สร้าง ASI

เสาหลักแรกเน้นการพัฒนาและปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็นสำหรับปัญญาประดิษฐ์เทพ. นี่เกี่ยวกับการสร้างกรอบการทำงานสำหรับระบบปัญญาประดิษฐ์แบบกระจาย การรับรองความสามารถในการทำงานร่วมกันของโมเดลปัญญาประดิษฐ์ และการสนับสนุนการพัฒนาร่วมกัน โมเดลปัญญาประดิษฐ์ภายใน ASI ถูกออกแบบให้ทำงานอิสระ เรียนรู้จากชุดข้อมูลที่หลากหลาย และเจริญผ่านการฝึกอบรมต่อเนื่อง
เสานี้ยังเน้นการวิจัยและนวัตกรรมเพื่อผลักดันขีบเข้าขอบเขตของความสามารถของ AI โดยการรวมพลังงานจากหลายๆ โปรเจกต์ เช่น Fetch.ai, SingularityNET, Ocean Protocol และ CUDOS พันธมิตรยกระดับความก้าวหน้าของ AGI ในขณะที่ยังรักษาการปกครองแบบกระจายและความโปร่งใส นักพัฒนา นักวิจัย และผู้มีส่วนร่วมทำงานร่วมกันเพื่อสร้างเครือข่าย AI ที่ครอบคลุมที่สุดซึ่งมีลำดับความสำคัญในการเข้าถึงสาธารณะและความคืบหน้าที่แชร์

แสดงแอป และยุบสแต็ก

เสาที่สองเน้นไปที่การประยุกต์ใช้ในโลกจริงและการผสมรวมโมเดล AI ภายในเทคโนโลยีสแต็กที่เป็นเอกลักษณ์ การสาธิตการใช้งานทางปฏิบัติเป็นสิ่งสำคัญในการแสดงพลังของ AI แบบกระจายและส่งเสริมการนำมาใช้กันมากขึ้น โครงการภายในระบบ ASI เช่น การออกแบบโมเดลการเงินที่ใช้ AI การวินิจฉัยด้านสุขภาพที่ปรับให้เป็นแบบบุคคล และการบริหารจัดการโซ่อุปทานอัตโนมัติ โดยเน้นที่ศักยภาพของ AI ในธุรกิจต่าง ๆ
เป้าหมายคือการทำให้การนำ AI มาใช้งานสะดวกสบายยิ่งขึ้นสำหรับนักพัฒนาและธุรกิจโดยการ提供เฟรมเวิร์คที่สม่ำเสมอและสามารถเข้าถึงได้ ซึ่งรวมถึงการผสมผสานส่วนประกอบต่าง ๆ ของ ASI stack - เช่น โปรโตคอลการแบ่งปันข้อมูล เอเยนต์อัตโนมัส และการคำนวณคลาวด์ที่กระจาย - เข้าไปในระบบที่สมดุลที่สนับสนุนการใช้งาน ไอ้งาน AI ได้สะดวกยิ่งขึ้น โดยการรวมส่วนประกอบเหล่านี้ พันธมิตรจะ保证ว่าบริการ AI ยังคงมีประสิทธิภาพ สามารถขยายขนาดได้ และง่ายต่อการนำเข้าสู่ระบบนิเวศกระจาย

มาตราส่วนการคำนวณแบบกระจาย

เสาที่สามเน้นถึงความต้องการทรัพยากรคำนวณที่สามารถขยายได้เพื่อสนับสนุนความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับการประมวลผล AI บริการคลาวด์ที่ใช้ระบบกลางแบบเดิมมักมีปัญหาขัดข้องและมีค่าใช้จ่ายสูง จำกัดการพัฒนา AI ในการแก้ปัญหานี้ ASI ใช้ประโยชน์จากโครงสร้างการคำนวณคลาวด์แบบกระจายของ CUDOS ให้โครงการ AI ได้รับพลังประมวลผลตามที่ต้องการ
การขยายการคำนวณที่ไม่มีการบริหารจัดการทำให้นักพัฒนา AI มีทรัพยากรที่จำเป็นในการฝึกโมเดลที่ซับซ้อน ประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่ และประมวลผลแอปพลิเคชัน AI เรียลไทม์ โดยการกระจายงานคำนวณบนเครือข่ายที่ไม่มีการบริหารจัดการ ASI สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพและลดต้นทุนในขณะที่รักษาระดับประสิทธิภาพสูง

ไฮไลท์

• Build ASI – เน้นการพัฒนาโครงสร้าง AI แบบไม่ central และการวิจัยร่วมกับ AGI
• แสดงแอปพลิเคชันและประสานสแต็ค - สาธิตการใช้งาน AI ในทางปฏิบัติและการทำให้ง่ายขึ้นผ่านการประสานเทคโนโลยีในระบบเดียวกัน
• ขยายการคำนวณที่แยกออกมา – รับรองทรัพยากรการคำนวณที่มีลักษณะที่ขยายได้ผ่านเครือข่ายคลาวด์แบบแยกออกของ CUDOS
• ความสามารถในการทำงานร่วมกันและความสามารถในการขยายขนาด - การเสริมสร้างการผสานการสนับสนุนแพลตฟอร์มที่เรียบง่ายในธุรกิจต่างๆด้วยการรองรับที่ต่อเนื่อง
• การพัฒนาร่วมกัน - ส่งเสริมนวัตกรรมร่วมกันของสมาชิก ASI และผู้มีส่วนร่วมจากชุมชนสำหรับการปรับปรุง AI อย่างต่อเนื่อง