Le premier pilier se concentre sur le développement et le raffinement de l'infrastructure de base nécessaire pour l'Intelligence Super Artificielle. Cela implique la création d'un cadre pour les systèmes d'IA décentralisés, garantissant l'interopérabilité entre les modèles d'IA et favorisant le développement collaboratif. Les modèles d'IA au sein de l'ASI sont conçus pour fonctionner de manière autonome, apprendre à partir de jeux de données diversifiés et évoluer grâce à un entraînement continu.
Ce pilier met également l'accent sur la recherche et l'innovation pour repousser les limites des capacités de l'IA. En combinant les efforts de plusieurs projets tels que Fetch.ai, SingularityNET, Ocean Protocol et CUDOS, l'alliance accélère l'avancement de l'AGI tout en maintenant une gouvernance décentralisée et une transparence. Les développeurs, chercheurs et contributeurs travaillent ensemble pour construire un réseau d'IA complet qui privilégie l'accès public et le progrès partagé.
Le deuxième pilier se concentre sur les applications du monde réel et l'intégration de modèles d'IA au sein d'une pile technologique unifiée. Démontrer des cas d'utilisation pratiques est essentiel pour mettre en valeur la puissance de l'IA décentralisée et encourager une adoption plus large. Les projets au sein de l'écosystème ASI, tels que la modélisation financière pilotée par l'IA, les diagnostics de soins de santé personnalisés et la gestion autonome de la chaîne d'approvisionnement, mettent en lumière le potentiel de l'IA dans différents secteurs.
L'objectif est de simplifier l'adoption de l'IA pour les développeurs et les entreprises en fournissant un cadre cohérent et accessible. Cela comprend l'intégration de divers composants de la pile ASI - tels que les protocoles de partage de données, les agents autonomes et l'informatique en nuage décentralisée - dans un système cohérent qui prend en charge le déploiement transparent des applications d'IA. En unifiant ces éléments, l'alliance garantit que les services d'IA restent efficaces, évolutifs et faciles à intégrer dans des écosystèmes décentralisés.
Le troisième pilier aborde le besoin de ressources informatiques évolutives pour soutenir la demande croissante de traitement de l'IA. Les services cloud centralisés traditionnels présentent souvent des goulots d'étranglement et des coûts élevés, limitant le développement de l'IA. Pour résoudre cela, ASI exploite l'infrastructure informatique décentralisée de CUDOS, fournissant aux projets d'IA une puissance de traitement à la demande.
Mettre à l'échelle le calcul décentralisé garantit que les développeurs d'IA disposent des ressources nécessaires pour former des modèles complexes, traiter de grands ensembles de données et exécuter des applications d'IA en temps réel. En répartissant les tâches de calcul sur un réseau décentralisé, ASI améliore l'efficacité et réduit les coûts tout en maintenant des niveaux de performance élevés.
Points forts
Le premier pilier se concentre sur le développement et le raffinement de l'infrastructure de base nécessaire pour l'Intelligence Super Artificielle. Cela implique la création d'un cadre pour les systèmes d'IA décentralisés, garantissant l'interopérabilité entre les modèles d'IA et favorisant le développement collaboratif. Les modèles d'IA au sein de l'ASI sont conçus pour fonctionner de manière autonome, apprendre à partir de jeux de données diversifiés et évoluer grâce à un entraînement continu.
Ce pilier met également l'accent sur la recherche et l'innovation pour repousser les limites des capacités de l'IA. En combinant les efforts de plusieurs projets tels que Fetch.ai, SingularityNET, Ocean Protocol et CUDOS, l'alliance accélère l'avancement de l'AGI tout en maintenant une gouvernance décentralisée et une transparence. Les développeurs, chercheurs et contributeurs travaillent ensemble pour construire un réseau d'IA complet qui privilégie l'accès public et le progrès partagé.
Le deuxième pilier se concentre sur les applications du monde réel et l'intégration de modèles d'IA au sein d'une pile technologique unifiée. Démontrer des cas d'utilisation pratiques est essentiel pour mettre en valeur la puissance de l'IA décentralisée et encourager une adoption plus large. Les projets au sein de l'écosystème ASI, tels que la modélisation financière pilotée par l'IA, les diagnostics de soins de santé personnalisés et la gestion autonome de la chaîne d'approvisionnement, mettent en lumière le potentiel de l'IA dans différents secteurs.
L'objectif est de simplifier l'adoption de l'IA pour les développeurs et les entreprises en fournissant un cadre cohérent et accessible. Cela comprend l'intégration de divers composants de la pile ASI - tels que les protocoles de partage de données, les agents autonomes et l'informatique en nuage décentralisée - dans un système cohérent qui prend en charge le déploiement transparent des applications d'IA. En unifiant ces éléments, l'alliance garantit que les services d'IA restent efficaces, évolutifs et faciles à intégrer dans des écosystèmes décentralisés.
Le troisième pilier aborde le besoin de ressources informatiques évolutives pour soutenir la demande croissante de traitement de l'IA. Les services cloud centralisés traditionnels présentent souvent des goulots d'étranglement et des coûts élevés, limitant le développement de l'IA. Pour résoudre cela, ASI exploite l'infrastructure informatique décentralisée de CUDOS, fournissant aux projets d'IA une puissance de traitement à la demande.
Mettre à l'échelle le calcul décentralisé garantit que les développeurs d'IA disposent des ressources nécessaires pour former des modèles complexes, traiter de grands ensembles de données et exécuter des applications d'IA en temps réel. En répartissant les tâches de calcul sur un réseau décentralisé, ASI améliore l'efficacité et réduit les coûts tout en maintenant des niveaux de performance élevés.
Points forts