作者：TRISTAN GREENE，Cointelegraph；编译：松雪，金色财经
来自澳大利亚和美国的大学的一组研究人员与量子技术公司 BTQ 进行合作，最近发表了一项研究，提出了一种新的区块链共识工作量证明 (PoW) 方案，该方案依赖于量子计算技术来验证共识。
这篇预印本研究论文被称为“通过量子采样达成工作量证明共识”，详细介绍了一个系统，作者声称该系统“相对于经典硬件的计算有显著的加速，并且更加节能”。
中国银行首席科学家郭为民：在自贸区内探索将数字货币作为结算工具:7月28日，北京市政协常委会围绕“全力推动‘两区’建设，助力首都经济高质量发展”主题开展协商议政。北京市政协委员、经济委员会副主任，中国银行首席科学家郭为民建议，充分发挥国家金融管理中心的作用，加强顶层设计，把中关村银行打造成数字银行，以数字货币的守正创新为基础满足区内企业支付结算、投融资的个性化需求。充分发挥数字货币支付即结算、交易链条可追溯、资金流向可追踪等特性，在自贸区内探索将数字货币作为结算工具，提升企业间贸易结算的效率、降低成本；打造基于区块链和数字货币的金融交易系统；积极鼓励有实力的核心企业与中关村银行合作探索打造企业级数字货币跨境支付结算平台，试点建立封闭企业场景的数字货币跨境支付体系，提升企业跨境贸易、结算效率；并以此为基础，协助央行探索进一步建立更广范围的分布式跨境支付网络，在新一轮的全球性金融基础设施建设争夺中取得先发优势，助力人民币国际化进程。（北京日报）[2021/7/28 1:21:04]
根据研究人员的说法，目前解决 PoW 共识难题的算法速度很慢，并且需要大量的计算资源来处理：“虽然像比特币这样的经典 PoW 方案是出了名的能源效率低下，但我们基于玻色子采样的 PoW 方案在量子硬件实施上可以实现一种更节能的替代方案。”
动态 | 数据科学家使用深度学习来实时预测BTC价格:印度韦洛尔技术大学的一名数据科学家提出了一种方法，据称可以利用长短时记忆（Long Short-Term Memory，LSTM）神经网络实时预测加密货币价格。在12月2日发表的一篇博客文章中，研究者Abinhav Sagar展示了一个四步过程，即如何使用机器学习技术预测一个“与传统市场相比相对不可预测”的行业的价格。 Sagar提出的四步方法包括：1）收集实时加密货币数据；2）准备用于神经网络训练的数据；3）使用LSTM神经网络测试预测；4）可视化预测结果。（Cointelegraph）[2019/12/2]
论文称，该方案提供的量子优势也会增加挖矿难度，因此，随着矿工数量的增加，“保持一致的区块开采时间”成为可能，可以进一步激励“量子矿工”的持续参与。
Penta公链首席科学家&联合创始人Steve Melnikoff：区块链技术在解决大规模系统工程和集成挑战方向潜力巨大:2018全球无眠区块链领袖峰会暨中国国际区块链产品与设备展上，Penta 公链（PNT）首席科学家&联合创始人Steve Melnikoff博士受邀出席并带来在中国的首次发声——“利用区块链技术解决大规模系统工程和集成挑战”的主题演讲。演讲中，Steve博士认为区块链在应对规模巨大、范围巨广、复杂性巨高、周期巨长的“超级”项目时具有令人难以置信的潜力，大规模的使用也有利于区块链最终落地，并以“美国汉福德核废料清理计划”、 “北京大兴国际机场建设”以及“NASA火星探索任务和载人探险计划”三个最具代表性的“超级”项目说明了区块链在数据留存、回溯等方面的能力。他也指出，“对于组织和政府应对国家或全球性大规模挑战，区块链都是正确的技术，现在也是‘万能区块链连接器’的最好时机。这与Penta要做区块链世界的连接器，打造下一代普惠、兼容、安全的公链的目标一致。”[2018/6/6]
研究人员提到的抽样过程——玻色子抽样，并不是一个全新的理念，但它在区块链技术中的应用似乎具有创新性。玻色子采样已在众多量子计算应用中显示出前景。尽管如此，作为一种非通用的量子计算解决方案（它必须用于为特定任务构建的系统），它的潜力仅限于少数几个领域，例如化学。
然而，据研究人员称，它可能是面向未来的区块链应用程序的完美解决方案，并且有可能降低挖矿对比特币区块链和类似区块链的环境影响。
除了量子优势之外，由于区块链挖矿工作的性质，量子硬件在老式计算机上也有优势。
目前，经典超级计算机相对于新型量子计算机的优势之一是：能够在定期处理同一类问题时进行“预计算”。 但是，当涉及到区块链时，这种预计算基本上是浪费了。
正如研究人员所说，挖矿是一个“没有进展”的问题。无论解决多少次区块链难题以提供工作量证明，计算机和算法处理带来的挑战永远都无法更好地解决问题。
这意味着，尽管量子计算机的开发具有挑战性且构建和维护成本高昂，但最终还是能够比最先进的经典系统更有效地验证共识。
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