FutureBit thử nghiệm đào Bitcoin bằng não ruồi kỹ thuật số

Traders Union
Tất cả Tin tức
Tiền điện tử
FutureBit thử nghiệm đào Bitcoin

Tất cả tin tức

Tin nổi bật

Lựa chọn của Ban Biên tập

Cổ phiếu

Tiền điện tử

Kinh tế

Tiền tệ

Hàng hóa

Kinh doanh & Thịnh vượng

Tiếng nói của thị trường

Oleksii Zaichenko

22.09.2026

FutureBit thử nghiệm đào Bitcoin bằng não ruồi kỹ thuật số

Nhà sản xuất phần cứng đào FutureBit đã thử nghiệm một phương pháp khác thường để thực hiện các phép tính SHA-256 bằng mô hình kỹ thuật số của não ruồi giấm. Thử nghiệm HashFly sử dụng 2.914 kết nối thần kinh mô phỏng, nhưng hiện chạy trên phần cứng máy tính thông thường và không thể cạnh tranh với các máy đào ASIC.

Bài viết này đã được dịch từ bản gốc. Đọc phiên bản gốc của phóng viên chúng tôi tại đây.

Công ty cho biết một hệ thống lý thuyết dựa trên neuron sinh học thực có thể đạt hiệu suất năng lượng khoảng 1 watt mỗi TH/s. Mức này sẽ hiệu quả hơn khoảng 10 lần so với các chip ASIC hiện đại sản xuất trên tiến trình 3nm, dù hệ thống như vậy vẫn hoàn toàn chỉ là giả thuyết.

Xem bài đăng trên X Đang tải...

Dòng tweet đã bị tác giả xóa.

Nhưng chúng tôi đã lưu lại mọi thứ 🙂.

HashFly dựa trên MaleCNS v1.0, bản đồ kỹ thuật số về não và hệ thần kinh trung ương của một con ruồi giấm đực trưởng thành. FutureBit dự định mở rộng thử nghiệm sang toàn bộ neuron trong bộ dữ liệu và công bố các kết quả nghiên cứu.

Neuron kỹ thuật số thực hiện các phép tính SHA-256

Để đào Bitcoin, máy móc liên tục thực hiện các phép tính SHA-256 nhằm tìm giá trị đáp ứng độ khó mà mạng lưới yêu cầu. Hiệu suất phần cứng đào được đo bằng hashrate, tức số lần thử như vậy mà thiết bị có thể thực hiện mỗi giây.

Trong HashFly, một phần quy trình tính toán được thực hiện bằng 2.914 kết nối thần kinh mô phỏng. Người dùng có thể điều chỉnh độ khó mục tiêu, nhưng thử nghiệm hoạt động ở mức không thể so sánh với mạng Bitcoin thực.

Để so sánh, máy đào ASIC Apollo III nhỏ gọn của FutureBit có thể đạt khoảng 18 TH/s. HashFly chạy trực tiếp trên trình duyệt bằng phần cứng thông thường và không được thiết kế cho hoạt động đào Bitcoin thực tế.

Phần hấp dẫn nhất của thử nghiệm là ước tính lý thuyết của FutureBit về một phiên bản sinh học của hệ thống.

Công ty tính toán rằng nếu các neuron thực có thể liên tục thực hiện các phép tính liên quan đến đào và đầu ra của chúng được so sánh với mức tiêu thụ năng lượng của một con ruồi giấm, hiệu suất có thể đạt khoảng 1 watt mỗi TH/s. Hiện chưa có hệ thống thực tế nào sở hữu các đặc tính như vậy.

Não ruồi cũng được dùng để điều khiển hoạt động đào

Một dự án riêng mang tên FlyMiner đang được phát triển bằng bản đồ kỹ thuật số chứa 139.255 neuron ruồi giấm và 16,8 triệu kết nối giữa chúng. Không giống HashFly, hệ thống này không trực tiếp thực hiện toàn bộ phép tính đào. Thay vào đó, nó xác định thời điểm một thuật toán thông thường nên bắt đầu tìm kiếm lời giải.

Khi hoạt động của các neuron mô phỏng liên quan đến chuyển động của ruồi đạt ngưỡng định trước, chương trình bắt đầu thử các lời giải cho một tác vụ nhận từ pool đào solo CKPool. Quy trình đạt khoảng 700.000 lần thử mỗi giây.

Các mô hình kỹ thuật số về não ruồi giấm cũng đã được thử nghiệm không chỉ cho hoạt động đào mà còn cho giao dịch. Những dự án như vậy kiểm tra liệu hoạt động thần kinh của một sinh vật, không cần bất kỳ hiểu biết nào về thị trường tài chính, có thể được dùng làm nguồn tín hiệu cho các quyết định giao dịch hay không.

Một khác biệt tiềm năng giữa phương pháp này và hành vi con người là không có phản ứng cảm xúc trước biến động thị trường. Tuy nhiên, các thử nghiệm như vậy vẫn chưa chứng minh được rằng hệ thần kinh sinh học hoặc mô phỏng vượt trội hơn các thuật toán giao dịch chuyên nghiệp.

Trước đó, chúng tôi đưa tin HOLY Mining đã ra mắt nền tảng điện toán đám mây thông minh nhằm nâng cao hiệu suất đào. Công ty tập trung vào việc tự động hóa quản lý năng lực tính toán và cơ sở hạ tầng.

Tài liệu này có thể chứa ý kiến của bên thứ ba, không có dữ liệu và thông tin nào trên trang web này cấu thành lời khuyên đầu tư theo Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm của chúng tôi. Mặc dù chúng tôi tuân thủ nghiêm ngặt Tính toàn vẹn biên tập, bài viết này có thể chứa tham chiếu đến các sản phẩm từ các đối tác của chúng tôi.

Bạn có thích bài viết không?