Was ist Proof of Useful Work?

Proof of Useful Work erklärt

Ein Konsensmechanismus namens Proof Of Useful Work (PoUW) wurde entwickelt, um die Effektivität der Blockchain-Technologie und der Mining-Operationen zu steigern, indem Ressourcen, die sonst verschwendet würden, zur Lösung realer Probleme umgeleitet werden.

Der im Blockchain-Sektor am weitesten verbreitete Konsens ist der Proof of Work (POW)-Konsens, aufgrund seines starken Sicherheits- und Verifizierungsrahmens. Er verschwendet jedoch naturgemäß Dinge.

Miner auf der ganzen Welt verbrauchen jedes Jahr viel Strom, was Bedenken hinsichtlich Umwelt und Finanzen aufwirft.

Die Proof-of-useful-work-Methodik von Flux adressiert diese Einschränkung. Darüber hinaus nutzt sie Hardware-Infrastruktur, um ein dezentrales Peer-to-Peer-Netzwerk aufzubauen, das die Probleme des KI-Sektors effektiv lösen kann.

Was ist Flux?

Ähnlich wie AWS oder Google Cloud ist die Flux Web3 Cloud eine offene und dezentrale Entwicklungsplattform, die Blockchain-as-a-Service und dezentrale Verarbeitung bietet.

Flux hat dieses Ökosystem umgekrempelt. Es verwendet einen nativen Proof-of-Work (POW)-Token, um Anreize für Hardware-Hosts zu schaffen, die On-Chain-Verwaltung zu ermöglichen und böswilliges Verhalten durch Hardware-Staking-Anforderungen zu verhindern.

Das PoUW-Netzwerk, früher bekannt als ZelHash, basiert auf FluxCore, um Benutzern den Beitritt mit ihren Workstations zu ermöglichen. Es soll eine wichtige Komponente bei der Schließung der „Infrastrukturlücke“ sein, indem ungenutzte Hardware in Haushalten, Arbeitsplätzen und Rechenzentren genutzt wird und die Rechenleistung an diejenigen geliefert wird, die sie am dringendsten benötigen.

Anwendung von Proof of Useful Work

Die aktuelle Infrastruktur muss die Dezentralisierung maximieren und gleichzeitig ein zuverlässiges, sicheres und skalierbares Ökosystem für die Ausführung eines PoUW-Konsenses bieten, der Blockchain-Mining-Netzwerke sichert und gleichzeitig Rendering-Dienste, künstliche Intelligenz, Deepfake-Erkennung und andere rechenintensive Aufgaben löst.

• Künstliche Intelligenz

Der Begriff Intelligenz bezieht sich auf die Fähigkeit einer Maschine, menschliche Intelligenz zu simulieren oder anzunähern. Er umfasst Methoden von maschinellem Lernen bis hin zu Deep Learning und hat Anwendungen in verschiedenen Bereichen, darunter akademische Forschung, Medizin und Wettervorhersage.

Um bestimmte Bedürfnisse zu erfüllen, werden Datenwissenschaftler, akademische Forschungsteams und andere Organisationen mit großen Computerressourcen ausgestattet. Deep-Learning-Modelle in Unternehmen benötigen derzeit lange Trainings- und Rechenzeiten.

• Deepfake

KI-Algorithmen haben es uns ermöglicht, Clips mit veränderten Stimmen und sogar Gesichtern zu erstellen. Es gibt jedoch mehrere damit verbundene Risiken. Deepfake-Erkennung ist ein sensibles Thema, das sorgfältige Überlegung erfordert. Proof-of-useful-work zielt darauf ab, dieses Problem durch Verbesserung der Sicherheit zu lösen.

Der Nachweis wertvoller Arbeit ermöglicht den Zugang zu den Werkzeugen, die zur Erforschung, Identifizierung und vor allem zur Unterscheidung echter Gesichter und Stimmen von Deepfakes erforderlich sind.

• Computer-Grafik-Rendering

Der Prozess, bei dem ein Computer ein Bild Pixel für Pixel erstellt, wird als Rendering bezeichnet. Es wird sogar notwendig, einzigartige Effekte auf komplexe Designs anzuwenden. Dies erfordert eine massive Menge an Rechenleistung, was häufig dazu führt, dass der gesamte Prozess ins Stocken gerät.

Die Hauptbranchen, die es nutzen, sind Designvisualisierung, Videospiele, animierte Filme, Simulatoren, Fernsehspezialeffekte und architektonische Designs. Entwickler, die dezentrale Rendering-Dienste nutzen, können alle Vorteile einer Renderfarm genießen, ohne die hohen Kosten für Wartung, Hardware und Software.

Umweltauswirkungen von Proof of Useful Work

PoW funktioniert etwas wie ein Wettmechanismus: Entweder man findet einen Block und gewinnt eine große Belohnung, oder man tut es nicht. Die Transaktionsfinalität ist nicht garantiert; sie ist probabilistisch. Es besteht immer die Möglichkeit, dass eine längere Kette entsteht und eine Transaktion rückgängig gemacht wird, die in einem abgebauten Block enthalten war; die Wahrscheinlichkeit dafür nimmt jedoch mit der Aufnahme weiterer Blöcke ab.

Im Gegensatz zu PoW wählt PoUW den besten Anbieter aus, der die Serviceanforderungen erfüllt, und verhindert so ein sinnloses Rennen um eine Blockbelohnung. Die Anbieter erhalten die Arbeit entsprechend den Hardware-Spezifikationen jedes Einzelnen. Aufgrund der erheblichen Volatilität der Auszahlungen, die durch den Lotterieeffekt der Miner-Auszahlungen verursacht wird, werden Miner ermutigt, sich zusammenzuschließen oder zentral gesteuerte Pools zu bilden.

Dieses Zentralisierungsproblem hat erhebliche Auswirkungen auf die Umwelt. Laut der Internationalen Energieagentur sind Rechenzentren für 0,3 % der weltweiten CO2-Emissionen verantwortlich und verbrauchen etwa 200 Terawattstunden (TWh) Strom, fast 1 % des weltweiten Strombedarfs.

Darüber hinaus ist es kostspielig, Rechenleistung an einem einzigen Rechenzentrumstandort zu konzentrieren. Da PoW-Transaktionen eine erhebliche Energiemenge erfordern, muss die Transaktionsgebühr hoch genug sein, um die tatsächlichen Kosten auszugleichen.

Natürlich reduziert die Reduzierung des Energieverbrauchs pro Transaktion auch deren Sicherheit. Um den PoUW-Konsens zu ermöglichen, der darauf abzielt, Transaktionen auf der Grundlage von Rechenaktivitäten zu sichern, schafft Flux nun die Infrastruktur.