Люди, які проводили наукові дослідження, напевно мають цей кошмар: ви знайшли класичну статтю, яку хотіли переповторити, відкриває посилання на набір даних, на який є посилання, а результат — 404. Причини дуже різні — сервер школи був оновлений, автор змінив роботу, обліковий запис GitHub був заблокований. Це явище "гниття посилань" давно стало нормою в академічному світі і серйозно вплинуло на можливість повторення наукових досліджень.

Недавно я намагався перенести набір даних про генетичне секвенування обсягом 200 ГБ на Walrus Protocol, і тоді я справді відчув потенціал цього рішення. Це може бути тим ключовим фрагментом, якого "децентралізована наука" постійно шукала.

Що робили традиційно? Ми використовуємо DOI (цифровий ідентифікатор об'єкта) для відстеження статей, але, чесно кажучи, DOI — це просто служба перенаправлення, яка в кінцевому результаті повинна вказувати на деякий централізований сервер. Якщо цей сервер вимкнеться, переміститься або адміністратор вирішить видалити, ви втратите. Це все.

Підхід Walrus Protocol зовсім інший. Він використовує адреси хешування на основі вмісту, які називаються Blob ID. Якщо ви сплатили комісію за зберігання, цей ID безпосередньо відповідає самим даним і не залежить від жодного одного централізованого вузла. Мені не потрібно турбуватися про оновлення серверів IT-відділу, і мені не потрібно турбуватися про заблокування облікового запису. Цю адресу можна записати в статтю, а доктор філософії п'ятдесят років потому зможе получити повні дані з децентралізованої мережі.

На відміну від рішень, підтримуваних фондами, таких як Arweave для довгострокового зберігання, модель окремої оплати користувачами Walrus насправді більш гнучка. Постійне зберігання наукових даних нарешті отримало справді потужну технічну підтримку.