten jest znany z tego, że jest wysoce podatny na uprzedzenia, własne interesy i politykę panelu recenzenckiego.

Badania wykazały, że panele oceniające granty słabo radzą sobie z wyborem wysokiej jakości propozycji, ponieważ te same propozycje przekazane różnym panelom mają skrajnie różne wyniki. W miarę jak finansowanie stawało się coraz rzadsze, skoncentrowało się w mniejszej puli bardziej doświadczonych badaczy z bardziej intelektualnie konserwatywnymi projektami. Efektem tego jest stworzenie hiperkonkurencyjnego krajobrazu finansowania, utrwalającego wypaczone zachęty i tłumiącego innowacje.

Web3 ma potencjał, aby zrewolucjonizować ten zepsuty model finansowania poprzez eksperymentowanie z różnymi modelami zachęt opracowanymi przez DAO i szeroko pojęte Web3. Retroaktywne finansowanie dóbr publicznych (RPGF) (opens in a new tab), finansowanie kwadratowe (opens in a new tab), zarządzanie DAO (opens in a new tab) i stokenizowane struktury zachęt (opens in a new tab) to tylko niektóre z narzędzi Web3, które mogłyby zrewolucjonizować finansowanie nauki.

Własność intelektualna (IP) i rozwój

Własność intelektualna (IP) to duży problem w tradycyjnej nauce: od utknięcia na uniwersytetach lub nieużywania w firmach biotechnologicznych, po notoryczne trudności z wyceną. Jednak własność zasobów cyfrowych (takich jak dane naukowe lub artykuły) to coś, co Web3 robi wyjątkowo dobrze, wykorzystując .

W ten sam sposób, w jaki NFT mogą przekazywać przychody z przyszłych transakcji z powrotem do pierwotnego twórcy, można ustanowić przejrzyste łańcuchy atrybucji wartości, aby nagradzać badaczy, organy zarządzające (takie jak DAO), a nawet podmioty, których dane są gromadzone.

IP-NFT (opens in a new tab) mogą również funkcjonować jako klucz do zdecentralizowanego repozytorium danych z przeprowadzanych eksperymentów badawczych i podłączać się do finansjalizacji NFT i (od frakcjonalizacji po pule pożyczkowe i wycenę wartości). Pozwala to również natywnym podmiotom onchain, takim jak DAO (np. VitaDAO (opens in a new tab)), na prowadzenie badań bezpośrednio onchain. Pojawienie się niezbywalnych tokenów „soulbound” (opens in a new tab) może również odegrać ważną rolę w DeSci, pozwalając jednostkom udowodnić swoje doświadczenie i referencje powiązane z ich adresem Ethereum.

Przechowywanie danych, dostęp i architektura

Dane naukowe mogą stać się znacznie bardziej dostępne dzięki wykorzystaniu wzorców Web3, a rozproszone przechowywanie pozwala badaniom przetrwać kataklizmy.

Punktem wyjścia musi być system dostępny dla każdej zdecentralizowanej tożsamości posiadającej odpowiednie weryfikowalne poświadczenia. Pozwala to na bezpieczne replikowanie wrażliwych danych przez zaufane strony, umożliwiając redundancję i odporność na cenzurę, odtwarzanie wyników, a nawet możliwość współpracy wielu stron i dodawania nowych danych do zbioru danych. Metody poufnego przetwarzania, takie jak compute-to-data (opens in a new tab), zapewniają alternatywne mechanizmy dostępu do replikacji surowych danych, tworząc Zaufane Środowiska Badawcze (Trusted Research Environments) dla najbardziej wrażliwych danych. Zaufane Środowiska Badawcze zostały wskazane przez NHS (opens in a new tab) jako przyszłościowe rozwiązanie w zakresie prywatności danych i współpracy poprzez stworzenie ekosystemu, w którym badacze mogą bezpiecznie pracować z danymi na miejscu, korzystając ze standardowych środowisk do udostępniania kodu i praktyk.

Elastyczne rozwiązania danych Web3 wspierają powyższe scenariusze i stanowią fundament dla prawdziwie Otwartej Nauki, w której badacze mogą tworzyć dobra publiczne bez uprawnień dostępu i opłat. Rozwiązania danych publicznych Web3, takie jak IPFS, Arweave i Filecoin, są zoptymalizowane pod kątem decentralizacji. Na przykład dClimate zapewnia powszechny dostęp do danych klimatycznych i pogodowych, w tym ze stacji pogodowych i predykcyjnych modeli klimatycznych.

Zaangażuj się

Odkrywaj projekty i dołącz do społeczności DeSci.

Czekamy na sugestie dotyczące nowych projektów do umieszczenia na liście - zapoznaj się z naszą polityką dodawania projektów, aby zacząć!