*** Lịch sử tài trợ khoa học Nhà khoa học luôn là một nhân viên rủi ro về mặt ROI. Họ đang cố gắng khám phá sự thật về vũ trụ và đôi khi, vũ trụ mang đến cho họ con chim. Bởi vì thử nghiệm có nghĩa là mạo hiểm rất nhiều tiền bạc và thời gian cho một ý tưởng có thể vô giá trị, nên một nhà khoa học là một thực tập sinh mãi mãi, cho đến khi họ đạt được bước đột phá thì họ mới trở thành cộng sự cấp cao. Điều đó nói lên rằng, nhà khoa học này đang cố gắng tự kiếm tiền. Với Nhà giả kim, điều này đúng theo nghĩa đen. Mặc dù họ đã phát minh ra Hóa học và thúc đẩy sự ra đời của cơn sốt vàng trên toàn thế giới, nhưng than ôi, việc biến chì thành vàng là một ý tưởng sai lầm được tin tưởng trong nhiều thế kỷ. Cuộc tìm kiếm tiêu tốn cả cuộc đời của hết người này đến người khác, chỉ với ước mơ giàu có mới giúp họ vượt qua được. Nhưng sự kiên trì của họ là minh chứng cho sự kiên cường và kiên nhẫn của họ. Trong thời điểm hiện tại, kiên nhẫn có nghĩa là tiếp tục làm việc cho một người có đủ khả năng chấp nhận rủi ro ủng hộ khoa học trong quá khứ. Và điều đó có nghĩa là một vị Vua vì họ có vàng/tiền thu được từ thuế. Các thầy phù thủy và thầy bói không có nhiều ý nghĩa, và họ là những diễn viên hài đến để mang lại cho nhà vua một khoảng thời gian vui vẻ trước khi ông ra trận. Mặc dù việc ném ruột lên tường có thể là một điều ngu ngốc nhưng nó lại rất bí ẩn và nếu họ đúng thì còn ấn tượng gấp đôi. Và đây là nhà khoa học (đã phá sản) này, khăng khăng rằng họ biết một chiến lược THỰC SỰ để giúp Nhà vua giành chiến thắng. Độ tin cậy của họ là gì? Vào khoảng năm 200BC, nhà khoa học là Archimedes và Nhà vua là người đứng đầu chính trị của Syracuse. Trở thành một nhà lãnh đạo vào thời đó phần lớn có nghĩa là bạn cần phải giành chiến thắng trong các cuộc chiến và vì lịch sử đã dạy cho các vị Vua sự vô dụng hoàn toàn của những lang băm, nên nhà khoa học đã có cơ hội để chứng minh trường hợp của mình. Archimedes đã giải quyết được trường hợp của mình. Người ta rằng ông đã đánh chìm tàu của người La Mã bằng cần cẩu và máy bắn đá khéo léo ném được những tảng đá nặng. kể lại Kể từ thời của ông, sự bảo trợ từ các vị Vua, Hoàng tử, Chủ ngân hàng và Tổng thống cho đến các nhà khoa học là rất lớn. Nhà khoa học được tôn trọng, và tất cả các nhà khoa học vĩ đại, ngay cả Leonardo da Vinci, người được ca ngợi vì tác phẩm nghệ thuật ấn tượng của mình, đã dành một thời gian để thiết kế vũ khí. Vì vũ khí giúp Nhà vua giành chiến thắng và do đó, giữ cho nhà khoa học có việc làm. Các nhà khoa học nhanh chóng trở thành trụ cột hơn bao giờ hết trong các nỗ lực chiến tranh. Đặc biệt là các nhà Vật lý và Hóa học, những người đã thiết kế vô số dạng khí tài quân sự cho đến nay. Tuy nhiên, sự xuất hiện của các phương pháp khoa học về Kinh tế, Xã hội học, Tâm lý học, Sinh học, tất cả đều dựa trên sức mạnh của phân tích thống kê và suy luận logic, đã nhanh chóng khiến nhà khoa học trở nên quan trọng trong mọi lĩnh vực nỗ lực của con người. Tuy nhiên, vấn đề vẫn còn. Để có được khoản vay, nhà khoa học thường phải và vẫn phải dựa vào nguồn tài trợ của chính phủ vì chính phủ vẫn là con cá lớn nhất có thể chấp nhận đủ rủi ro trên thị trường tài chính. Bạn có thể ghét nó nhưng nếu không có tín dụng từ chính phủ, dù là nợ hay tiền thật, rất nhiều công trình khoa học sẽ bị đình trệ. Ví dụ tốt nhất - SpaceX. Tuy nhiên, các chính phủ và khả năng hạ giá tiền và tài trợ mọi thứ bằng nợ đã khiến các cuộc chiến tranh thế giới kéo dài hơn để hủy diệt thế giới khó khăn hơn nhiều. Nó cũng dẫn đến suy thoái kinh tế và sau cuộc khủng hoảng tài chính năm 2008, Satoshi Nakamoto, một nhà khoa học máy tính thiên tài, đã quyết định tạo ra Bitcoin – một công cụ tiền tệ nằm ngoài mục đích giảm giá tiền tệ của chính phủ. Sự ra đời của mô hình tài chính ly dị nhà vua Bitcoin đã gây tranh cãi ngay từ khi ra đời. Tất nhiên, các vị vua và chính phủ ghét nó. Nó đang cắt giảm hoạt động kinh doanh của họ. Một phần lớn khu vực tư nhân cũng ghét bản chất tự hào về tính độc quyền công nghệ của mình, vì vậy sáu năm sau, một hard fork đã được triển khai để tạo ra Ethereum, một loại tiền điện tử được xây dựng để cung cấp các dịch vụ blockchain bổ sung như hợp đồng thông minh. Nhiều hard fork khác nhanh chóng làm theo từ những người không có niềm tin. Tuy nhiên, Bitcoin vẫn là xu hướng chủ đạo và gần đây đã trở nên thú vị đối với Big Finance. Bitcoin ETF đã chứng minh điều đó. Sau 15 năm cười nhạo một thứ không ngừng được xây dựng ngày càng lớn mạnh hơn, ngay cả những nhà phê bình gay gắt nhất cũng sẽ im lặng và bắt đầu lắng nghe một cách sâu sắc hơn. Bởi vì bây giờ họ biết họ đang thiếu một cái gì đó. Các nhà khoa học năng lượng cũng bắt đầu chú ý, với một số người cho rằng việc khai thác Bitcoin có thể là . đang bán rất chạy các gói điện rẻ hơn được hỗ trợ từ hoạt động khai thác Bitcoin. con đường nhanh chóng để chúng ta chuyển đổi năng lượng Các kỹ sư năng lượng Nhưng đây là những người đến bữa tiệc muộn. Các nhà khoa học máy tính đã kiếm được nhiều tiền nhờ Bitcoin, Ethereum, Doge trong nhiều thập kỷ. Và nếu bất kỳ nhà khoa học nào sống thoải mái ngoài nhu cầu nhận được nguồn tài trợ ngân sách lớn từ chính phủ, thì đó chính là nhà khoa học máy tính, từ thế kỷ 20. Trong khi lĩnh vực Khoa học Máy tính còn non trẻ hơn nhiều so với Vật lý, Thiên văn học, Sinh học, nhiều nhà khoa học máy tính đã nhanh chóng học cách kiếm tiền lớn từ doanh nghiệp tư nhân và công việc cá nhân hóa mà không cần phải cầu xin các vị Vua và các Chủ ngân hàng lớn của họ cho vay. Khoa học tương lai tự tài trợ thông qua Bitcoin Bitcoin là tiền của mọi người và khoa học đã phát triển để trở thành thứ được thực hiện như một lợi ích công cộng, theo kế hoạch nguồn mở, bởi những người tận tâm, những người dành thời gian và tiền bạc của mình để biến điều gì đó tốt đẹp thành hiện thực. Như tôi đã đề cập, các nhà khoa học máy tính hiện đang tồn tại trên internet, những người đang háo hức cải thiện hệ sinh thái Bitcoin bằng sức mạnh của sự cộng tác và những nỗ lực nghiêm túc của họ. Những thứ này chủ yếu đến từ vùng đất phát triển phần mềm và sau khi cảm thấy hứng thú, họ quyết định ở lại vùng đất Bitcoiner và xây dựng hệ sinh thái Bitcoin. Tuy nhiên, vẫn chưa có nhiều cơ hội cho các loại nhà khoa học khác và đây là cơ hội hiện có, rộng mở cho bất kỳ ai nắm bắt. Hiện tại, nhiều nhà khoa học trong thế giới Bitcoin là nhà khoa học máy tính thuộc loại người xây dựng các bằng chứng không có kiến thức, bản tổng hợp và nhiều lớp khác của chuỗi khối Bitcoin. Nhưng cần nhiều người khoa học hơn nữa. Để nhắc lại, tôi cảm thấy nhiều nhà khoa học kỹ thuật điện và năng lượng hơn nên đi đầu trong việc làm thế nào thiết bị khai thác Bitcoin có thể cung cấp khả năng tiếp cận điện cho những người không có điện, giúp việc đầu tư vào các nguồn năng lượng sạch, bị mắc kẹt dễ dàng quản lý hơn nhiều. Còn công việc nào tốt hơn việc trở thành kỹ sư điện tự thiết kế công việc của mình bằng cách mang điện đến cho người dân của mình? Mọi sinh viên đại học ngành kỹ thuật điện, dù ở quốc gia đang phát triển nào, đều nên tìm hiểu về điều này. Bởi vì các nước đang phát triển ở Châu Phi, Châu Á và Châu Mỹ Latinh đang phải vật lộn với việc tăng cường sử dụng điện từ các nguồn năng lượng rẻ tiền, do phí bảo hiểm cao mà người dân địa phương không thể chi trả. Kiến thức về việc sử dụng Bitcoin để trợ cấp khả năng tiếp cận điện từ các nguồn năng lượng bị mắc kẹt cần được phổ biến càng xa và càng rộng rãi càng tốt. Giờ đây, với tư cách là một nhà khoa học thông tin lượng tử đầy tham vọng, tôi cảm thấy cũng có một vị trí dành cho mình trong hệ sinh thái Bitcoin. Mặc dù công chúng có thể biết khoa học thông tin lượng tử đe dọa hủy hoại những điều tốt đẹp mà Bitcoin đã làm bằng cách hack nó như thế nào, nhưng tôi thấy rằng việc xây dựng các thuật toán kháng lượng tử còn lâu mới làm trầy xước bề mặt của khả năng lượng tử. Ví dụ, công nghệ lượng tử có thể cung cấp cho các nút Bitcoin, cho phép truyền thành công ngay cả những tín hiệu yếu và đảm bảo các khối được khai thác. cảm biến tín hiệu tốt hơn có thể giúp hướng dẫn tốt hơn về cách thiết lập cơ sở hạ tầng Bitcoin tốt hơn trên khắp các quốc gia và châu lục để sử dụng tối ưu. Các giải pháp điện toán lượng tử trong hậu cần Mạng lượng tử có thể cung cấp những cách tốt hơn để một cách an toàn. truyền thông tin Bitcoin Một số vấn đề trong hệ sinh thái Bitcoin có thể là các vấn đề (Đa thức lượng tử có lỗi giới hạn), là mục đích của khoa học thông tin lượng tử và những vấn đề này cần được phát hiện và giải quyết bằng cách sử dụng máy tính lượng tử. BQP Quan trọng nhất, máy tính lượng tử sẽ có khả năng khai thác tiền điện tử bằng chứng công việc tốt hơn nhiều so với máy tính cổ điển. Khi Bitcoin kết bạn với Cơ học lượng tử Định luật Moore sắp kết thúc. IBM đã chế tạo được bóng bán dẫn chỉ có 5 nguyên tử. Để trở nên nhỏ hơn, việc quản lý nhiễu nhiệt và các vấn đề cấp nano khác trở nên khó khăn hơn. Để quản lý nhiễu nhiệt, thậm chí nhiều hoạt động làm mát hơn sẽ được thực hiện, giống như cách thực hiện đối với qubit. Ngoài ra, bóng bán dẫn 1 nguyên tử thực sự là một qubit. Đây là thế giới lượng tử, và dù muốn hay không, sẽ có nhiều người nghiên cứu cơ học lượng tử trong một tương lai không xa và nói rộng ra là điện toán lượng tử. Thế giới điện toán cổ điển chỉ có thể mở rộng quy mô bằng cách sử dụng nhiều công nghệ giống nhau, điều này sẽ tiêu tốn nhiều năng lượng hơn nữa. Sẽ cần phải đạt được hiệu quả của các công nghệ lượng tử như máy tính lượng tử. Mặc dù nhưng khoa học xây dựng qubit đang ngày càng phát triển và các hệ thống ngày càng mạnh mẽ hơn. Có thể không có sự tăng trưởng theo cấp số nhân của qubit theo định luật Moore của riêng họ, nhưng sự tăng trưởng tuyến tính của qubit dẫn đến sức mạnh tính toán theo cấp số nhân. Đó là loại định luật Moore! tôi đã nói rằng điện toán lượng tử rất đắt tiền Bạn còn nhớ biểu đồ này; Nếu khoảng 14 tỷ đô la vào năm 2023 có thể mang lại (qubit logic là qubit thực được vận dụng trong lý thuyết toán học), thì bằng phép ngoại suy tuyến tính, 125 tỷ đô la vào năm 2030 như đã thấy ở trên sẽ mang lại 428 qubit logic. 48 qubit logic Nhưng 7 năm nữa, bản thân Bitcoin có thể đã tăng vọt lên 200.000 USD mỗi bitcoin, tức là mức vốn hóa thị trường là 4,2 nghìn tỷ USD. Bằng phép ngoại suy tuyến tính, cần có 3 nghìn tỷ USD đầu tư toàn cầu để đưa chúng ta tới 10.000 qubit logic. Như chúng ta có thể thấy, chỉ riêng Bitcoin có thể thanh toán số tiền đó trong khoảng thời gian 7 năm. Tại sao lại là 10.000 qubit? Dự án nghiên cứu của tôi Trong ba tháng qua, tôi đã nghiên cứu QCourse551-1 được cung cấp với sự hợp tác giữa QWorld và Classiq Technologies. Dự án nghiên cứu của tôi là Dự án 11 - Khai thác Bitcoin bằng Thuật toán Tìm kiếm của Grover. Động lực cho dự án của tôi đến từ cho thấy rằng chỉ riêng 10.000 qubit logic có thể khai thác Bitcoin nhanh hơn bất kỳ hệ thống cổ điển nào sử dụng cùng mức tiêu thụ năng lượng. một bài nghiên cứu Điều này là do 10.000 qubit có thể mã hóa toàn bộ quy trình băm SHA256 kép để khai thác Bitcoin, nhưng vì chúng sử dụng thuật toán tìm kiếm của Grover nên chúng đạt được tốc độ tăng tốc bậc hai một cách hiệu quả bằng Square_root(N) trong đó N là số phần tử cần kiểm tra trong một cơ sở dữ liệu phi cấu trúc. Việc khai thác bitcoin bằng ASIC cũng kiểm tra cơ sở dữ liệu phi cấu trúc của các giá trị băm ngẫu nhiên để tìm giá trị nonce. Câu hỏi là cái nào nhanh hơn? Hầu hết các công cụ khai thác ASIC ngày nay đang kiểm tra terahash hoặc Ví dụ: kiểm tra 120TH/s. Đó là 120 triệu băm mỗi giây. 1 triệu hash mỗi giây. công cụ khai thác này Một máy tính lượng tử có thể đánh bại điều đó? Tất nhiên rồi. Square_root(120 triệu) = chỉ 10954 lần kiểm tra mỗi giây. Hiệu suất tăng 1.095.400%. Và càng có nhiều sự cạnh tranh thì máy tính lượng tử càng vượt lên dẫn trước trong cuộc đua. đang tăng vọt lên tới 600 triệu triệu băm mỗi giây. Điều này tạo ra lượng nhiệt đủ để khiến các nhà khoa học khí hậu lo lắng phát ốm. Nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta thay thế tất cả những ASIC cồng kềnh đó bằng QPU hiện đại từ năm 2032, thì chúng sẽ đạt được bao nhiêu hàm băm so sánh mỗi giây? Square_root(600 triệu triệu) = 24 triệu lượt kiểm tra mỗi giây. . Tốc độ băm hiện tại Hiệu suất tăng 2,4 tỷ % Nếu những điều trên không phải là một đề xuất hấp dẫn thì tôi không biết nó là gì. Bitcoin nên tài trợ cho nghiên cứu điện toán lượng tử. Sẽ mất một thời gian, nhưng khi nó xảy ra, nó sẽ rất vinh quang. Nó sẽ là một sự kiện kinh điển hơn cuộc đổ bộ lên Mặt Trăng. Trong nghiên cứu của mình, chúng tôi đang kiểm tra một hệ thống được đơn giản hóa nhiều chỉ có đầu vào và đầu ra 8 bit, được mô hình hóa dựa trên toán tử Grover hoạt động với dưới 25 qubit. Do sức mạnh băm thực sự thấp của chúng tôi, những lợi thế của tìm kiếm của Grover không thể được thể hiện trực tiếp và chỉ có thể được suy ra bằng phân tích độ phức tạp có liên quan về số lần chạy/độ sâu của máy tính Cổ điển (máy tính xách tay của tôi) so với độ sâu của mạch Grover của chúng tôi được thực hiện trên trình mô phỏng Classiq Aer. Mặc dù sẽ rất tốt nếu lập mô hình năng lượng và biểu đồ phức tạp về ý nghĩa của điều này, nhưng thật không may, chúng tôi đã hết thời gian. Tuy nhiên, chúng tôi đã có một số sản phẩm để thể hiện cho công việc của mình. Dưới đây là những gì chúng tôi có bao gồm độ sâu của từng mạch. a) Thuật toán cổ điển MD5 đơn giản hóa Chúng tôi đã mô hình hóa một phiên bản đơn giản của MD5 (một người anh em nguyên thủy nhất của SHA256) băm 95 ký tự ASCII có thể in được để tìm số nonce cho các giá trị hex có độ khó = 1. Lưu ý: Giá trị hex của chúng tôi chỉ có 2 chữ số vì chúng tôi đang làm việc với các giá trị 8 bit. Vì vậy, các giá trị độ khó 1 có thể có của chúng tôi chỉ có trong 16 khả năng, tức là 00, 01, 02, 03, 04, 05, 06, 07, 08, 09, 0a, 0b, 0c, 0d, 0e, 0f. 00 cũng là một yếu tố độ khó 2. Do đó, chức năng tìm kiếm/băm được gọi là simple_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() Có thể thấy, để tìm các phần tử độ khó 1 (và nói rộng hơn là độ khó 2), chúng ta phải nhắc lại qua 40 dòng mã (bỏ qua khoảng trắng và in trong vòng lặp for). Có 96 ký tự ASCII có thể in được để băm và kiểm tra, do đó 96 * 40 mang lại cho chúng ta độ sâu mạch là 3840. Tuy nhiên, điều này được chạy nhanh chóng bởi máy tính xách tay của tôi. Chưa đầy một vài giây. b) Thuật toán lượng tử MD5 đơn giản hóa Chúng tôi đã lập mô hình phiên bản lượng tử của thuật toán MD5 đơn giản hóa của mình để mô phỏng việc tìm kiếm các giá trị nonce độ khó 1 bất kể ký tự ASCII đầu vào của mạch là gì. Điều này có thể thực hiện được vì tất cả những gì chúng ta cần là số 0 ở đầu giá trị hex. Vì bộ băm của chúng tôi nhỏ (chỉ 96 ký tự ASCII), nên chúng tôi đã điều chỉnh hệ thống để bỏ qua giá trị ASCII đầu vào nên nó dư thừa và nhằm mục đích ghi lại tất cả các số 0 có thể có trong biểu thức Số học; a == ((d ^ (b & (c ^ d))) + (c ^ (d & (b ^ c))) + (b ^ c ^ d) + (c ^ (b | ~(d) )) + b) cũng có trong thuật toán Python cổ điển. Lưu ý rằng 4 hàm được cộng lại với nhau đều bắt nguồn từ . thuật toán MD5 gốc Vì muốn giá trị độ khó 1 nên chúng tôi thêm và vào hàm trên rồi tổng hợp nó trong nền tảng Classiq. d = 0 a = 0 (Lưu ý: Đây là một lối tắt nhờ vào sự làm việc không mệt mỏi của nhóm Classiq. Mã Python cũng được xây dựng trong SDK Python Classiq nhưng nó gặp trục trặc vào phút cuối. Do đó, chúng tôi chỉ có mã SDK Python hoạt động cho toán tử Grover, nhưng không dành cho toán tử Grover với hàm băm/tìm kiếm độ khó 1, đó là những gì bạn phải xem ở đây ) Do đó biểu thức số học đầu vào của chúng tôi là; a == ((d ^ (b & (c ^ d))) + (c ^ (d & (b ^ c))) + (b ^ c ^ d) + (c ^ (b | ~(d) )) + b) và d == 0 và a == 0 Mạch kết quả có độ sâu chỉ 913 Mạch lượng tử chiến thắng! chú thích cuối Mặc dù thời gian của dự án đã kết thúc nhưng công việc của chúng tôi vẫn đang được tiến hành và sẽ tiếp tục cho đến khi chúng tôi xây dựng được một công cụ khai thác bitcoin lượng tử 10.000 qubit có chức năng. Những nỗ lực tự nguyện hỗ trợ chúng tôi về mặt kỹ thuật đều được hoan nghênh nhất. Một số mã của chúng tôi vẫn còn trục trặc và chúng tôi mới chỉ sơ sài về các khả năng của nền tảng Classiq. Một công cụ phần mềm khéo léo giúp loại bỏ những cánh cổng rườm rà, điều cần thiết đối với bất kỳ ai xây dựng cùng một dự án bằng Qiskit. Đặc biệt cảm ơn Classiq và QWorld vì cơ hội này. Và người cố vấn của chúng tôi - Tiến sĩ Eyal Cornfeld, đã hướng dẫn chúng tôi. ***
