Dynex : le cloud d'informatique quantique neuromorphique résolvant des problèmes du monde réel en matière d'IA, d'informatique quantique et de recherche

Les gens essaient toujours de construire une meilleure blockchain et d’adapter leurs réseaux pour résoudre des défis informatiques plus récents. L'un d'eux est Dynex

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.

Dynex est une blockchain lancée en 2022. Elle vise à résoudre des « problèmes du monde réel » en matière d’IA, d’informatique quantique et de recherche. Il est décrit par ses développeurs comme un « système de blockchain distinctif et adaptable » et « le seul cloud informatique quantique neuromorphique accessible au monde ». Il exploite la capacité de traitement parallèle de son réseau minier basé sur GPU.

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

Mapp partage avec CoinGeek Backstage un réseau neuromorphique qui traiterait les informations selon les mêmes principes que le cerveau humain.

“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.

« Un réseau neuromorphique, dans les termes les plus simples, imite le fonctionnement du cerveau humain. Ainsi, lorsque vous me regardez, que vous me voyez, que vous entendez quelque chose autour de vous, que vous sentez – tout cela est un traitement parallèle dans votre propre cerveau. Et nous pouvons simuler la même manière qui fonctionne sur notre chaîne », dit-il.

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.

Dynex traite les transactions à l'aide d'un algorithme personnalisé appelé « DynexSolve », qui combine une preuve de travail (PoW) régulière et un nouveau concept que Mapp appelle le mécanisme de « preuve de travail utile » (PoUW). L'idée de PoUW est de s'assurer qu'une partie des ressources informatiques du réseau minier de Dynex est dédiée à la résolution de problèmes pratiques. Ceux-ci incluraient des scénarios du monde réel dans la recherche scientifique, la formation en IA, les produits pharmaceutiques, la logistique et la modélisation financière.

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.

Son token natif est également appelé Dynex ou DNX. Les mineurs reçoivent du DNX comme récompense globale pour avoir sécurisé le réseau, comme ils le font sur d'autres blockchains PoW, mais reçoivent également une subvention supplémentaire pour le calcul « significatif » décrit ci-dessus. Mapp affirme que DynexSolve est un moyen de combiner les deux en un seul algorithme de traitement.

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.

Il ajoute qu'une application de recherche pharmaceutique que Dynex étudie concerne le repliement des protéines. Une société pharmaceutique a remarqué qu’elle avait déjà effectué le repliement et le séquençage de l’ARN.

“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.

«Je pense que nous en sommes à environ 250 chaînes d'acides aminés. Le corps humain en compte environ 300 dans une chaîne de protéines, nous sommes donc presque entièrement au niveau humain de repliement des protéines en ce moment. Nous pensons qu'il faudra encore quelques mois pour que tout soit parfaitement réglé, ce qui ouvrira la porte à toutes sortes de nouvelles recherches », explique-t-il.

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.

Les LLM (grands modèles de langage) sont un sujet populaire dans le domaine technologique, en particulier avec ChatGPT et d'autres projets similaires qui attirent rapidement l'attention du grand public. Dynex LLM est le modèle local du projet, et Mapp le décrit comme un « grand modèle comportemental » basé davantage sur la façon dont l'esprit humain pense et apprend.

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.

Une grande partie du travail de Dynex est encore dans le domaine expérimental, et son concept d'informatique quantique neuromorphique utilise la dérive ionique des électrons, ce qui est différent de l'informatique quantique supraconductrice basée sur les qubits dans la mesure où il utilise « des éléments memrésistifs qui peuvent réagir rapidement aux changements, aidant le système trouve rapidement les meilleures solutions. Il s'agit d'un autre moyen d'obtenir potentiellement des avantages en matière d'informatique quantique, en utilisant le mouvement des ions dans les memrésistances pour modifier l'état d'un appareil.

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

Il ne s’agit là que d’un problème informatique que Dynex espère résoudre, et l’équipe espère réaliser d’autres avancées.