Dynex: AI, 양자 컴퓨팅 및 연구 분야의 실제 문제를 해결하는 뉴로모픽 양자 컴퓨팅 클라우드

사람들은 여전히 ​​더 나은 블록체인을 구축하고 네트워크를 맞춤화하여 최신 컴퓨팅 문제를 해결하려고 노력하고 있습니다. 그 중 하나가 다이넥스(Dynex)입니다.

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.

다이넥스는 2022년 출시된 블록체인이다. AI, 양자컴퓨팅, 연구 분야의 '현실 문제' 해결을 목표로 하고 있다. 개발자들은 이를 “독특하고 적응 가능한 블록체인 시스템”이자 “세계에서 유일하게 접근 가능한 뉴로모픽 양자 컴퓨팅 클라우드”라고 설명합니다. GPU 기반 채굴 네트워크의 병렬 처리 용량을 활용합니다.

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

Mapp이 CoinGeek Backstage와 공유하는 뉴로모픽 네트워크는 인간의 두뇌와 동일한 원리에 따라 정보를 처리합니다.

“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.

“가장 간단한 용어로 뉴로모픽 네트워크는 인간의 두뇌가 작동하는 것과 동일한 방식을 모방합니다. 그래서 당신이 나를 보고, 나를 보고, 주변에서 뭔가를 듣고, 냄새를 맡는 것은 모두 당신의 두뇌에서 병렬 처리되는 것입니다. 그리고 우리 체인에서 작동하는 것과 동일한 방식으로 시뮬레이션할 수 있습니다.”라고 그는 말합니다.

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.

Dynex는 정기적인 작업 증명(PoW)과 Mapp이 "유용한 작업 증명"(PoUW) 메커니즘이라고 부르는 새로운 개념을 결합한 "DynexSolve"라는 사용자 지정 알고리즘을 사용하여 거래를 처리합니다. PoUW의 아이디어는 Dynex 채굴 네트워크의 컴퓨팅 리소스 중 일부가 실제 문제를 해결하는 데 전념하도록 하는 것입니다. 여기에는 과학 연구, AI 교육, 제약, 물류 및 금융 모델링의 실제 시나리오가 포함됩니다.

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.

기본 토큰은 Dynex 또는 DNX라고도 합니다. 채굴자는 다른 PoW 블록체인에서와 마찬가지로 네트워크 보안에 대한 블록 보상으로 DNX를 받지만 위에서 설명한 "의미 있는" 계산에 대한 추가 보조금도 받습니다. Mapp은 DynexSolve가 두 가지를 하나의 처리 알고리즘으로 결합하는 방법이라고 말합니다.

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.

그는 Dynex가 보고 있는 제약 연구 응용 프로그램 중 하나가 단백질 접힘과 관련되어 있다고 덧붙였습니다. 한 제약 회사는 이전에 RNA 접힘 및 RNA 서열 분석을 수행한 적이 있다는 사실을 발견했습니다.

“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.

“내 생각에는 아미노산 사슬이 약 250개 정도 되는 것 같아요. 인체에는 단백질 끈이 약 300개 있으므로 현재 인간 수준의 단백질 접힘이 거의 완벽하게 이루어졌습니다. 우리는 몇 달 더 예상하면 완전히 확정될 것이며 모든 종류의 새로운 연구의 문이 열릴 것입니다.”라고 그는 설명합니다.

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(대규모 언어 모델)은 특히 ChatGPT 및 기타 유사한 프로젝트가 주류의 관심을 빠르게 받고 있는 기술 분야에서 인기 있는 주제입니다. Dynex LLM은 프로젝트의 자체 개발 모델이며 Mapp은 이를 인간의 마음이 생각하고 학습하는 방식에 기반한 "대규모 행동 모델"이라고 설명합니다.

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.

Dynex의 많은 작업은 아직 실험 영역에 있으며, 뉴로모픽 양자 컴퓨팅 개념은 전자의 이온 표류를 활용합니다. 이는 변화에 빠르게 반응할 수 있는 멤저항성 요소를 사용한다는 점에서 초전도 큐비트 기반 양자 컴퓨팅과 다릅니다. 시스템은 신속하게 최상의 솔루션을 찾아냅니다.” 이는 장치의 상태를 변경하기 위해 멤저항 내부의 이온 이동을 사용하여 양자 컴퓨팅 이점을 잠재적으로 달성할 수 있는 대체 방법입니다.

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

이는 Dynex가 해결하고자 하는 컴퓨터 과학 문제 중 하나일 뿐이며 팀은 더 많은 혁신을 기대하고 있습니다.