Децентрализованная наука (DeSci)

Что такое децентрализованная наука (DeSci)?

Децентрализованная наука (DeSci) — это движение, целью которого является создание общественной инфраструктуры для финансирования, создания, рецензирования, признания авторства, хранения и распространения научных знаний на справедливой и равноправной основе с использованием стека .

DeSci стремится создать экосистему, в которой ученые будут мотивированы открыто делиться своими исследованиями и получать признание за свою работу, позволяя при этом любому желающему легко получать доступ к исследованиям и вносить в них свой вклад. DeSci исходит из идеи, что научные знания должны быть доступны каждому, а процесс научных исследований должен быть прозрачным. DeSci создает более децентрализованную и распределенную модель научных исследований, делая ее более устойчивой к цензуре и контролю со стороны центральных органов власти. DeSci надеется создать среду, в которой смогут процветать новые и нестандартные идеи, путем децентрализации доступа к финансированию, научным инструментам и каналам связи.

Децентрализованная наука обеспечивает более разнообразные источники финансирования (от , квадратичных пожертвований (opens in a new tab) до краудфандинга и многого другого), более доступные данные и методы, а также предоставляет стимулы для воспроизводимости.

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.

Смотреть с расшифровкой

Как DeSci улучшает науку

Неполный список ключевых проблем в науке и того, как децентрализованная наука может помочь в их решении

Децентрализованная наука	Традиционная наука
Распределение средств определяется общественностью с использованием таких механизмов, как квадратичные пожертвования или DAO.	Небольшие, закрытые, централизованные группы контролируют распределение средств.
Вы сотрудничаете с коллегами со всего мира в динамичных командах.	Финансирующие организации и родные учреждения ограничивают ваше сотрудничество.
Решения о финансировании принимаются онлайн и прозрачно. Изучаются новые механизмы финансирования.	Решения о финансировании принимаются с длительным временем ожидания и ограниченной прозрачностью. Существует мало механизмов финансирования.
Совместное использование лабораторных услуг становится проще и прозрачнее благодаря технологии .	Совместное использование лабораторных ресурсов часто происходит медленно и непрозрачно.
Можно разработать новые модели публикации, использующие примитивы Web3 для обеспечения доверия, прозрачности и всеобщего доступа.	Вы публикуетесь через устоявшиеся каналы, которые часто признаются неэффективными, предвзятыми и эксплуататорскими.
Вы можете зарабатывать токены и репутацию за рецензирование работ.	Ваша работа по рецензированию не оплачивается, принося выгоду коммерческим издателям.
Вы владеете интеллектуальной собственностью (ИС), которую создаете, и распространяете ее на прозрачных условиях.	Ваше родное учреждение владеет ИС, которую вы создаете. Доступ к ИС непрозрачен.
Обмен всеми исследованиями, включая данные о неудачных попытках, благодаря тому, что все этапы находятся ончейн.	Предвзятость публикаций означает, что исследователи с большей вероятностью будут делиться экспериментами, которые имели успешные результаты.

Эфириум и DeSci

Система децентрализованной науки потребует надежной безопасности, минимальных денежных и транзакционных издержек, а также богатой экосистемы для разработки приложений. Эфириум предоставляет все необходимое для создания технологий децентрализованной науки.

Варианты использования DeSci

DeSci создает научный инструментарий для интеграции традиционных академических кругов в цифровой мир. Ниже приведена выборка вариантов использования, которые Web3 может предложить научному сообществу.

Публикации

Научные публикации известны своей проблематичностью, поскольку ими управляют издательства, которые полагаются на бесплатный труд ученых, рецензентов и редакторов для создания статей, но затем взимают непомерные сборы за публикацию. Общественность, которая обычно косвенно оплачивает работу и расходы на публикацию через налоги, часто не может получить доступ к этой же работе, не заплатив издателю снова. Общие сборы за публикацию отдельных научных статей часто составляют пятизначные суммы (в долларах США), что подрывает саму концепцию научных знаний как , принося при этом огромные прибыли небольшой группе издателей.

Существуют бесплатные платформы с открытым доступом в виде серверов препринтов, таких как ArXiv (opens in a new tab). Однако на этих платформах отсутствует контроль качества, , и они, как правило, не отслеживают метрики на уровне статей, что означает, что они обычно используются только для публикации работы перед отправкой традиционному издателю. SciHub также предоставляет бесплатный доступ к опубликованным статьям, но нелегально, и только после того, как издатели уже получили свою оплату и защитили работу строгим законодательством об авторском праве. Это оставляет критический пробел в доступных научных статьях и данных со встроенным механизмом легитимности и моделью стимулирования. Инструменты для создания такой системы существуют в Web3.

Воспроизводимость и повторяемость

Воспроизводимость и повторяемость являются основами качественных научных открытий.

Воспроизводимые результаты могут быть достигнуты несколько раз подряд одной и той же командой с использованием одной и той же методологии.
Повторяемые результаты могут быть достигнуты другой группой с использованием той же экспериментальной установки.

Новые нативные инструменты Web3 могут гарантировать, что воспроизводимость и повторяемость станут основой открытий. Мы можем вплести качественную науку в технологическую ткань академических кругов. Web3 предлагает возможность создавать для каждого компонента анализа: необработанных данных, вычислительного механизма и результата приложения. Прелесть систем консенсуса заключается в том, что когда создается доверенная сеть для поддержания этих компонентов, каждый участник сети может нести ответственность за воспроизведение вычислений и проверку каждого результата.

Финансирование

Текущая стандартная модель финансирования науки заключается в том, что отдельные лица или группы ученых подают письменные заявки в финансирующее агентство. Небольшая комиссия из доверенных лиц оценивает заявки, а затем проводит собеседования с кандидатами, прежде чем выделить средства небольшой части заявителей. Помимо создания узких мест, которые иногда приводят к годам ожидания между подачей заявки и получением гранта, эта модель, как известно, крайне уязвима для предвзятости, личных интересов и политики экспертной комиссии.

Исследования показали, что комиссии по рассмотрению грантов плохо справляются с отбором высококачественных предложений, поскольку одни и те же предложения, переданные разным комиссиям, имеют совершенно разные результаты. Поскольку финансирование стало более скудным, оно сконцентрировалось в меньшем пуле более опытных исследователей с более интеллектуально консервативными проектами. Этот эффект создал гиперконкурентную среду финансирования, укореняя порочные стимулы и подавляя инновации.

Web3 имеет потенциал разрушить эту сломанную модель финансирования путем экспериментов с различными моделями стимулирования, разработанными DAO и Web3 в целом. Ретроактивное финансирование общественных благ (RPGF) (opens in a new tab), квадратичное финансирование (opens in a new tab), управление DAO (opens in a new tab) и токенизированные структуры стимулирования (opens in a new tab) — вот некоторые из инструментов Web3, которые могут произвести революцию в финансировании науки.

Владение и развитие ИС

Интеллектуальная собственность (ИС) — большая проблема в традиционной науке: от застревания в университетах или неиспользования в биотехнологических компаниях до общеизвестной сложности оценки. Однако владение цифровыми активами (такими как научные данные или статьи) — это то, с чем Web3 справляется исключительно хорошо, используя .

Подобно тому, как NFT могут передавать доход от будущих транзакций обратно первоначальному создателю, вы можете установить прозрачные цепочки атрибуции ценности для вознаграждения исследователей, руководящих органов (таких как DAO) или даже субъектов, чьи данные собираются.

IP-NFT (opens in a new tab) также могут функционировать как ключ к децентрализованному хранилищу данных проводимых исследовательских экспериментов и подключаться к финансиализации NFT и (от фракционализации до пулов кредитования и оценки стоимости). Это также позволяет нативным ончейн-сущностям, таким как DAO (например, VitaDAO (opens in a new tab)), проводить исследования непосредственно ончейн. Появление непередаваемых «soulbound» токенов (opens in a new tab) также может сыграть важную роль в DeSci, позволяя людям подтверждать свой опыт и учетные данные, привязанные к их адресу Эфириума.

Хранение данных, доступ и архитектура

Научные данные можно сделать гораздо более доступными с помощью паттернов Web3, а распределенное хранение позволяет исследованиям пережить катаклизмы.

Отправной точкой должна быть система, доступная любой децентрализованной идентичности (DID), обладающей надлежащими проверяемыми учетными данными. Это позволяет надежным сторонам безопасно реплицировать конфиденциальные данные, обеспечивая избыточность и устойчивость к цензуре, воспроизведение результатов и даже возможность для нескольких сторон сотрудничать и добавлять новые данные в набор данных. Методы конфиденциальных вычислений, такие как вычисления на данных (compute-to-data) (opens in a new tab), предоставляют альтернативные механизмы доступа к репликации необработанных данных, создавая доверенные исследовательские среды (Trusted Research Environments) для наиболее конфиденциальных данных. Доверенные исследовательские среды были отмечены Национальной службой здравоохранения Великобритании (NHS) (opens in a new tab) как перспективное решение для обеспечения приватности данных и сотрудничества путем создания экосистемы, в которой исследователи могут безопасно работать с данными на месте, используя стандартизированные среды для обмена кодом и практиками.

Гибкие решения для данных Web3 поддерживают описанные выше сценарии и обеспечивают основу для по-настоящему открытой науки, где исследователи могут создавать общественные блага без разрешений на доступ или сборов. Решения для публичных данных Web3, такие как IPFS, Arweave и Filecoin, оптимизированы для децентрализации. Например, dClimate предоставляет универсальный доступ к климатическим и погодным данным, в том числе с метеостанций и прогностических климатических моделей.

Присоединяйтесь

Изучайте проекты и присоединяйтесь к сообществу DeSci.

Мы приветствуем предложения по добавлению новых проектов — пожалуйста, ознакомьтесь с нашей политикой размещения, чтобы начать!