Infrastruktur Kecerdasan Buatan Terdesentralisasi

Arsitektur ASI berputar di sekitar Autonomous Economic Agents (AEA), entitas AI yang beroperasi sendiri yang dirancang untuk berinteraksi dengan jaringan terdesentralisasi. Para agen ini mengotomatisasi pengambilan keputusan, pertukaran data, dan layanan AI tanpa pengawasan terpusat. Dengan memfasilitasi komunikasi lintas platform, AEAs meningkatkan interoperabilitas AI, memungkinkan model AI bekerja sama secara real-time.

Integrasi lintas platform memastikan aksesibilitas model AI dan dataset di berbagai jaringan. Dengan menggunakan protokol terdesentralisasi, ASI menghilangkan ketergantungan pada infrastruktur cloud tradisional, mengurangi bottleneck dalam pemrosesan AI. Struktur ini meningkatkan skalabilitas aplikasi AI, mendukung implementasi yang efisien di industri seperti keuangan, perawatan kesehatan, dan manajemen rantai pasok.

Berbagi Data dan Monetisasi

Data sangat penting untuk pelatihan dan optimisasi AI, tetapi sistem AI tradisional sering membatasi akses dan mengontrol secara terpusat. ASI memperkenalkan model pembagian data terdesentralisasi, memungkinkan kontributor data untuk tetap memiliki kepemilikan sementara memungkinkan data digunakan untuk pengembangan AI. Mekanisme pertukaran yang aman memastikan bahwa informasi sensitif dilindungi sambil memungkinkan model AI memanfaatkan dataset yang beragam.

Mekanisme monetisasi terintegrasi ke dalam kerangka ASI, memungkinkan penyedia data untuk diimbangi atas kontribusi mereka. Pengguna dapat berbagi kumpulan data, hasil pelatihan AI, dan peningkatan model melalui pasar AI terdesentralisasi, memastikan distribusi nilai yang transparan. Pendekatan ini memberikan insentif kepada peneliti, perusahaan, dan pengembang independen untuk berpartisipasi, menciptakan ekosistem AI yang lebih inklusif.

Komputasi awan terdesentralisasi CUDOS

Aplikasi kecerdasan buatan memerlukan sejumlah besar sumber daya komputasi, yang biasanya disediakan oleh layanan cloud terpusat. ASI terintegrasi dengan CUDOS, jaringan komputasi terdesentralisasi, untuk menyediakan daya pemrosesan yang dapat diskalakan untuk proyek kecerdasan buatan. Dengan mendistribusikan tugas komputasi di seluruh jaringan terdesentralisasi, CUDOS mengurangi biaya, meningkatkan efisiensi, dan memastikan akses yang adil ke infrastruktur kecerdasan buatan.

CUDOS menyediakan sumber daya komputasi sesuai permintaan di ekosistem ASI untuk pelatihan, inferensi, dan eksekusi kecerdasan buatan. Model ini memastikan komputasi kecerdasan buatan yang efisien dan hemat biaya dengan menawarkan alternatif terdesentralisasi bagi penyedia layanan cloud tradisional bagi pengembang kecerdasan buatan. Dengan CUDOS, model kecerdasan buatan dalam ASI dapat mengatasi dataset kompleks, mengoptimalkan algoritma pembelajaran mesin, dan melakukan operasi kecerdasan buatan secara real-time tanpa bergantung pada infrastruktur terpusat.

Sorotan

• Infrastruktur Kecerdasan Buatan Terdesentralisasi - Agen Ekonomi Otonom (AEA) mengotomatisasi layanan kecerdasan buatan dan mempromosikan integrasi lintas platform yang mulus.
• Integrasi lintas platform yang dapat diskalakan - Pastikan model AI dan kumpulan data dapat berinteraksi di berbagai jaringan terdesentralisasi untuk meningkatkan efisiensi dan kolaborasi.
• Berbagi Data dan Kepemilikan - ASI menyediakan model terdesentralisasi yang aman yang memungkinkan kontributor data untuk tetap memiliki kepemilikan data dan mendorong pengembangan AI melalui monetisasi dataset.
• Monetisasi melalui layanan AI - penyedia data dan pengembang mendapatkan kompensasi melalui pasar AI terdesentralisasi, memastikan distribusi nilai yang adil.
• Komputasi awan terdesentralisasi CUDOS - menyediakan sumber daya komputasi yang dapat diskalakan untuk pelatihan dan eksekusi kecerdasan buatan, mengurangi biaya dan meningkatkan efisiensi.