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Mehr als Mining

Bitcoin-Rechenpower für die Wissenschaft

2. Januar 2018, 12:39 Uhr | Heinz Arnold

Die Blockchain-Technik mit Artificial Intelligence zu verbinden, ist das Ziel von MATRIX AI Newtwork: Die zentrale Mining-Maschine, die laut MATRIX eine MCMC-Berechnung 50 mal schneller ausführt als ein i7-Prozessor und auf Basis des Verfahrens nach Bayes drei Mal schneller als lernt als eine Titan-GPU.

Die Rechenpower von Bitcoin-Mining lässt sich auch für wissenschaftliche Zwecke nutzen, wie Blockchain-Startup MATRIX AI Network zeigt.

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Yangdong Deng, Chief AI Scientist von MATRIX AI Network, erklärt, was dahinter steckt: Für das Mining von Bitcoins steht derzeit laut Deng eine Rechenleistung von 8,23 x 10²² Floating Point Operations per Second (FLOPS) zur Verfügung. Die gesamte weltweite Rechenleistung käme auf 1.2x10²³ FLOPS. Also betrage der Anteil des Bitcoin-Mining an der gesamten weltweiten Rechenleistung 17 Prozent. Dies als Verschwendung zu bezeichnen, sei seiner Meinung nach durchaus gerechtfertigt.

MATRIX AI Network hat sich deshalb zum Ziel gesetzt, neue Mining-Algorithmen zu kreieren. In ihrem Mining-System auf Basis des Bayes-Verfahrens kommen Markov-Chain-Monte-Carlo-Algorithmen (MCMC) zum Einsatz, die ähnlich funktionierten wie die traditionellen Mining-Methoden. Deshalb würden sie sich auch gut für das Bitcoin-Miniung eignen.

Wie Deng weiter ausführte, ließen sich die Artificial-Intelligence-Algorithmen, die dazu herangezogen werden, die Transaktionen im Bitcoin-Nezt zu verifizieren, auch außerhalb der Welt der Kryptowährungen nutzen. So könnten gehirnartige Netzwerke mit 1018 FLOPS simuliert werden, eine Simulation des vollständigen menschlichen Stoffwechsels erfordere 1025 FLOPS. Ebenfalls sehr rechenintensiv seien Simulationen chemischer Reaktionen, Diagnosen in der Medizin und komplexe Finanzmodelle.

Erst kürzlich hatte html" href="http://www.elektroniknet.de/anbieterkompass/intel-deutschland-gmbh-1007438.html">Intel ein Patent auf ein System angemeldet, das auf der Blockchain basiert und seine Rechenpower nicht nur für das Bitcoin-Mining verwendet, sondern sich auch für wissenschaftliche Zwecke – in diesem Fall für genetische Sequenzierungen – nutzen ließe.