Mathematica: Brücke zur Blockchain

Dr. Philipp Giese

von Dr. Philipp Giese

Am · Lesezeit: 3 Minuten

Dr. Philipp Giese

Dr. Philipp Giese arbeitet als Chief Analyst für BTC-ECHO und ist auf die Bereiche Chartanalyse und Technologie spezialisiert. Der promovierte Physiker kann dabei auf jahrelange Berufserfahrung als technologischer Berater zurückgreifen. Zudem ist er zentraler Ansprechpartner im Discord-Channel von BTC-ECHO und pflegt als Speaker und Interviewer den Austausch mit Startups, Entwicklern und Visionären.

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Quelle: Wolfram Research

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Das Software-Unternehmen Wolfram Research hat vor wenigen Tagen die neue Version des Softwarepakets Mathematica veröffentlicht. Neben anderen Neuerungen hat das Unternehmen einen besonderen Fokus auf Blockchain gesetzt. Dabei ging es nicht nur um das Auslesen von Kursen, sondern auch um die Nutzung einer Blockchain-Infrastruktur. 

Der Artikel wurde zuletzt aktualisiert am 30. Juni 2019 05:06 Uhr von Tanja Giese

Vielen Naturwissenschaftlern wird Mathematica ein Begriff sein: Das Softwarepaket aus dem Hause Wolfram Research ist teils komplexer Taschenrechner, teils Programmiersprache, teils Rechenhilfe in der symbolischen Mathematik. Bevor Python und R in der Datenanalyse bekannter wurden, wurde Mathematica von vielen Naturwissenschaftlern auch in diesem Bereich genutzt.

Mathematica selbst ist für Interessierte außerhalb der Universität nicht ganz billig, was sicherlich ein Grund dafür ist, dass immer mehr Leute zu R und Python wechseln. Um diesem Exodus zu begegnen, können Neugierige über die Wolfram Development Platform kostenlos das Softwarepaket verwenden.

Mathematica 11.3 – Arbeit mit Blockchain und Kryptowährungen

Seit dem 8. März ist die Version 11.3 von Wolfram Mathematica verfügbar. Neben verschiedenen Neuerungen, unter anderem bezüglich der Arbeit mit neuronalen Netzen, sticht für BTC-ECHO ein neuer Fokus auf Blockchains und Kryptowährungen hervor.

Der Fokus auf Kryptowährungen ist weniger spannend. Interessanter ist die Interaktion mit einer Blockchain. Ohne großen Entwicklungsaufwand können Interessierte mit folgenden Blockchains interagieren: Bitcoin, Ethereum und einer mathematica-eigenen Blockchain namens „Wolfram“.

Die Möglichkeiten, die man mit der dritten Blockchain besitzt, sind dabei die interessantesten: Über die Befehle „BlockchainGet“ und „BlockchainPut“ lassen sich schnell Daten aus dieser Blockchain lesen und andere darauf schreiben. Als Beispiel können Interessierte in Mathematica folgenden Befehl eingeben:

BlockchainGet["19912535090994f5e58316e2d83fe9cea091ec6236585afd8ba08e4d8443792b"]

Blockchain-as-a-Service für Open Data

Obiges Beispiel ist ein kaum ernstzunehmendes Proof-of-Concept-Beispiel. Jedoch tun sich in einer Welt, die nach Open Source nun auch Open Access, Open Science und Open Data verlangt, äußerst spannende Möglichkeiten auf.

Vor einigen Jahren machte der Fall Jan-Hendrik Schön in der Physik die Runde. Zynische Stimmen behaupteten, dass durch ihn die Floskel „Er hat seine Daten geschönt“ zustande kam. Jedenfalls wurden ihm Datenfälschungen im großen Stil vorgeworfen. Längst nicht alle Fälschungen werden erkannt. Ebenso fällt unsaubere wissenschaftliche Arbeit oft unter den Tisch. „Publish or Perish“ ist das Motto in der Forschung, sodass auch viele ehrliche Wissenschaftler bezüglich Reproduzierbarkeit und Abschätzung der Messunsicherheit mangelhaft arbeiten. Eine Möglichkeit, Daten auf eine schnelle Weise fälschungssicher zu archivieren, ist vielen auch außerhalb der Open Culture wichtig.

Open Data und Blockchain sind zwei Stichworte, die gerne in einem Atemzug genannt werden. Auch die Initiative Blockchain for Science widmet sich entsprechenden Themen.

Und nun hat Wolfram Research diesen Trend für sich entdeckt. Das Programm ermöglicht Zugriff auf eine Blockchain, über die man Daten fälschungssicher austauschen, archivieren und weiterverarbeiten kann. Damit hat Wolfram Research für Naturwissenschaftler eine einfache Komplettlösung für Open Data geschaffen. Mit der mathematica-eigenen Blockchain ist ein Schritt in diese Richtung getan. Experimentalphysiker könnten Messdaten über Mathematica schnell in einer Blockchain absichern. Theoretiker könnten diese Daten schnell aus der Blockchain abrufen und damit weiterarbeiten. Über die Hashes wäre eine Nachverfolgbarkeit der Ergebnisse gewährleistet.

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