Prognosen zur Hash-Rate-Analyse: Warum Bitcoin die Quanteninformationswissenschaft nutzen sollte

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Die Geschichte der Wissenschaftsfinanzierung

Der Wissenschaftler war schon immer ein riskanter Mitarbeiter im Hinblick auf den ROI. Sie versuchen, Wahrheiten über das Universum aufzudecken, und oft macht ihnen das Universum einen Strich durch die Rechnung. Da das Experimentieren bedeutet, viel Geld und Zeit für eine möglicherweise wertlose Idee zu riskieren, ist ein Wissenschaftler ein ewiger Praktikant, bis ihm ein Durchbruch gelingt und er dann Senior Associate wird.

Allerdings hat der Wissenschaftler versucht, sein eigenes Geld zu verdienen.

Bei den Alchemisten war dies wörtlich zu nehmen. Während sie die Chemie erfanden und die Entstehung des weltweiten Goldrauschs beschleunigten, war die Umwandlung von Blei in Gold leider jahrhundertelang eine falsche Idee. Die Suche verschlang das ganze Leben einer Person nach der anderen, und nur Träume von Reichtum konnten sie durchbringen.

Aber ihre Hartnäckigkeit war ein Beweis für ihre Widerstandsfähigkeit und Geduld.

Geduld bedeutete, vorerst bei jemandem zu bleiben, der es sich leisten konnte, die Wissenschaft in der Vergangenheit zu unterstützen. Und das bedeutete einen König, weil sie Gold/Geld aus Steuern einsammelten.

Zauberer und Wahrsager machten nicht viel Sinn, und sie waren Komiker, die gekommen waren, um dem König eine lustige Zeit zu bereiten, bevor er in den Krieg zog. Obwohl es dumm sein mag, Eingeweide gegen eine Wand zu werfen, war es mysteriös und, wenn sie Recht hatten, doppelt beeindruckend.

Und hier war dieser (pleitee) Wissenschaftler, der darauf bestand, dass er eine ECHTE Strategie kannte, um dem König zum Sieg zu verhelfen.

Wie hoch war ihre Glaubwürdigkeit?

Um 200 v. Chr. ist der Wissenschaftler Archimedes und der König das politische Oberhaupt von Syrakus. Ein Anführer zu sein bedeutete damals vor allem, dass man Kriege gewinnen musste, und da die Geschichte die Könige gelehrt hatte, dass Scharlatane völlig nutzlos sind, erhielt der Wissenschaftler die Chance, seine Argumente vorzubringen.

Archimedes hat seinen Fall in Ordnung gebracht. Es wird berichtet , dass er die Schiffe der Römer mit ausgeklügelten Kränen und Katapulten versenkte, die schwere Steine schleuderten.

Seit seiner Zeit war die Schirmherrschaft von Königen, Fürsten, Bankiers und Präsidenten bis hin zu Wissenschaftlern immens. Der Wissenschaftler wird respektiert, und alle großen Wissenschaftler, sogar Leonardo da Vinci, der vor allem für seine beeindruckenden Kunstwerke gepriesen wurde, nahmen sich etwas Zeit, um Waffen zu entwerfen.

Denn Waffen helfen dem König zu gewinnen und sorgen so dafür, dass der Wissenschaftler einen Job behält. Bald spielten Wissenschaftler eine immer wichtigere Rolle bei den Kriegsanstrengungen. Vor allem Physiker und Chemiker, die bis heute unzählige Formen militärischer Hardware entwickelt haben.

Das Aufkommen wissenschaftlicher Methoden in den Wirtschaftswissenschaften, der Soziologie, der Psychologie und der Biologie, die alle auf der Kraft statistischer Analysen und logischer Schlussfolgerungen basieren, machte den Wissenschaftler jedoch schnell zu einer wichtigen Bedeutung in allen Bereichen menschlicher Bestrebungen. Das Problem blieb jedoch bestehen. Um einen Kredit zu erhalten, war und ist der Wissenschaftler in der Regel auf staatliche Mittel angewiesen, da der Staat nach wie vor der größte Fisch ist, der auf den Finanzmärkten ausreichende Risiken eingehen kann.

Hassen Sie alles, was Sie wollen, aber ohne Kredit von der Regierung, seien es Schulden oder echtes Geld, wären viele wissenschaftliche Arbeiten ins Stocken geraten. Bestes Beispiel: SpaceX.

Allerdings führten Regierungen und ihre Fähigkeit, Geld abzuwerten und Dinge über Schulden zu finanzieren, dazu, dass die Weltkriege länger andauerten und die Zerstörung der Welt viel schwieriger wurde. Es führte auch zu wirtschaftlichen Depressionen und nach der Finanzkrise von 2008 beschloss Satoshi Nakamoto, ein genialer Informatiker, Bitcoin zu schaffen – ein Währungsinstrument, das außerhalb des Bereichs der staatlichen Währungsabwertung liegt.

Geburt eines vom König getrennten Finanzmodells

Bitcoin war von Anfang an umstritten. Natürlich hassen Könige und Regierungen es. Es beeinträchtigt ihr Geschäft. Ein großer Teil des privaten Sektors verabscheut auch seinen Stolz auf technologische Exklusivität, sodass sechs Jahre später ein Hard Fork zur Schaffung von Ethereum eingeführt wurde, einer Kryptowährung, die zusätzliche Blockchain-Dienste wie Smart Contracts bereitstellen soll.

Den Ungläubigen folgten schnell viele weitere Hard Forks.

Bitcoin ist jedoch immer noch Mainstream und ist in letzter Zeit für Big Finance interessant geworden. Der Bitcoin ETF beweist das. Nach 15 Jahren des Lachens über etwas, das immer größer und besser wird, wird selbst der schärfste Kritiker den Mund halten und anfangen, genauer zuzuhören. Weil sie jetzt wissen, dass ihnen etwas fehlt.

Auch Energiewissenschaftler beginnen aufmerksam zu werden, und einige behaupten, dass Bitcoin-Mining unser schneller Weg zu einer Energiewende sein könnte. Den Energieingenieuren gelingt es gut, günstigere Strompakete zu verkaufen, die nebenbei durch Bitcoin-Mining subventioniert werden.

Aber diese kommen zu spät zur Party. Informatiker verdienen seit Jahrzehnten gut mit Bitcoin, Ethereum, Doge. Und wenn irgendein Wissenschaftler seit dem 20. Jahrhundert bequem außerhalb der Notwendigkeit lebt, große Haushaltsmittel von Regierungen zu erhalten, dann ist das der Informatiker. Obwohl der Bereich Informatik viel jünger ist als Physik, Astronomie und Biologie, haben viele Informatiker schnell gelernt, mit Privatunternehmen und individueller Arbeit viel Geld zu verdienen, ohne die Könige und ihre Großbankiers um einen Kredit zu betteln.

Futuristische Wissenschaft finanziert sich durch Bitcoin

Bitcoin ist Geld für die Menschen, und Wissenschaft hat sich auch zu etwas entwickelt, das als öffentliches Gut nach einem Open-Source-Plan von engagierten Menschen betrieben wird, die ihre eigene Zeit und ihr eigenes Geld investieren, um etwas Gutes zu bewirken.

Wie ich bereits erwähnt habe, gibt es im Internet mittlerweile Informatiker, die das Bitcoin-Ökosystem mithilfe der Kraft der Zusammenarbeit und ihres ernsthaften Einsatzes eifrig verbessern. Diese kommen größtenteils aus dem Land der Softwareentwicklung und entscheiden sich, nachdem sie die Orangenpille bekommen haben, im Bitcoiner-Land zu bleiben und das Bitcoin-Ökosystem aufzubauen.

Für andere Arten von Wissenschaftlern gab es jedoch keinen großen Einstieg, und diese Chance ist offen und kann von jedem genutzt werden.

Derzeit sind viele Wissenschaftler in der Bitcoin-Welt solche Informatiker, die wissensfreie Beweise, Rollups und weitere Schichten der Bitcoin-Blockchain erstellen. Aber es werden noch viel mehr Wissenschaftler benötigt.

Um es noch einmal zu wiederholen: Ich bin der Meinung, dass mehr Wissenschaftler der Elektro- und Energietechnik an vorderster Front stehen sollten, wenn es darum geht, wie Bitcoin-Mining-Ausrüstung denjenigen Zugang zu Elektrizität ermöglichen kann, die dies nicht tun, wodurch Investitionen in saubere, ungenutzte Energiequellen viel einfacher zu verwalten sind. Welchen besseren Job gibt es, als der Elektroingenieur zu sein, der seinen eigenen Job gestaltet, indem er die Menschen mit Strom versorgt?

Jeder Student der Elektrotechnik, egal aus welchem Entwicklungsland, sollte sich darüber informieren. Denn Entwicklungsländer in Afrika, Asien und Lateinamerika haben Schwierigkeiten, den Stromverbrauch aus ansonsten billigen Energiequellen zu steigern, weil die Einheimischen hohe Prämien zahlen müssen. Das Wissen über die Verwendung von Bitcoin zur Subventionierung des Stromzugangs aus verlorenen Energiequellen sollte so weit und breit wie möglich verbreitet werden.

Jetzt, als aufstrebender Quanteninformatiker, habe ich das Gefühl, dass es auch für mich einen Platz im Bitcoin-Ökosystem gibt.

Während die Öffentlichkeit vielleicht weiß, wie die Quanteninformationswissenschaft droht, das Gute, das Bitcoin geschaffen hat, durch potenzielles Hacken zunichtezumachen, bin ich der Meinung, dass die Entwicklung quantenresistenter Algorithmen bei weitem nicht an der Oberfläche der Quantenfähigkeiten kratzt.

Beispielsweise könnten Quantentechnologien bessere Signalsensoren für Bitcoin-Knoten bereitstellen, sodass selbst schwache Signale erfolgreich übertragen und sichergestellt werden könnten, dass Blöcke abgebaut werden.

Quantencomputing- Lösungen in der Logistik könnten dabei helfen, bessere Hinweise darauf zu geben, wie die Bitcoin-Infrastruktur über Länder und Kontinente hinweg besser für eine optimale Nutzung eingerichtet werden kann.

Quantennetzwerke könnten bessere Möglichkeiten zur sicheren Übertragung von Bitcoin-Informationen bieten.

Einige Probleme im Bitcoin-Ökosystem könnten BQP- Probleme (Bounded-error Quantum Polynomial) sein, die in den Zuständigkeitsbereich der Quanteninformationswissenschaft fallen und mit Quantencomputern entdeckt und bearbeitet werden sollten.

Am wichtigsten ist, dass Quantencomputer beim Mining von Proof-of-Work-Kryptowährungen um Größenordnungen besser sein werden als klassische Computer.

Wenn Bitcoin sich mit der Quantenmechanik anfreundet

Moores Gesetz geht zu Ende. IBM hat bereits Transistoren mit nur 5 Atomen gebaut. Je kleiner man wird, desto schwieriger wird es, thermisches Rauschen und andere Probleme im Nanomaßstab in den Griff zu bekommen. Um das thermische Rauschen zu bewältigen, wird noch mehr Kühlung durchgeführt, wie es bei Qubits der Fall ist. Außerdem ist ein 1-Atom-Transistor praktisch ein Qubit.

Dies ist das Reich der Quanten, und ob es Ihnen gefällt oder nicht, in nicht allzu ferner Zukunft werden sich mehr Menschen mit der Quantenmechanik und damit auch mit der Quanteninformatik befassen. Die klassische Computerwelt kann nur durch eine Vielzahl derselben Technologien skaliert werden, die noch mehr Energie verbrauchen. Die Effizienzsteigerungen von Quantentechnologien wie Quantencomputern werden benötigt.

Obwohl ich gesagt habe, dass Quantencomputer sehr teuer sind , schreitet die Wissenschaft beim Bau von Qubits immer weiter voran und die Systeme werden immer leistungsfähiger. Möglicherweise gibt es kein exponentielles Wachstum der Qubits mit ihrem eigenen Mooreschen Gesetz, aber ein lineares Wachstum der Qubits führt zu einer exponentiellen Rechenleistung. Was ist das für ein Mooresches Gesetz?

Sie erinnern sich an diese Grafik;

Wenn etwa 14 Milliarden Dollar im Jahr 2023 48 logische Qubits einbringen können (logische Qubits sind die echten Qubits, wie sie in der mathematischen Theorie manipuliert werden), werden durch lineare Extrapolation bis 2030 125 Milliarden Dollar, wie oben gezeigt, 428 logische Qubits einbringen.

Aber in sieben Jahren könnte Bitcoin selbst auf 200.000 US-Dollar pro Bitcoin gestiegen sein, was einer Marktkapitalisierung von 4,2 Billionen US-Dollar entspricht. Durch lineare Extrapolation sind globale Investitionen in Höhe von 3 Billionen US-Dollar erforderlich, um 10.000 logische Qubits zu erreichen.

Wie wir sehen, kann Bitcoin allein die Kosten über einen Zeitraum von sieben Jahren decken.

Warum 10.000 Qubits?

Mein Forschungsprojekt

In den letzten drei Monaten habe ich QCourse551-1 studiert, der in Zusammenarbeit zwischen QWorld und Classiq Technologies angeboten wurde. Mein Forschungsprojekt war Projekt 11 – Bitcoin-Mining mit Grovers Suchalgorithmus.

Die Motivation für mein Projekt kam aus einer Forschungsarbeit , die zeigt, dass allein 10.000 logische Qubits das Bitcoin-Mining schneller durchführen können als jedes klassische System bei gleichem Energieverbrauch.

Dies liegt daran, dass 10.000 Qubits den vollständigen doppelten SHA256-Hashing-Prozess kodieren können, der beim Mining von Bitcoin zum Einsatz kommt. Da sie jedoch den Suchalgorithmus von Grover verwenden, erreichen sie effektiv eine quadratische Beschleunigung durch Quadratwurzel(N), wobei N die Anzahl der einzucheckenden Elemente ist unstrukturierte Datenbank. ASICs, die Bitcoins schürfen, überprüfen auch eine unstrukturierte Datenbank mit zufälligen Hashes auf den Nonce-Wert.

Die Frage ist, welches ist schneller?

Die meisten ASIC-Miner prüfen heute jede Sekunde Terahashes oder 1 Million Hashes . Dieser Miner prüft zum Beispiel 120TH/s. Das sind 120 Millionen Hashes pro Sekunde.

Kann ein Quantencomputer das schlagen?

Natürlich.

Quadratwurzel( 120 Millionen) = nur 10954 Prüfungen pro Sekunde. Eine Effizienzsteigerung von 1.095.400 %.

Und je größer die Konkurrenz, desto mehr reißt der Quantencomputer im Rennen mit.

Die aktuelle Hash-Rate steigt auf über 600 Millionen Millionen Hashes pro Sekunde. Dies gibt so viel Wärme ab, dass Klimawissenschaftler krank werden. Aber was wäre, wenn wir all diese klobigen ASICs durch hochmoderne QPUs aus dem Jahr 2032 ersetzen würden, wie viele Vergleichs-Hashes würden sie pro Sekunde takten? Quadratwurzel (600 Millionen Millionen) = 24 Millionen Schecks pro Sekunde. Eine Effizienzsteigerung von 2,4 Milliarden % .

Wenn das oben Genannte kein attraktives Angebot ist, weiß ich nicht, was es ist.

Bitcoin soll die Quantencomputing-Forschung finanzieren. Es wird eine Weile dauern, aber wenn es passiert, wird es herrlich sein. Es wird ein kanonischeres Ereignis sein als die Mondlandung.

In unserer Forschung haben wir ein stark vereinfachtes System mit nur 8-Bit-Ein- und -Ausgängen getestet, das einem Grover-Operator nachempfunden ist, der mit weniger als 25 Qubits arbeitet.

Angesichts unserer wirklich geringen Hashing-Leistung konnten die Vorteile der Grover-Suche nicht aus erster Hand erkannt werden, sondern konnten nur mit einer relevanten Komplexitätsanalyse der Läufe/Tiefe des klassischen Computers (meinem Laptop) im Vergleich zur Tiefe der ausgeführten Grover-Schaltung abgeleitet werden auf dem Classiq Aer-Simulator.

Obwohl es gut gewesen wäre, die Energetik und den Komplexitätsgraphen dessen zu modellieren, was dies bedeutet, ist uns leider die Zeit davongelaufen. Allerdings konnten wir einige Ergebnisse unserer Arbeit vorweisen.

Unten sehen Sie, was wir hatten, einschließlich der Tiefe jeder Schaltung.

a) Der vereinfachte klassische MD5-Algorithmus

Wir haben eine vereinfachte Version von MD5 (ein primitivster Cousin von SHA256) modelliert, der 95 druckbare ASCII-Zeichen hasht, um die Nonce für Hexadezimalwerte mit der Schwierigkeit = 1 zu finden.

Hinweis: Unsere Hex-Werte waren nur zweistellig, da wir mit 8-Bit-Werten arbeiten. Unsere möglichen Werte für den Schwierigkeitsgrad 1 gibt es also nur in 16 Möglichkeiten, d.

00 ist auch ein Element der Schwierigkeit 2. Daher heißt die Such-/Hashing-Funktion vereinfacht_MD5_8bit_difficulty_1or2.

 def simplified_MD5_8bit_difficulty_1or2(): printables_list = '0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ!"#$%&\'()*+,-./:;<=>?@[\\]^_`{|}~' for i in printables_list: x2 = ord(i) x3 = bin(x2)[2:] if len(str(x3))==7: x4 = x3+'0' if len(str(x3))==6: x4 = x3+'00' x5 = list(x4) a0 = 2*int((x5[0])) a1 = int(x5[1]) b0 = 2*int((x5[2])) b1 = int(x5[3]) c0 = 2*int((x5[4])) c1 = int(x5[5]) d0 = 2*int((x5[6])) d1 = int(x5[7]) a = a0 + a1 b = b0 + b1 c = c0 + c1 d = d0 + d1 a = ((d ^ (b & (c ^ d))) + (c ^ (d & (b ^ c))) + (b ^ c ^ d) + (c ^ (b | ~(d))) + b) print() d1 = d//2 d0 = d%2 d = d1*(2**7) + d0*(2**6) a1 = a//2 a0 = a%2 a = a1*(2**5) + a0*(2**4) b1 = b//2 b0 = b%2 b = b1*(2**3) + b0*(2**2) c1 = c//2 c0 = c%2 c = c1*(2**1) + c0*(2**0) decimal_result = d + a + b + c binary_result = bin(decimal_result)[2:] print(binary_result) hex_result = hex(decimal_result) print(hex_result) if hex_result == '0x0': difficulty_2.append(hex_result) collisions_difficulty_2.append(i) if hex_result == ('0x1' or '0x2' or '0x3' or '0x4' or '0x5' or '0x6' or '0x7' or '0x8' or '0x9' or '0xa' or '0xb' or '0xc' or '0xd' or '0xe' or '0xf'): difficulty_1.append(hex_result) collisions_difficulty_1.append(i) print('Difficulty_1 list = ',difficulty_1) print('Difficulty_2 list = ',difficulty_2) print('Colliding inputs for difficulty 1 = ',collisions_difficulty_1) print('Colliding inputs for difficulty 2 = ',collisions_difficulty_2) difficulty_2 = [] difficulty_1 = [] collisions_difficulty_1 = [] collisions_difficulty_2 = [] import numpy as np simplified_MD5_8bit_difficulty_1or2()

Wie man sehen kann, müssen wir, um die Elemente der Schwierigkeit 1 (und damit auch der Schwierigkeit 2) zu finden, 40 Codezeilen wiederholen (Leerzeichen ignorieren und in der for-Schleife drucken).

Es müssen 96 druckbare ASCII-Zeichen gehasht und überprüft werden, daher 96 * 40, was eine Schaltungstiefe von 3840 ergibt.

Allerdings wird dies von meinem Laptop schnell erledigt. Weniger als ein paar Sekunden.

b) Der vereinfachte MD5-Quantenalgorithmus

Wir haben eine Quantenversion unseres vereinfachten MD5-Algorithmus modelliert, um das Finden der Nonce-Werte der Schwierigkeit 1 zu simulieren, unabhängig vom eingegebenen ASCII-Zeichen in die Schaltung.

Dies ist möglich, weil wir lediglich eine Null am Anfang unseres Hexadezimalwerts benötigen. Da unser Hash-Satz klein war (nur 96 ASCII-Zeichen), haben wir das System so eingestellt, dass es den eingegebenen ASCII-Wert ignoriert, sodass er redundant ist, und darauf abzielt, alle möglichen Nullen des arithmetischen Ausdrucks zu erfassen.

a == ((d ^ (b & (c ^ d))) + (c ^ (d & (b ^ c))) + (b ^ c ^ d) + (c ^ (b | ~(d) )) + b)

was auch im klassischen Python-Algorithmus enthalten ist.

Beachten Sie, dass die vier addierten Funktionen vom ursprünglichen MD5-Algorithmus abgeleitet sind.

Da wir Werte der Schwierigkeit 1 benötigen, addieren wir d = 0 und a = 0 zur obigen Funktion und synthetisieren sie dann in der Classiq-Plattform.

(Hinweis: Dies ist eine Abkürzung, die der unermüdlichen Arbeit des Classiq-Teams zu verdanken ist. Der Python-Code wurde ebenfalls im Classiq Python SDK erstellt, es gab jedoch in letzter Minute einen Fehler. Daher haben wir nur funktionierenden Python SDK-Code für den Grover-Operator. aber nicht für den Grover-Operator mit Hash/Suche der Schwierigkeit 1, was Sie hier sehen mussten )

Daher lautet unser eingegebener arithmetischer Ausdruck;

a == ((d ^ (b & (c ^ d))) + (c ^ (d & (b ^ c))) + (b ^ c ^ d) + (c ^ (b | ~(d) )) + b) und d == 0 und a == 0

Die resultierende Schaltung hat eine Tiefe von nur 913

Der Quantenschaltkreis gewinnt!

Endnote

Während die Projektzeit abgelaufen ist, ist unsere Arbeit noch in Arbeit und wird fortgesetzt, bis wir einen funktionsfähigen 10.000-Qubit-Quanten-Bitcoin-Miner gebaut haben.

Ehrenamtlicher Einsatz zur technischen Unterstützung ist uns herzlich willkommen. Ein Teil unseres Codes ist immer noch fehlerhaft und wir haben nur an der Oberfläche der Funktionen der Classiq-Plattform gekratzt. Ein geniales Softwaretool, das das umständliche Basteln an Toren überflüssig macht, wie es für jeden nötig gewesen wäre, der dasselbe Projekt mit Qiskit erstellt.

Besonderer Dank geht an Classiq und QWorld für die Gelegenheit. Und unser Mentor – Dr. Eyal Cornfeld – für die Anleitung.

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