Mainframe PreisSN25

Was ist Mainframe (SN25)?

Dieser Artikel beschreibt Mainframe (SN25), ein Subnetz auf Bittensor. Er ist nicht zu verwechseln mit dem gleichnamigen Token Mainframe (MFT, Vertragsadresse 0xdf2c7238198ad8b389666574f2d8bc411a4b7428) oder mit IBM-Mainframe-Kryptografie und dem Open Mainframe Project.

Mainframe (SN25), früher bekannt als Protein-Folding, ist das erste Subnetz für dezentrale Wissenschaft (DeSci) im Bittensor-Netzwerk. Es positioniert sich als Plattform für generalisiertes wissenschaftliches Rechnen und wendet dezentrale Rechenleistung auf Probleme in den Biowissenschaften an. Der aktuelle Fokus liegt auf der Simulation der Molekulardynamik von Proteinen über OpenMM und der Durchführung von Protein-Ligand-Docking mit DiffDock – zwei Prozesse, die in den meisten Wirkstoffforschungs-Pipelines unerlässlich sind. Das Projekt zielt darauf ab, Pharmaunternehmen, Forschern und Akademikern kostengünstige, zugängliche In-silico-Experimente anzubieten. Das Subnetz ist so konzipiert, dass es sich an eine Vielzahl von computergestützten Problemen in den Biowissenschaften anpassen kann, und nutzt dabei die Tokenomik und das Anreizsystem von Bittensor. Das Gesamtangebot von SN25 beträgt 1,27 Millionen Token, mit einem maximalen Angebot von 21.000.000 SN25. Das Subnetz ist auf Bittensor aktiv; laut CoinMarketCap-Daten liegt die zirkulierende Menge derzeit bei 0 und es besteht ein aktiver Handelsmarkt. Nach eigenen Angaben des Projekts wurden seit dem Start 162.200 Proteine gefaltet; die angegebene Simulationsgeschwindigkeit liegt bei rund 132.000 nsec/Tag (etwa 17 Petaflops, nach Projektangaben rund 20 % mehr als Folding@Home).

Wichtige Spezifikationen & Tokenomik

• Name: Mainframe
• Ticker / Symbol: SN25
• Ehemaliger Name: Protein-Folding
• Subnetz: Subnetz 25 (SN25) auf Bittensor
• Kategorie / Tags: KI & Big Data; Bittensor-Ökosystem; Bittensor-Subnetze
• Gesamtangebot: 1,27 Mio. SN25
• Max. Angebot: 21.000.000 SN25
• Zirkulierende Menge: 0 laut CoinMarketCap-Statikdaten; das Projekt selbst meldet 1,27 Mio. SN25 (ca. 6,06 % des Maximalangebots).
• Chain: Bittensor (TAO); SN25 ist die Subnetz-Kennung, kein ERC-20-Token.
• Börsen-Listing (CoinMarketCap): 20. Juni 2025.
• Offizielle Website: https://www.macrocosmos.ai
• Mainframe-App: https://app.macrocosmos.ai/mainframe
• Mainframe-Dokumentation: https://docs.macrocosmos.ai/subnets/subnet-25-mainframe
• Mainframe-API-Dokumentation: https://docs.macrocosmos.ai/developers/api-documentation/sn25-mainframe
• Protein-Folding-Dashboard: https://www.macrocosmos.ai/sn25/dashboard
• GitHub-Repository: https://github.com/macrocosm-os/mainframe
• Explorer: taostats.io

Wer hat Mainframe entwickelt?

Mainframe wird von einem Team entwickelt, das eng mit dem Bittensor-Ökosystem verbunden ist. Will Squires ist Mitbegründer und CEO; er ist Unternehmer mit Erfahrung im Aufbau von KI-Startups und besitzt einen Master of Engineering in Bauingenieurwesen und Nachhaltigkeit von der University of Warwick. Steffen Cruz ist Mitbegründer und CTO; er war zuvor bei der OpenTensor Foundation, der Organisation hinter Bittensor, als CTO tätig und ist der ursprüngliche Architekt der Codebasis von Subnetz 1, Apex. Steffen hat einen PhD in Experimenteller Kernphysik von der University of British Columbia, Kanada. Brian McCrindle ist Subnetz-Leiter und Gründungsingenieur und verantwortlich für die Leitung des Subnetz-Designs für Mainframe; er war zuvor bei der OpenTensor Foundation als Machine Learning Researcher tätig und besitzt einen MASc. in Elektro- und Computertechnik sowie Computer Vision von der McMaster University. Szymon Fonau ist Senior Machine Learning Engineer und arbeitet an der Erweiterung und Verfeinerung von Subnetz 25; er hat drei Jahre Erfahrung in Führungspositionen auf Director-/C-Suite-Ebene. Der Hintergrund des Teams vereint Expertise in KI, maschinellem Lernen und dem Bittensor-Netzwerk selbst.

Wie funktioniert Mainframe?

Mainframe operiert als Subnetz 25 im Bittensor-Netzwerk und nutzt die Tokenomik und das Anreizsystem von Bittensor, um dezentrale wissenschaftliche Berechnungen zu koordinieren. Die Kernberechnungsmethoden des Subnetzes umfassen die Simulation der Molekulardynamik von Proteinen über OpenMM und Protein-Ligand-Docking mit DiffDock. Beide Prozesse sind in den meisten Wirkstoffforschungs-Pipelines unerlässlich. Die Designphilosophie besteht darin, sich an eine Vielzahl von computergestützten Problemen in den Biowissenschaften anzupassen und kostengünstige Lösungen durch einen dezentralen, incentivierten Teilnehmerpool anzubieten. Das Projekt stellt die Frage, ob ein dezentraler, incentivierter Pool von Personen für generalisiertes wissenschaftliches Rechnen genutzt werden kann, und das Team von Macrocosmos glaubt, dass dies möglich ist. Es betrachtet dezentrale und zugängliche In-silico-Experimente als unerlässlich, um die Wissenschaft zu beschleunigen. Das Repository beschreibt sich selbst als „Generalized Scientific Compute on Bittensor“. Das öffentliche GitHub-Repository (macrocosm-os/mainframe) ist aktiv gepflegt und enthält u. a. Installationsskripte (install.sh, install_rqlite.sh) sowie die Datei min_compute.yml mit den Mindestanforderungen an die Hardware.

Was macht Mainframe einzigartig und wertvoll?

Mainframe positioniert sich als eines der ersten Subnetze für dezentrale Wissenschaft (DeSci) auf Bittensor und konzentriert sich auf die Entwicklung von DeSci-Technologie für Pharmaunternehmen, Forscher und Akademiker. Der einzigartige Wert liegt in der Anwendung dezentraler Rechenleistung auf Protein-Molekulardynamik und Protein-Ligand-Docking – Prozesse, die für die Wirkstoffforschung unerlässlich sind. Das Projekt hat reale Leistung nachgewiesen und meldet 162.200 seit dem Start gefaltete Proteine, eine Simulationsgeschwindigkeit von etwa 132.000 nsec/Tag und ungefähr 17 Petaflops, was 20 % mehr als Folding@Home ist. Eine zitierte Begründung aus den Materialien (Mann et al. 2025) lautet: „Rational simulation-guided design of atomic systems has been a dream of researchers across the chemical sciences for decades. Enabling rapid and performant experimentation to experts would unlock massive potential to accelerate chemical science.“ Mainframe versucht, diese Herausforderung anzugehen. Das Subnetz ist so konzipiert, dass es sich an eine Vielzahl von computergestützten Problemen in den Biowissenschaften anpassen kann, und nutzt die Tokenomik und das Anreizsystem von Bittensor, um kostengünstige Lösungen anzubieten. Die Zusammenarbeit mit Rowan Scientific, einem KI-basierten Chemie-Softwareentwickler, zur Entwicklung von Modellen der nächsten Generation für neuronale Netzwerkpotentiale (NNPs) durch spezialisierte DFT-Datengenerierung auf Mainframe stärkt die Position weiter; die Zusammenarbeit wurde vom Projekt selbst kommuniziert und in einem Forbes-Beitrag von Macrocosmos & Rowan erwähnt.

Wofür wird Mainframe verwendet?

Mainframe (SN25) wird zur Unterstützung dezentraler wissenschaftlicher Berechnungen eingesetzt, insbesondere für die Simulation der Molekulardynamik von Proteinen und Protein-Ligand-Docking, die kritische Schritte in Wirkstoffforschungs-Pipelines sind. Das Subnetz bietet kostengünstige Rechenlösungen für Pharmaunternehmen, Forscher und Akademiker. Der Product-Market-Fit erstreckt sich über mehrere Kundengruppen: Akademia (Biochemie, Strukturbiologie, computergestützte Chemie, Bioinformatik oder pharmazeutische Wissenschaften), Regierungen und gemeinnützige Organisationen (Institutionen oder nationale Labore mit Fokus auf Gesundheit, Biotechnologie oder Bioinformatik), kleine Labore und Startups (kleine bis mittlere Biotech-Startups, die frühe Entdeckungsphasen auslagern oder beschleunigen möchten) und Auftragsforschungsorganisationen (Dienstleister). SN25 ist ein Subnetz-Token im Bittensor-Netzwerk; er wird über die Tokenomik und das Anreizsystem von Bittensor koordiniert und belohnt.

Wie entwickelt sich das Mainframe-Ökosystem?

Das Mainframe-Ökosystem entwickelt sich durch operative Meilensteine, Partnerschaften und kontinuierliche technische Verfeinerung. Seit dem Start hat das Subnetz 162.200 Proteine gefaltet, eine Simulationsgeschwindigkeit von etwa 132.000 nsec/Tag erreicht und ungefähr 17 Petaflops erzielt, was 20 % mehr als Folding@Home ist. Eine wichtige Partnerschaft besteht mit Rowan Scientific, einem KI-basierten Chemie-Softwareentwickler; gemeinsam entwickeln sie Modelle der nächsten Generation für neuronale Netzwerkpotentiale (NNPs) durch spezialisierte DFT-Datengenerierung auf Mainframe, um leistungsfähigere Wirkstoffforschungs-Tools für Forscher und Akademiker zu schaffen. Die Partnerschaft wurde angekündigt und erhielt Presseberichterstattung, wobei Macrocosmos & Rowan in Forbes featured wurden. Das GitHub-Repository des Projekts zeigt aktive Entwicklung mit 2.019 Commits, 23 Forks und 31 Stars im Hauptzweig. Die Designphilosophie des Subnetzes betont Anpassungsfähigkeit an eine Vielzahl von computergestützten Problemen in den Biowissenschaften, was auf eine Roadmap zu breiteren wissenschaftlichen Rechenanwendungen hindeutet. Das Team erweitert und verfeinert Subnetz 25 kontinuierlich, um es robuster und funktionaler zu machen. SN25 gehört zum Bittensor-Ökosystem und nutzt dessen Tokenomik und Anreizsystem.

Wie kann man Mainframe minen?

Mainframe operiert als Subnetz im Bittensor-Netzwerk, was bedeutet, dass die Teilnahme an den Mining- und Validierungsmechanismen des Netzwerks an die Tokenomik und das Anreizsystem von Bittensor gebunden ist. Das Subnetz nutzt einen dezentralen, incentivierten Teilnehmerpool, um generalisierte wissenschaftliche Berechnungen durchzuführen, insbesondere die Simulation der Molekulardynamik von Proteinen über OpenMM und Protein-Ligand-Docking mit DiffDock. Teilnehmer tragen Rechenleistung zu diesen Aufgaben bei und werden durch die Anreizmechanismen des Netzwerks belohnt. SN25 ist kein eigenständiges Proof-of-Work-Netzwerk: Miner (Validatoren und Miner im Bittensor-Subnetz) reichen Rechenergebnisse für Protein-Molekulardynamik (OpenMM) und Protein-Ligand-Docking (DiffDock) ein und werden über das Anreizsystem von Bittensor mit SN25 belohnt. Die Einrichtung erfolgt über die offizielle Dokumentation (docs.macrocosmos.ai) und das GitHub-Repository; die Datei min_compute.yml beschreibt die Mindest-Hardwareanforderungen. Interessierte am Mining oder Validieren auf Subnetz 25 sollten die offizielle Dokumentation unter https://docs.macrocosmos.ai/subnets/subnet-25-mainframe und das GitHub-Repository unter https://github.com/macrocosm-os/mainframe für Einrichtungsanweisungen und Anforderungen konsultieren.

Wie kann man seinen Mainframe Coin sicher aufbewahren?

Die sichere Aufbewahrung Ihrer Mainframe (SN25)-Token erfordert die Befolgung standardmäßiger Kryptowährungs-Sicherheitspraktiken. Nutzer sollten sicherstellen, dass ihre Wallet mit einem starken, einzigartigen Passwort gesichert ist und dass ihre geheime Wiederherstellungsphrase offline an einem sicheren Ort aufbewahrt und niemals mit jemandem geteilt wird. Für die langfristige Aufbewahrung sollte ein Hardware-Wallet in Betracht gezogen werden, das die relevanten Blockchain- und Token-Standards unterstützt. Überprüfen Sie stets die offiziellen, von der Projektseite (macrocosmos.ai) veröffentlichten Vertrags- und Token-Informationen, bevor Sie mit einem Token interagieren. Seien Sie vorsichtig bei Phishing-Versuchen, gefälschten Websites und unaufgeforderten Nachrichten, die vorgeben, vom Mainframe- oder Macrocosmos-Team zu stammen. Verwenden Sie nur offizielle Quellen wie die offizielle Website unter https://www.macrocosmos.ai, die Mainframe-App unter https://app.macrocosmos.ai/mainframe und die offizielle Dokumentation unter https://docs.macrocosmos.ai/subnets/subnet-25-mainframe. Aktivieren Sie nach Möglichkeit die Zwei-Faktor-Authentifizierung und halten Sie Ihre Software und Browser-Erweiterungen auf dem neuesten Stand. Wie bei jeder Kryptowährungsinvestition gilt: Investieren Sie nur, was Sie sich leisten können zu verlieren, und bleiben Sie über die offiziellen Kommunikationen des Projekts informiert.

Der Preis von SN25 kann stark schwanken, und die Bewertung (FDV) schwankt mit dem Marktpreis. Regulatorische Rahmenbedingungen für Kryptowährungen und dezentrale Wissenschaft können sich ändern und die Nutzung oder Übertragbarkeit des Tokens beeinflussen. Technische Risiken bestehen unter anderem in Fehlern in der Simulationssoftware, in der Abhängigkeit von der Bittensor-Infrastruktur und in der Sicherheit von Wallets und Smart Contracts.