Faut-il exploiter des mines pour le profit ou pour les protéines ?

Alors que les mineurs ASIC commencent à évincer les utilisateurs de GPU du réseau Bitcoin , pourraient-ils utiliser leurs plateformes pour lutter contre la maladie d'Alzheimer et le cancer ? Un universitaire espère récupérer la puissance de calcul inutilisée des mineurs de Cryptomonnaie et la mettre à profit.

professeur à l'Université de StanfordVijay Pandeaimerait que les mineurs de pièces aident à son projet scientifique,Pliage à la maison, qui utilise la puissance de calcul offerte pour aider à trouver des remèdes à des maladies dévastatrices. Il participe également à la gestion duGroupe Bitcoin de Stanford, qui mène des recherches sur la théorie et les applications du Bitcoin .

« Plusieurs personnes m'envoient des e-mails décrivant les synergies naturelles entre Folding@home et le fonctionnement de Bitcoin », a-t-il déclaré.

Le calcul scientifique participatif est apparu au début des années 2000. Les scientifiques ont alors constaté qu'une grande quantité de capacités de calcul inutilisées était inutilisée et que ces ordinateurs étaient désormais connectés à Internet. Ils ont développé des logiciels permettant de répartir les tâches de calcul entre de nombreuses machines distribuées, capables de travailler simultanément sur certaines d'entre elles, contribuant ainsi à un objectif plus vaste. À l'époque, ce concept était appelé « grid computing ».

ONEun des premiers projets de réseau a été Seti@home, un projet de l'UC Berkeley lancé en 1999, un an avant Folding@home. Ce projet utilisait des ordinateurs pour analyser les signaux captés par des radiotélescopes afin de détecter des schémas indiquant des signaux de vie intelligente.

Mais alors que Seti@home cherchait des réponses dans le ciel, Folding@home scrutait l'intérieur du corps. Les ordinateurs distribués utilisés par Folding@home simulent des protéines. Celles-ci doivent s'assembler (se replier) avant de pouvoir remplir leur fonction. Un repliement incorrect peut contribuer à des maladies comme la maladie d'Alzheimer, la maladie de Parkinson et le sida.

Le projet Folding@home utilise la puissance de calcul pour mieux comprendre comment les protéines se replient mal. Cela peut donner aux chercheurs de meilleures chances de concevoir des médicaments et d'autres thérapies pour lutter contre la maladie qui en résulte – et cela fonctionne.

« Notre principal intérêt pour cette maladie est la maladie d'Alzheimer, et nous avons un candidat médicament sur lequel nous commençons à travailler », a déclaré Pande. Le groupe a également mis en place des projets pilotes pour la recherche sur le cancer. « Maintenant que les ordinateurs sont plus puissants, nous pouvons cibler certaines kinases », explique-t-il. Il s'agit d'enzymes qui transmettent des messages entre les cellules et modifient le comportement de certaines protéines. Les cellules cancéreuses peuvent altérer le message d'une kinase, entraînant des dysfonctionnements des protéines.

La chimiothérapie actuelle utilise l'option nucléaire pour inhiber ces kinases défectueuses. « La raison pour laquelle la chimiothérapie est si T , c'est qu'elle n'inhibe pas une ONE kinase, mais plusieurs, ce qui entraîne de nombreux effets secondaires désagréables », a déclaré Pande. « Nous cherchons à concevoir des médicaments sélectifs, afin de pouvoir tuer le cancer à des doses plus élevées, sans provoquer ces effets secondaires désagréables qui peuvent presque tuer le patient. »

Mais pour cela, il a besoin de puissance de calcul. Plus elle est importante, mieux c'est. Bitcoin et les projets de calcul participatifs comme Folding@home utilisent tous deux des calculs lourds en virgule flottante, pour lesquels les GPU sont très performants. Et comme Bitcoin, Folding@home est capable d'exploiter la puissance GPU d'Internet.

Contrairement au minage de Bitcoin , qui mesure le calcul en termes de hachages, ces projets scientifiques se concentrent sur les opérations en virgule flottante par seconde (FLOPS). Aujourd'hui, Folding@home a accès à L'équivalent d'environ 14 pétaflops x86. En tenant compte du fait que le logiciel Folding@home n'est T utilisé en permanence et que certaines machines sont moins puissantes que d'autres, il estime que cela représente l'équivalent de 20 000 GPU sur le terrain.

« Si nous pouvions obtenir 100 000 GPU, cela pourrait facilement représenter une augmentation de 5 à 10 fois », explique Pande.

Le réseau Bitcoin ne pouvait- T pas se permettre quelques échecs ? En mai dernier, nous signaléque le réseau avait atteint plus de mille pétaflops. En un peu plus de trois semaines,a atteint plus de 14 000 pétaflops – mille fois le taux actuel de Folding@home. Les ASIC ne traitent T les échecs, donc ce calcul T sera pas tout à fait exact, mais comme de plus en plus de plateformes ASIC exploitent des bitcoins (ce qui est leur seule fonction), elles proposeront quand même des GPU.

Ces propriétaires de GPU pourraient décider de se tourner vers le repliement des protéines, mais il est tout aussi probable que nombre d'entre eux se tournent vers le minage d'autres cryptomonnaies, comme le Litecoin. Il semble que de plus en plus d'altcoins apparaissent chaque semaine, incitant les gens à les exploiter pour un potentiel profit à long terme.

En fin de compte, comme un point positif sur un fil de discussion Reddit suggéréQuelqu'un développerait une Crypto capable de résoudre des problèmes scientifiques lors du minage, ce qui permettrait aux professeurs de résoudre efficacement leurs problèmes tout en trouvant des cryptomonnaies. C'est bien plus difficile qu'il n'y LOOKS, prévient Pande.

« L'objectif est de trouver une fonction de preuve de travail qui pourrait être utile à la science », explique-t-il. « C'est un défi, car il faut que ce soit quelque chose qui nous intéresse, difficile à calculer mais facile à vérifier. »

Il est difficile de combiner ces trois facteurs : pertinence scientifique, difficulté de calcul et facilité de vérification. « Les deux derniers facteurs sont faciles avec le hachage, les deux premiers avec nos recherches. Mais la vérification est complexe. »

En attendant, Stanford compte sur deux choses pour motiver les participants : premièrement, le simple fait d'être un être Human intègre. Deuxièmement, gamification.

Le problème avec des projets comme Folding@home est que les récompenses sont à plus long terme et plus difficiles à quantifier. À l'inverse, les gains des mineurs de Crypto sont tangibles et fréquents. Les êtres Human apprécient les récompenses simples et rapides. L'équipe de Stanford a tenté de motiver les participants en attribuant des points pour les unités de travail accomplies. Elle invite les participants à créer des équipes qui s'affrontent à travers le monde. Bien que cette pratique ait été mise en place bien avant la publication de l'article de Satoshi Nakamoto, on peut vaguement comparer ce processus à un pool de minage.

Existe-t-il un moyen de concilier cette quête de profit et de protéines ? Il semble peu probable que l'on puisse échanger les unités de travail réalisées par les participants de Folding@home et commencer à leur attribuer une valeur monétaire, car il n'existe aucune fonctionnalité de vérification et de suivi permettant de les échanger.

Peut-être que quelqu'un pourrait envisager de développer un logiciel de minage performant qui permettrait également aux utilisateurs de GPU de répartir leur temps de traitement entre le minage de Cryptomonnaie et des projets scientifiques comme Folding@home. Ils pourraient ainsi consacrer une partie de leur temps GPU à une bonne cause tout en minant des cryptomonnaies, avec un minimum d'efforts.