Haber realizado investigación científica debería tener esta pesadilla: enlaces a conjuntos de datos citados en artículos clásicos cuidadosamente encontrados, al hacer clic para reproducir el experimento, resultan en un 404. Las causas son variadas: el servidor de la universidad se actualizó, el autor cambió de trabajo, la cuenta de GitHub fue bloqueada. Esta fenómeno de "enlaces que se rompen" en la comunidad académica se ha convertido en una norma, afectando gravemente la reproducibilidad de la investigación.

Recientemente, al intentar transferir un conjunto de datos de secuenciación genética de 200GB a Walrus Protocol, realmente experimenté el potencial de esta solución. Esto podría ser precisamente el rompecabezas clave que la "ciencia descentralizada" ha estado buscando.

¿Y cuál es el método tradicional? Usamos DOI (Identificador de Objeto Digital) para rastrear artículos, pero en realidad el DOI es un servicio de redirección, que finalmente apunta a un servidor centralizado. Mientras ese servidor esté apagado, migrado o el administrador decida eliminarlo, estarás perdido.

La idea de Walrus Protocol es completamente diferente. Utiliza direcciones hash basadas en el contenido, llamadas Blob ID. Mientras pagues por el almacenamiento, este ID corresponde directamente a los datos en sí, sin depender de ningún nodo centralizado. No tengo que preocuparme por actualizaciones del servidor del departamento de TI, ni por el bloqueo de cuentas. Esta dirección puede incluirse en artículos, y un estudiante de doctorado dentro de cincuenta años podrá seguir descargando los datos completos desde la red descentralizada.

En comparación con Arweave, que es un esquema de almacenamiento a largo plazo respaldado por una fundación, el modelo de Walrus, donde los usuarios pagan por sí mismos, es aún más flexible. El almacenamiento permanente de datos científicos finalmente cuenta con un soporte técnico verdaderamente sólido.