Энергия человеческого тела - новый источник для добычи криптовалюты?

image.png

По мере того, как мир становится все более и более технологичным, многие ученые уверены, что роботы и искусственный интеллект будут делать работу, которая раньше выполнялась людьми. Даже сейчас можно видеть предпосылки этого: заказы в кафе уже могут ринимать электронные стенды, а машину можно заправить указав сумму и оплатив бензин через электроный терминал. В конечном счете это может привести к тому, что большая часть людей потеряет свою работу и они буду заменены роботами.

Однако один из стартапов в Нидерландах сейчас фокусируется на том, что фактически машины делать не могут: на использовании тепла / энергии, выделяемой человеческим телом. Сейчас основная идея проекта заключается в создании спецаильного костюма, который абсорбирует тепло, выделяемое человеческим телом и использует эту энергию для майнинга криптовалюты.

37 человек приняли участие в этом эксперименте - они находились в состоянии покоя несколько часов и при этом на них был надет специальный костюм. В общей сложности они провели 212 часов в костюмах, и за это время намайнили 16,594 монет, создав при этом 127,210 милливат электроэнергии.


Используя CryptoCompare калькулятор было высчитано, что это эквивалентно 0.002487 Ethereum в день, что по сути не очень много, Однако на текущий момент времени идея видится захватывающей, так как только представьте себе: вы спите в специальном костюме и при этом зарабатываете деньги!

Кроме того, исследовательская группа открыла двери в альтернативную реальность майнинга криптовалюты, подобно солнечным батареям или использованию энергии ветра.

bitcoinапвот50-50криптовалютабиткоинcryptocurrency
25%
1
185
0.661 GOLOS
0
В избранное
KuklaMasha
whole world is my playground
185
0

Зарегистрируйтесь, чтобы проголосовать за пост или написать комментарий

Авторы получают вознаграждение, когда пользователи голосуют за их посты. Голосующие читатели также получают вознаграждение за свои голоса.

Зарегистрироваться
Комментарии (3)
Сортировать по:
Сначала старые