FutureBit teste le minage de Bitcoin avec un cerveau numérique de drosophile

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Oleksii Zaichenko

22.09.2026

FutureBit teste le minage de Bitcoin avec un cerveau numérique de drosophile

Le fabricant de matériel de minage FutureBit a testé une méthode inhabituelle pour effectuer des calculs SHA-256 à l’aide d’un modèle numérique du cerveau d’une drosophile. L’expérience HashFly utilise 2 914 connexions neuronales simulées, mais fonctionne actuellement sur du matériel informatique classique et ne peut pas rivaliser avec les mineurs ASIC.

Cet article a été traduit de l'original. Lisez la version originale de notre correspondant ici.

L’entreprise affirme qu’un système théorique fondé sur de véritables neurones biologiques pourrait atteindre une efficacité énergétique d’environ 1 watt par TH/s. Cela serait environ 10 fois plus efficace que les puces ASIC modernes gravées en 3 nm, bien qu’un tel système reste purement hypothétique.

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Mais nous avons tout sauvegardé 🙂.

HashFly repose sur MaleCNS v1.0, une carte numérique du cerveau et du système nerveux central d’une drosophile mâle adulte. FutureBit prévoit d’étendre l’expérience à l’ensemble des neurones du jeu de données et de publier les résultats de ses recherches.

Les neurones numériques effectuent des calculs SHA-256

Pour miner du Bitcoin, les machines effectuent de manière répétée des calculs SHA-256 afin de trouver une valeur répondant à la difficulté exigée par le réseau. Les performances du matériel de minage sont mesurées par le hashrate, c’est-à-dire le nombre de ces tentatives qu’il peut effectuer par seconde.

Dans HashFly, une partie du processus de calcul est réalisée à l’aide de 2 914 connexions neuronales simulées. Les utilisateurs peuvent ajuster la difficulté cible, mais l’expérience fonctionne à un niveau qui n’est pas comparable à celui du véritable réseau Bitcoin.

À titre de comparaison, le mineur ASIC compact Apollo III de FutureBit peut fournir environ 18 TH/s. HashFly fonctionne directement dans un navigateur sur du matériel classique et n’est pas conçu pour le minage pratique de Bitcoin.

La partie la plus intrigante de l’expérience est l’estimation théorique de FutureBit pour une version biologique du système.

L’entreprise a calculé que si de véritables neurones pouvaient être amenés à effectuer en continu des calculs liés au minage et que leur production était comparée à la consommation énergétique d’une drosophile, l’efficacité pourrait atteindre environ 1 watt par TH/s. Aucun système réel présentant de telles caractéristiques n’existe actuellement.

Les cerveaux de drosophiles servent aussi à piloter le minage

Un projet distinct appelé FlyMiner est développé à partir d’une carte numérique contenant 139 255 neurones de drosophile et 16,8 millions de connexions entre eux. Contrairement à HashFly, le système n’effectue pas directement tous les calculs de minage. Il détermine plutôt à quel moment un algorithme classique doit commencer à chercher une solution.

Lorsque l’activité des neurones simulés associés aux mouvements de la mouche atteint un seuil prédéfini, le programme commence à tester des solutions pour une tâche reçue du pool de minage solo CKPool. Le processus atteint environ 700 000 tentatives par seconde.

Des modèles numériques de cerveaux de drosophiles ont également été utilisés à titre expérimental non seulement pour le minage, mais aussi pour le trading. Ces projets cherchent à déterminer si l’activité neuronale d’un organisme, sans aucune compréhension des marchés financiers, peut être utilisée comme source de signaux pour les décisions de trading.

Une différence potentielle entre cette approche et le comportement humain réside dans l’absence de réactions émotionnelles aux mouvements du marché. Toutefois, ces expériences doivent encore démontrer que les systèmes neuronaux biologiques ou simulés surpassent les algorithmes de trading professionnels.

Nous avons précédemment indiqué que HOLY Mining avait lancé une plateforme intelligente de cloud computing visant à améliorer l’efficacité du minage. L’entreprise se concentre sur l’automatisation de la gestion de la puissance de calcul et de l’infrastructure.

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