Hash Rate Analizi Projeksiyonları: Bitcoin Neden Kuantum Bilgi Bilimini Kucaklamalı?

***

Bilim Tarihi Finansmanı

Bilim adamı yatırım getirisi açısından her zaman riskli bir çalışan olmuştur. Evren hakkındaki gerçekleri ortaya çıkarmaya çalışıyorlar ve çoğu zaman evren onlara kuşu veriyor. Deney yapmak muhtemelen değersiz bir fikir için çok fazla para ve zaman riske atmak anlamına geldiğinden, bir bilim insanı bir atılım yapana kadar sonsuza kadar stajyer olarak kalır, ardından kıdemli ortak olurlar.

Bununla birlikte, bilim adamı kendi parasını kazanmaya çalışıyor.

Simyacılar için bu tam anlamıyla geçerliydi. Kimyayı icat edip dünya çapındaki altına hücumun doğuşunu katalize etmelerine rağmen, kurşunu altına çevirmek ne yazık ki yüzyıllardır inanılan yanlış bir fikirdi. Bu arayış, yalnızca zenginlik hayalleri dışında, birbiri ardına insanların ömrünü tüketiyordu.

Ancak azimleri dayanıklılıklarının ve sabırlarının bir kanıtıydı.

Sabır, şimdilik geçmişte bilimi destekleme riskini göze alabilecek birinin yanında kalmak anlamına geliyordu. Bu da Kral anlamına geliyordu çünkü vergilerden toplanan altınları/paraları vardı.

Büyücüler ve falcıların pek bir anlamı yoktu ve onlar, savaşa gitmeden önce Kral'a keyifli anlar yaşatmak için gelen komedyenlerdi. Her ne kadar duvara cesaret atmak aptalca olsa da gizemliydi ve eğer haklıysalar iki kat etkileyiciydi.

Ve işte bu (meteliksiz) bilim adamı, Kral'ın kazanmasına yardımcı olacak GERÇEK bir strateji bildiklerinde ısrar ediyordu.

Güvenilirlikleri neydi?

MÖ 200 dolaylarında, bilim adamı Arşimed'dir ve Kral, Syracuse'un siyasi başıdır. O zamanlarda lider olmak, büyük ölçüde savaşları kazanmanız gerektiği anlamına geliyordu ve tarih, Kings'e şarlatanların tamamen işe yaramazlığını öğrettiği için, bilim adamına kendi iddiasını ortaya koyma şansı verildi.

Arşimed davasını düzeltti. Romalıların gemilerini ustaca vinçler ve ağır taşlar atan mancınıklarla batırdığı anlatılır .

Onun zamanından beri kralların, prenslerin, bankacıların ve başkanların bilim adamlarına olan himayesi çok büyük olmuştur. Bilim adamına saygı duyulur ve tüm büyük bilim adamları, hatta etkileyici sanat eserleriyle çoğunlukla yaltaklanan Leonardo da Vinci bile silah tasarlamak için biraz zaman ayırırdı.

Çünkü silahlar Kral'ın kazanmasına yardımcı olur ve dolayısıyla bilim insanının bir işte kalmasını sağlar. Bilim insanları çok geçmeden savaş çabalarında daha da önemli hale geldi. Özellikle bugüne kadar sayısız askeri donanım tasarlayan Fizikçiler ve Kimyacılar.

Ancak İktisat, Sosyoloji, Psikoloji ve Biyoloji alanlarında istatistiksel analiz ve mantıksal çıkarımın gücüne dayanan bilimsel yöntemlerin ortaya çıkışı, bilim insanını hızla insan çabasının her alanında önemli hale getirdi. Ancak sorun devam etti. Kredi almak için bilim adamı genellikle hükümet finansmanına güvenmek zorundaydı ve hala da buna mecburdur çünkü hükümet, finansal piyasalarda yeterli riski üstlenebilecek en büyük balık olmaya devam ediyor.

İstediğiniz kadar nefret edin ama hükümetten kredi olmasaydı, ister borç ister gerçek para olsun, pek çok bilimsel çalışma dururdu. En iyi örnek - SpaceX.

Ancak hükümetlerin paranın değerini düşürme ve işleri borçla finanse etme yetenekleri, dünya savaşlarının daha uzun sürmesine ve dünyayı daha da zorlaştırmasına neden oldu. Bu aynı zamanda ekonomik bunalımlara da yol açtı ve 2008 mali krizinden sonra dahi bir bilgisayar bilimcisi olan Satoshi Nakamoto, hükümetin para biriminin değer kaybı kapsamı dışında bir parasal araç olan Bitcoin'i yaratmaya karar verdi.

Kraldan boşanmış bir finansal modelin doğuşu

Bitcoin başlangıcından beri tartışmalıydı. Elbette Krallar ve hükümetler bundan nefret ediyor. Bu onların işine karışıyor. Özel sektörün büyük bir kısmı da teknolojik ayrıcalıktan gurur duyma doğasından nefret ediyor, bu nedenle altı yıl sonra, akıllı sözleşmeler gibi ekstra blockchain hizmetleri sağlamak üzere inşa edilmiş bir kripto para birimi olan Ethereum'u oluşturmak için hard fork uygulandı.

Diğer birçok hard fork hızla inançsızların peşinden gitti.

Ancak Bitcoin hala ana akım ve son zamanlarda Big Finance'in ilgisini çekmeye başladı. Bitcoin ETF de bunu kanıtlıyor. Giderek daha da büyüyen ve daha iyi hale gelen bir şeye 15 yıl boyunca güldükten sonra, en sert eleştirmen bile susacak ve daha yakından dinlemeye başlayacaktır. Çünkü artık bir şeylerin eksik olduğunu biliyorlar.

Enerji bilimcileri de bu duruma dikkat etmeye başlıyor; bazıları Bitcoin madenciliğinin enerji geçişine giden en hızlı yol olabileceğini iddia ediyor. Enerji mühendisleri, bir yandan Bitcoin madenciliği tarafından desteklenen daha ucuz elektrik paketlerini iyi satıyor.

Ama bunlar partiye geç kaldı. Bilgisayar bilimcileri onlarca yıldır Bitcoin, Ethereum ve Doge'de iyi para kazanıyorlar. Ve eğer herhangi bir bilim insanı, hükümetlerden büyük bütçeli fon alma ihtiyacı dışında rahat bir şekilde yaşıyorsa, o da 20. yüzyıldan beri bilgisayar bilimcileridir. Bilgisayar Bilimi alanı Fizik, Astronomi ve Biyolojiden çok daha genç olmasına rağmen, birçok bilgisayar bilimci, Krallara ve onların Büyük Bankacılarına kredi için yalvarmadan, özel girişimlerden ve kişiselleştirilmiş çalışmalardan büyük para kazanmayı hızlı bir şekilde öğrendi.

Fütüristik Bilim Bitcoin aracılığıyla kendini finanse ediyor

Bitcoin insanlar için paradır ve bilim aynı zamanda kamu yararına olarak, açık kaynak planıyla, iyi bir şeyin gerçekleşmesi için kendi zamanlarını ve paralarını harcayan kendini adamış insanlar tarafından yapılan bir şey haline geldi.

Bahsettiğim gibi, artık internette, işbirliğinin gücünü ve ciddi çabalarını kullanarak Bitcoin ekosistemini hevesle geliştiren Bilgisayar Bilimcileri var. Bunlar çoğunlukla yazılım geliştirme dünyasından geliyor ve turuncuya döndükten sonra Bitcoiner ülkesinde kalmaya ve Bitcoin ekosistemini kurmaya karar veriyorlar.

Bununla birlikte, diğer türdeki bilim insanları için pek bir ilerleme sağlanamadı ve bu, herkesin yararlanabileceği, sonuna kadar açık bir fırsattır.

Şu anda, Bitcoin dünyasındaki birçok bilim adamı, sıfır bilgi kanıtları, toplamalar ve Bitcoin blok zincirinin daha fazla katmanını oluşturan türden bir bilgisayar bilimcisidir. Ama daha çok bilim insanına ihtiyaç var.

Tekrarlamak gerekirse, daha fazla elektrik ve enerji mühendisliği bilim insanının, Bitcoin madencilik ekipmanlarının, olmayanlara elektriğe nasıl erişim sağlayabileceği ve temiz, atıl enerji kaynaklarına yapılan yatırımların yönetilmesini çok daha kolay hale getirebileceği konusunda ön saflarda yer alması gerektiğini düşünüyorum. Halkınıza elektriği ulaştırarak kendi işini tasarlayan elektrik mühendisi olmaktan daha iyi bir iş olabilir mi?

Gelişmekte olan ülke ne olursa olsun, her elektrik mühendisliği üniversitesi öğrencisi bunu öğrenmelidir. Çünkü Afrika, Asya ve Latin Amerika'daki gelişmekte olan ülkeler, yerel halkın ödeyemeyeceği yüksek primler nedeniyle, normalde ucuz olan enerji kaynaklarından elektrik kullanımını ölçeklendirmekle mücadele ediyor. Mahsur kalan enerji kaynaklarından elektriğe erişimi desteklemek için Bitcoin kullanma bilgisi mümkün olduğu kadar geniş bir alana yayılmalıdır.

Artık, hevesli bir kuantum bilgi bilimci olarak Bitcoin ekosisteminde benim için de bir yer olduğunu hissediyorum.

Halk, kuantum bilgi biliminin, Bitcoin'i hackleme potansiyeline sahip olarak Bitcoin'in yaptığı iyiliği nasıl geri almakla tehdit ettiğini bilse de, kuantum dirençli algoritmalar oluşturmanın, kuantum yeteneklerinin yüzeyini çizmekten çok uzak olduğunu görüyorum.

Örneğin kuantum teknolojileri, Bitcoin düğümleri için daha iyi sinyal sensörleri sağlayabilir, zayıf sinyallerin bile başarılı bir şekilde iletilmesine ve blokların çıkarılmasına olanak sağlayabilir.

Lojistikteki kuantum hesaplama çözümleri, Bitcoin altyapısının optimum kullanım için ülkeler ve kıtalar arasında nasıl daha iyi kurulabileceği konusunda daha iyi rehberlik etmeye yardımcı olabilir.

Kuantum ağları, Bitcoin bilgilerini güvenli bir şekilde aktarmanın daha iyi yollarını sağlayabilir.

Bitcoin ekosistemindeki bazı problemler, kuantum bilgi biliminin ilgi alanı olan BQP (Sınırlı Hata Kuantum Polinomu) problemleri olabilir ve bunların kuantum bilgisayarları kullanılarak keşfedilip üzerinde çalışılması gerekir.

En önemlisi, kuantum bilgisayarlar, iş kanıtı kripto para birimlerinin çıkarılmasında klasik bilgisayarlardan çok daha iyi olacak.

Bitcoin Kuantum Mekaniği ile arkadaş olduğunda

Moore yasasının sonu yaklaşıyor. IBM zaten yalnızca 5 atomlu transistörler üretti. Küçüldükçe termal gürültüyü ve diğer nano ölçekli sorunları yönetmek zorlaşır. Termal gürültüyü yönetmek için kübitlerde olduğu gibi daha da fazla soğutma yapılacak. Ayrıca 1 atomlu bir transistör etkili bir şekilde bir kübittir.

Burası kuantum alanıdır ve beğenin ya da beğenmeyin, çok da uzak olmayan bir gelecekte daha fazla insan kuantum mekaniğini ve buna bağlı olarak kuantum hesaplamayı inceleyecek. Klasik bilgi işlem dünyası yalnızca aynı teknolojinin çokluğuyla ölçeklenebilir ve bu da daha fazla enerji tüketir. Kuantum bilgisayarları gibi kuantum teknolojilerinin verimlilik kazanımlarına ihtiyaç duyulacak.

Kuantum bilişimin çok pahalı olduğunu söylemiş olsam da kübit oluşturma bilimi hızla gelişiyor ve sistemler daha da güçleniyor. Kendi Moore kanunlarına göre kübitlerde üstel bir büyüme olmayabilir, ancak kübitlerdeki doğrusal bir büyüme üstel hesaplama gücüne yol açar. Bu nasıl bir Moore yasasıdır!

Bu grafiği hatırlarsınız;

Eğer 2023'te yaklaşık 14 milyar dolar 48 mantıksal kübit getirebilirse (mantıksal kübitler matematik teorisinde manipüle edilen gerçek kübitlerdir), doğrusal ekstrapolasyonla, yukarıda görüldüğü gibi 2030 yılına kadar 125 milyar dolar 428 mantıksal kübit getirecektir.

Ancak bundan 7 yıl sonra Bitcoin'in kendisi, 4,2 trilyon dolarlık bir piyasa değeri olan Bitcoin başına 200.000 dolara yükselmiş olabilir. Doğrusal tahminle, küresel yatırımlarda bizi 10.000 mantıksal kübite ulaştırmak için 3 trilyon dolara ihtiyaç var.

Gördüğümüz gibi Bitcoin tek başına 7 yıllık bir süre boyunca bunun bedelini ödeyebilir.

Neden 10.000 kübit?

Araştırma Projem

Son üç aydır QWorld ve Classiq Technologies işbirliğiyle sunulan QCourse551-1 üzerinde çalışıyorum. Araştırma projem Proje 11 - Grover'ın Arama Algoritmasını kullanan Bitcoin Madenciliği idi.

Projemin motivasyonu, tek başına 10.000 mantıksal kubitin aynı enerji tüketimini kullanarak herhangi bir klasik sistemden daha hızlı Bitcoin madenciliği yapabileceğini gösteren bir araştırma makalesinden geldi.

Bunun nedeni, 10.000 kübitin, Bitcoin madenciliği için kullanılan çift SHA256 karma işleminin tamamını kodlayabilmesidir, ancak Grover'ın arama algoritmasını kullandıklarından, kare_kök(N) ile ikinci dereceden hızlandırmayı etkili bir şekilde elde ederler; burada N, kontrol edilecek öğe sayısıdır. yapılandırılmamış veritabanı Bitcoin madenciliği yapan ASIC'ler aynı zamanda anlık değer için rastgele karmaların yapılandırılmamış bir veritabanını da kontrol eder.

Soru şu; hangisi daha hızlı?

Bugün ASIC madencilerinin çoğu her saniye terahash'ları veya 1 milyon hash'i kontrol ediyor . Örneğin bu madenci 120TH/s'yi kontrol ediyor. Bu, saniyede 120 milyon hash demektir.

Bir kuantum bilgisayar bunu yenebilir mi?

Elbette.

square_root( 120 milyon) = saniyede yalnızca 10954 kontrol. %1.095.400 verimlilik artışı.

Rekabet ne kadar fazlaysa, kuantum bilgisayar da yarışta o kadar önde gidiyor.

Mevcut hash oranı saniyede 600 milyon milyon hash'e doğru hızla yükseliyor. Bu, iklim bilimcilerini endişelendirecek kadar ısı üretiyor. Peki ya tüm bu hantal ASIC'leri 2032 yılından kalma son teknoloji ürünü QPU'larla değiştirseydik, saniyede kaç karşılaştırmalı karma hızlanırlardı? square_root(600 milyon milyon) = saniyede 24 milyon kontrol. Verimlilikte %2,4 milyarlık artış .

Yukarıdaki cazip bir teklif değilse ne olduğunu bilmiyorum.

Bitcoin kuantum hesaplama araştırmalarını finanse etmelidir. Biraz zaman alacak ama gerçekleştiğinde muhteşem olacak. Ay'a inişten daha kanonik bir olay olacak.

Araştırmamızda, yalnızca 8 bitlik giriş ve çıkışlara sahip, 25 kubitin altında çalışan bir Grover operatörüne göre modellenen çok basitleştirilmiş bir sistemi kontrol ediyorduk.

Gerçekten düşük karma gücümüz göz önüne alındığında, Kıvırcık'ın araştırmasının avantajları ilk elden görülemezdi ve ancak Klasik bilgisayarın (dizüstü bilgisayarım) işlemleri/derinliği ile Kıvırcık'ın çalıştırılan devresinin derinliği arasındaki ilgili karmaşıklık analiziyle çıkarılabilirdi. Classiq Aer simülatöründe.

Bunun ne anlama geldiğinin enerji ve karmaşıklık grafiğini modellemek iyi olsa da maalesef zamanımız kalmadı. Ancak çalışmalarımız için göstermemiz gereken bazı çıktılar vardı.

Aşağıda her devrenin derinliği de dahil olmak üzere sahip olduğumuz bilgiler yer almaktadır.

a) Basitleştirilmiş MD5 klasik algoritması

MD5'in (SHA256'nın en ilkel kuzeni) basitleştirilmiş bir versiyonunu, zorluk = 1 olan hex değerlerinin nonce'sini bulmak için 95 yazdırılabilir ASCII karakterini karma olarak modelledik.

Not: 8 bitlik değerlerle çalıştığımız için hex değerlerimiz sadece 2 haneli idi. Yani olası zorluk 1 değerlerimiz yalnızca 16 olasılıktadır; yani 00, 01, 02, 03, 04, 05, 06, 07, 08, 09, 0a, 0b, 0c, 0d, 0e, 0f.

00 aynı zamanda zorluk 2 unsurudur. Bu nedenle arama/karma fonksiyonuna simplified_MD5_8bit_difficulty_1or2 adı verilir.

 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()

Görüldüğü gibi, zorluk 1 (ve buna bağlı olarak zorluk 2) elemanlarını bulmak için, 40 satır kod boyunca tekrarlamamız gerekiyor (boşlukları göz ardı edip for döngüsünde yazdırmak).

Karma ve kontrol edilecek 96 yazdırılabilir ASCII karakteri vardır, dolayısıyla 96 * 40, bize 3840 devre derinliği verir.

Ancak bu, dizüstü bilgisayarım tarafından hızlı bir şekilde çalıştırılıyor. Birkaç saniyeden az.

b) Basitleştirilmiş MD5 kuantum algoritması

Devreye giriş ASCII karakteri ne olursa olsun, 1 anlık zorluk değerlerini bulmayı simüle etmek için basitleştirilmiş MD5 algoritmamızın kuantum versiyonunu modelledik.

Bu mümkündür çünkü ihtiyacımız olan tek şey onaltılık değerimizin başındaki sıfırdır. Karma kümemiz küçük olduğundan (yalnızca 96 ASCII karakter), sistemi girdi ASCII değerini göz ardı edecek, böylece gereksiz olacak ve Aritmetik ifadede verilen tüm olası sıfırları yakalamayı hedefleyecek şekilde ayarladık;

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

bu da klasik Python algoritmasındadır.

Birbirine eklenen 4 fonksiyonun orijinal MD5 algoritmasından türetildiğine dikkat edin.

Zorluk 1 değerlerini istediğimiz için yukarıdaki fonksiyona d = 0 ve a = 0'ı ekleyip Classiq platformunda sentezliyoruz.

(Not: Bu, Classiq ekibinin yorulmak bilmeyen çalışması sayesinde elde edilen bir kısayoldur. Python kodu da Classiq Python SDK'sında oluşturuldu ancak son dakikada bir aksaklık yaşadı. Bu nedenle elimizde yalnızca Grover'ın operatörü için çalışan Python SDK kodu var. ancak Kıvırcık'ın operatörü için zorluk-1 karma/arama için değil, burada görmeniz gereken şey buydu )

Dolayısıyla girdimiz olan Aritmetik ifade;

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

Ortaya çıkan devrenin derinliği yalnızca 913

Kuantum devresi kazanıyor!

Son not

Proje süresi sona ermiş olsa da, işlevsel bir 10.000 kübitlik kuantum bitcoin madencisini inşa edene kadar çalışmalarımız devam edecek.

Bizi teknik olarak desteklemeye yönelik gönüllü çabalar memnuniyetle karşılanmaktadır. Kodlarımızın bir kısmı hala hatalı ve Classiq platformunun yeteneklerinin yalnızca yüzeysel kısmını çizdik. Qiskit kullanarak aynı projeyi inşa eden herkesin ihtiyaç duyacağı şekilde, kapılarla ilgili hantal tamir işlerini ortadan kaldıran ustaca bir yazılım aracı.

Bu fırsat için Classiq ve QWorld'e özel teşekkürler. Ve rehberliğimiz için akıl hocamız Dr. Eyal Cornfeld.

***