Dynex: AI、量子コンピューティング、研究における現実世界の問題を解決するニューロモーフィック量子コンピューティング クラウド

人々は今も、より優れたブロックチェーンを構築し、より最新のコンピューティングの課題を解決するためにネットワークを調整しようとしています。その中の1つがダイネックスです

Dynex is a blockchain that was launched in 2022. It is aiming to solve “real-world problems” in AI, quantum computing, and research. It is described by its developers as a “distinctive, adaptable blockchain system” and “the world’s only accessible neuromorphic quantum computing cloud.” It harnesses the parallel processing capacity of its GPU-based mining network.

Dynex は 2022 年に開始されたブロックチェーンです。AI、量子コンピューティング、研究における「現実世界の問題」を解決することを目指しています。開発者らは、これを「独特で適応性のあるブロックチェーン システム」、「世界で唯一アクセス可能なニューロモーフィック量子コンピューティング クラウド」と説明しています。 GPU ベースのマイニング ネットワークの並列処理能力を利用します。

A neuromorphic network, Mapp shares with CoinGeek Backstage, would process information along the same principles as the human brain.

Mapp 氏が CoinGeek Backstage と共有しているニューロモーフィック ネットワークは、人間の脳と同じ原理に沿って情報を処理します。

“A neuromorphic network, in the simplest terms, is emulating the same way the human brain works. So when you’re looking at me, you’re seeing me, you’re hearing something around, you’re smelling—that is all parallel processing in your own brain. And we can simulate the same way that works on our chain,” he says.

「ニューロモーフィック ネットワークは、最も簡単に言えば、人間の脳の働きと同じ方法をエミュレートしています。つまり、あなたが私を見ているとき、私を見ているとき、周囲で何かを聞いているとき、匂いを嗅いでいるとき、それはすべてあなた自身の脳内で並行処理されているのです。そして、私たちのチェーンで機能するのと同じ方法をシミュレートできます」と彼は言います。

Dynex processes transactions using a custom algorithm called “DynexSolve,” which combines regular proof-of-work (PoW) and a new concept Mapp calls the “proof of useful work” (PoUW) mechanism. The idea of PoUW is to make sure a portion of the computational resources of Dynex’s mining network are dedicated to solving practical problems. Those would include real-world scenarios in scientific research, AI training, pharmaceuticals, logistics, and financial modeling.

Dynex は、「DynexSolve」と呼ばれるカスタム アルゴリズムを使用してトランザクションを処理します。このアルゴリズムは、通常のプルーフ オブ ワーク (PoW) と、Mapp が「プルーフ オブ 有用なワーク」(PoUW) メカニズムと呼ぶ新しい概念を組み合わせたものです。 PoUW のアイデアは、Dynex のマイニング ネットワークの計算リソースの一部を実際的な問題の解決に確実に割り当てることです。これらには、科学研究、AI トレーニング、製薬、物流、財務モデリングなどの実世界のシナリオが含まれます。

Its native token is also called Dynex or DNX. Miners receive DNX as a block reward for securing the network just as they do on other PoW blockchains, but also receive an additional subsidy for the “meaningful” computation described above. Mapp says that DynexSolve is a way of combining the two into one processing algorithm.

そのネイティブ トークンは、Dynex または DNX とも呼ばれます。マイナーは、他の PoW ブロックチェーンと同様に、ネットワークを保護するためのブロック報酬として DNX を受け取りますが、上記の「意味のある」計算に対する追加の補助金も受け取ります。 Mapp 氏によると、DynexSolve は 2 つを 1 つの処理アルゴリズムに結合する方法です。

He adds that one pharmaceutical research application Dynex is looking at involves protein folding. A pharmaceutical company noticed they’d previously done RNA folding and RNA sequencing.

彼は、Dynex が検討している製薬研究アプリケーションの 1 つはタンパク質のフォールディングに関係していると付け加えました。ある製薬会社は、RNA フォールディングと RNA シーケンスを以前に行っていたことに気づきました。

“I think we’re up to around 250 amino acid chains. The human body has around 300 in a protein string, so we’re almost fully at human level of protein folding right now. We suspect a couple more months, and we’ll have that fully nailed, and that’s going to open the door to all kinds of new research,” he explains.

「アミノ酸鎖は約 250 個まであると思います。人間の体には約 300 個のタンパク質が含まれているため、現在、タンパク質の折り畳みはほぼ完全に人間のレベルに達しています。あと数か月はかかると思いますが、それを完全に確立することで、あらゆる種類の新しい研究への扉が開かれることになります。」と彼は説明します。

LLMs (large language models) are a popular topic in technology, especially with ChatGPT and other similar projects gaining mainstream attention rapidly. Dynex LLM is the project’s home-grown model, and Mapp describes it as a “large behavioral model” based more on how a human mind thinks and learns.

LLM (大規模言語モデル) はテクノロジー分野で人気のトピックであり、特に ChatGPT や他の同様のプロジェクトが急速に主流の注目を集めています。 Dynex LLM はプロジェクト独自のモデルであり、マップ氏はこれを人間の心がどのように考え、学習するかに基づいた「大規模な行動モデル」であると説明しています。

A lot of Dynex’s work is still in the experimental realm, and its neuromorphic quantum computing concept utilizes ion drifting of electrons, which is different from superconducting qubit-based quantum computing in that it uses “memresistive elements that can quickly react to changes, helping the system swiftly find the best solutions.” It’s an alternative way to potentially achieve quantum computing advantages using the movement of ions within memresistors to change a device’s state.

Dynex の研究の多くはまだ実験の領域にあり、そのニューロモーフィック量子コンピューティングの概念は電子のイオンドリフトを利用しています。これは、「変化に迅速に反応できるメモリ抵抗素子を使用し、システムは最適なソリューションを迅速に見つけます。」これは、メモリレジスタ内のイオンの動きを利用してデバイスの状態を変更し、量子コンピューティングの利点を潜在的に実現する別の方法です。

This is just one computer science problem Dynex hopes to solve, and the team hopes for more breakthroughs.

これは Dynex が解決したいコンピューター サイエンスの問題の 1 つにすぎず、チームはさらなるブレークスルーを期待しています。