DeSciとブロックチェーン
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#DeSciとは何か
#ブロックチェーン
Reference
DeSci Wiki
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背景
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JOSSより引用
Founding The CommonsとFtC Tokyoのイベントについて
公共財に関するコミュニティを育成するイベント組織
DeSci TokyoはFtCと共に「科学」を1つの公共財としてとらえる
AIアライメントやオープンAIとともに広く議論する
テーマ:
再生的メカニズム
24日トピック
AI x ブロックチェーン
オープンサイエンス
研究自動化/クラウドラボ
IP-NFT
25日トピック
メカニズムデザイン
ローカルDAO
オープンソースソフトウェアへの支援
社会的共通資本
環境多様性
AIアライメント
デジタル民主主義
DeSci Tokyoの位置づけ
世界規模のバーチャルラボの構築
日本を新たな研究エコシステムの国際的なハブとして構築。
研究開発の関係人口の増加を促し、人口減少に耐性のあるエコシステムの構築を目指す。
分散型データ共有・特許流通基盤の支援
リアルワールドデータの共有や特許流通を促す基盤作りを支援。
迅速なデータ収集と開発を促し、イノベーションを加速させる(図1)。
#IP-NFT
MoleculeDocsに詳細な説明が掲載されていたhiragi.icon
DeSciチックな取り組み
リアルワールドにて具体的な価値を持つ商材の流動性を上げるために証券化するというアプローチに近しいhiragi.icon
探索的研究の支援システムの推進
企業の研究開発や慈善活動を巻き込んだ新たなモデルを提案&実行
国の助成金に依存しない新たな研究開発エコシステムを目指す。
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これって何が分散型のモデルになってるんだ?
分散型ID
分散されているものは何か?
データの管理者
各個人や組織が自分のデータを自分で管理する
メリット
ユーザーが自分のデータへのアクセスと利用を制御できる
デメリット
異なるシステム間でのデータ共有が難しくなるかも
ユーザーの負担が増加(技術的知識が求められる??)
来歴証明付きの取り引きマーケット
分散されているものは?
取引記録
中央集権型のものと何が異なるのか?
コストと時間が削減される?
取引の透明性が高まる
分散型機械学習
何が分散されているのか?
データと計算リソース
各ノードで分散されたデータを処理
プライバシーが保護される?
スケーラビリティがある?hiragi.icon
どういうことや?
モデルを共有する
中央集権型機械学習とは?
すべてのデータを一元的に収集
集中管理された計算リソースでモデルを訓練
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DeSciとスマートコントラクト
BC上に展開される自己実行型のプログラム
特定の条件が満たされた場合に自動的に動作する
研究データの管理
研究データの収集、保管および共有の自動化
研究者がデータを収集するとそのデータはスマコンによって記録される
どうやって?hiragi.icon
データの収集窓口とスマコンを繋ぐ?hiragi.icon
データの所有権とタイムスタンプがこれで保障される
データの改ざんや不正使用を防ぐ目的
研究資金の分配
研究資金の提供者が特定の研究プロジェクトに資金提供をしたいとする
スマコンは事前に定義されたマイルストーン?に基づいて資金を自動リリース
マイルストーンとは?hiragi.icon
資金を自動的にリリースするとは?hiragi.icon
アカウントと研究プロジェクトの紐づけ?
研究プロジェクトの所有者が確実に研究を遂行するという担保は?hiragi.icon
これによって資金の効率的な管理と透明性の確保を狙う
ピアレビュー
論文の受理→匿名レビュワーに論文を配分
レビュー結果を収集
リワードを自動的に支払う?
レビュワーとしての妥当性はどのように保証される?hiragi.icon
研究成果の公表と著作権管理?hiragi.icon
著作権情報の記録
利用に応じて自動的に利用料を支払い?
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(Hamada, 2022)
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DeSciにおけるDeSci Tokyoの取り組み
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DeSciの定義
分散型システムを通じて研究システムを再構成するもの
分散的ガバナンス,分散型ID,分散型機械学習,分散型臨床試験といった概念は,ブロックチェーンとは無関係に出現し始めている。
これらの概念を取り込み推進していくため
Lukasによる「原則」
Universal Openness and Transparency:
Emphasizing the complete accessibility and visibility of research processes, methodologies, and data on a global scale. By fostering a culture of exploration and discovery, the boundaries of current scientific understanding are pushed, ensuring that every step taken is transparently shared and open to all.
Integrity and Accountability:
Uphold the highest standards of honesty, reproducibility, and integrity, ensuring that science remains impartial and free of fabrication. Accountability emphasizes that scientists are responsible for their findings and methodologies.
Shared Ownership and Incentivization:
Recognizing contributors to the scientific process and ensuring that they are appropriately rewarded and credited. The process and results of science belong to the community and its benefits should be shared accordingly. Furthermore, research funding should be transparently allocated and distributed, promoting equitable access to resources and involving the community in funding decisions to support diverse and impactful scientific endeavors.
Innovation and Continuous Advancement:
Prioritizing and valuing innovative approaches and methodologies in science. Emphasizing the importance of continuous learning, evolution, and integration of advanced technologies.