Num mundo cada vez mais impulsionado por dados e moldado pela Inteligência Artificial (IA), garantir a confiança, transparência e origem da informação tornou-se um desafio crítico. À medida que os sistemas de IA se tornam mais poderosos e integrados nos processos de tomada de decisão, os riscos associados à desinformação, algoritmos opacos e controlo centralizado aumentam dramaticamente. Estabelecer sistemas que possam verificar a autenticidade dos dados, preservar os direitos de propriedade e permitir a participação aberta é essencial para um futuro digital justo e seguro. Um projeto que aborda esses desafios ao fundir a infraestrutura Web3 com frameworks prontos para IA é o protocolo de gráfico de conhecimento descentralizado conhecido como OriginTrail.

O que é OriginTrail (TRAC)?

Entre 2013 e 2016, as bases para o OriginTrail foram lançadas através de pilotos da cadeia de abastecimento em toda a Europa. Esses primeiros protótipos se concentraram em carne bovina, laticínios, aves e vegetais orgânicos, integrando-se com sistemas de planejamento de recursos empresariais (ERP) como Microsoft Navision e SAP. Em 2017, a OriginTrail começou a vincular usuários ao Ethereum e estabeleceu um escritório de projetos em Xangai. No início de 2018, a equipe liderada por Žiga Drev, Tomaž Levak e Branimir Rakić lançou uma oferta inicial de moedas, levantando US$ 22,5 milhões em menos de 20 minutos. Esse rápido sucesso levou ao desenvolvimento do OriginTrail Decentralized Knowledge Graph (DKG), uma infraestrutura adotada por empresas como BSI, SBB e WFH. Entre 2018 e 2022, a OriginTrail lançou sua rede principal sem permissão, introduziu camadas de conhecimento zero e refinou seus modelos de incentivo e mecanismos de licitação por meio de versões múltiplas. A Trace Labs, a principal empresa de desenvolvimento com sede em Hong Kong, ganhou o Walmart Food Safety Innovation Spark Award durante este período. Em 2022, o segundo whitepaper foi lançado, detalhando ainda mais a tokenização de ativos do mundo real e o papel da DKG. No final de 2023, a fase Turing introduziu o DKG V6 e o ChatDKG alinhado à IA, abordando a lacuna de confiança na IA generativa. Até 2024, a OriginTrail lançou seu blockchain NeuroWeb para apoiar a expansão do gráfico de conhecimento em cadeias EVM. A partir de abril de 2025, a fase Metcalfe está em andamento, centrada em DKG V8 e verificabilidade de IA descentralizada. Inspirada por Bob Metcalfe, esta fase enfatiza a Geração Aumentada de Recuperação (dRAG) e a inferência de conhecimento. Com mais de uma década de desenvolvimento, a OriginTrail continua a expandir os limites da infraestrutura de dados confiável, apoiando setores como cadeias de suprimentos, saúde e IA.

OriginTrail foi criado para construir uma Internet Verificável para IA, baseada em neutralidade, inclusão e usabilidade, permitindo uma infraestrutura de dados confiável para sistemas de IA descentralizados e Web3.

Como Funciona o OriginTrail? Gráfico de Conhecimento Descentralizado e NeuroWeb

A OriginTrail opera através de uma sofisticada infraestrutura de dados conhecida como Graph de Conhecimento Descentralizado (DKG), um sistema construído com o propósito de trazer verificabilidade, propriedade e acessibilidade ao conhecimento digital num ambiente descentralizado. Numa era digital saturada de desinformação, a capacidade de verificar e possuir conhecimento é cada vez mais vital, especialmente para sistemas de inteligência artificial (IA) que dependem de inputs de dados precisos e em tempo real. O DKG foi concebido para enfrentar estes desafios, transformando dados em Ativos de Conhecimento prontos para IA, verificáveis e acessíveis através de uma rede descentralizada de nós.

Origem: whitepaper origintrail

O OriginTrail DKG é uma rede de código aberto estruturada em três camadas interligadas que formam um conjunto de IA neuro-simbólica. A camada de confiança garante a integridade dos dados utilizando a tecnologia blockchain. A camada de base de conhecimento aplica a IA simbólica para estruturar e raciocinar eficazmente sobre o conhecimento. Por último, a camada de IA verificável emprega modelos de IA neural para automação e adaptabilidade. Juntos, eles fornecem um sistema robusto para organizar, recuperar e validar informações.

Uma das funcionalidades mais avançadas do OriginTrail DKG é a implementação do Decentralized Retrieval-Augmented Generation (dRAG). Com base no conceito de Retrieval-Augmented Generation (RAG), o dRAG melhora os sistemas de IA generativa ao integrar IA simbólica através de um grafo de conhecimento descentralizado. Isso permite que os sistemas obtenham conhecimento relevante e verificado antes de gerar respostas, melhorando assim a precisão e relevância das saídas de IA. O dRAG é especialmente valioso porque combina as forças de generalização das redes neurais com a precisão e raciocínio contextual da IA simbólica.

Origem: origintrail.io

Dentro do DKG, os Ativos de Conhecimento servem como a unidade central de informação. Estes são contentores de conhecimento em vários formatos, possíveis de possuir, identificáveis de forma única pelos Localizadores de Ativos Uniformes (UALs). A propriedade é gerida através de NFTs, permitindo um controlo seguro e monetização de dados. A descoberta está implícita na sua estrutura, utilizando princípios de dados ligados e permitindo ligações em toda a internet. A verificabilidade é assegurada através de provas criptográficas baseadas em árvores de Merkle registadas na blockchain, tornando cada ativo auditável e resistente a adulterações.

Os sistemas de IA e agentes podem aceder a estes Ativos de Conhecimento com precisão, utilizando métodos de consulta simbólicos e neurais. Quer estejam a alimentar chatbots, agentes autónomos ou grandes modelos de linguagem, o DKG fornece uma base transparente e rastreável para a IA. Cada ativo pode ser consultado, verificado e integrado, formando uma rede de fontes de dados interoperáveis e fiáveis que suportam aplicações de IA confiáveis.

Por fim, o OriginTrail DKG redefine a utilidade dos dados na era Web3 e AI, transformando o conhecimento em uma classe de ativo descentralizada, própria e verificável. Forma a espinha dorsal de uma Internet Verificável para AI, garantindo que tanto humanos quanto máquinas possam acessar informações precisas e confiáveis em tempo real, com garantias de procedência, propriedade e integridade.

NeuroWeb

No centro da evolução da infraestrutura da OriginTrail está o NeuroWeb, um blockchain de camada 1 projetado para aprimorar a economia de conhecimento descentralizado por meio da estreita integração com gráficos de conhecimento e inteligência artificial. O NeuroWeb opera como um hub de inovação multichain, alinhado com os princípios de neutralidade, inclusão e usabilidade. Construído usando o framework Substrate e garantido pela Polkadot, ele suporta compatibilidade com EVM, tornando-o interoperável com Ethereum e outras redes da Máquina Virtual Ethereum (EVM). Através destas integrações, o NeuroWeb facilita uma expansão contínua do Grafo de Conhecimento Descentralizado (DKG) da OriginTrail em ecossistemas.

Origem: origintrail.io

A NeuroWeb é governada pela comunidade OriginTrail e alimentada pelo token NEURO. Este token de utilidade nativa suporta as funções econômicas e de governação principais da plataforma, incluindo a incentivação dos participantes da rede, staking e mineração de conhecimento. O DKG V6 foi implementado na NeuroWeb, marcando um passo crucial rumo à construção de IA verificável, ao permitir infraestruturas de dados descentralizadas escaláveis através de ecossistemas de blockchain. Através do DKG V6, os Ativos de Conhecimento interligados podem ser desenvolvidos e mantidos em várias redes, incluindo parachains Polkadot e cadeias compatíveis com EVM.

Uma das inovações definidoras da NeuroWeb é o seu suporte para Geração Aumentada de Recuperação Descentralizada (dRAG), uma estrutura que aprimora modelos de IA generativa com conhecimento externo confiável. À medida que a quantidade de conhecimento disponível no DKG se expande, o dRAG torna-se mais eficaz. Para impulsionar esse crescimento, a NeuroWeb permite a mineração de conhecimento — um mecanismo incentivado que permite que indivíduos ou organizações criem, validem e compartilhem Ativos de Conhecimento dentro de "paranets" específicos.

Os Paranets são segmentos temáticos ou específicos de domínio do DKG que podem ser criados e geridos autonomamente. Os operadores destes Paranets podem propor estruturas de recompensa através de governação descentralizada, definindo como as emissões de tokens NEURO são distribuídas. As recompensas podem incentivar tarefas como validação de ontologia, prestação de serviços de IA ou curadoria de dados. Estes mecanismos dinâmicos de governação garantem que a NeuroWeb permaneça adaptável, promovendo espaços de dados amplos e de nicho de acordo com as necessidades em evolução da comunidade.

De forma crucial, o sistema de incentivo da NeuroWeb suporta a mineração de conhecimento tanto manual como autônoma. Nas fases iniciais, os participantes reúnem e estruturam conhecimento manualmente. À medida que os dados dentro de uma paranet amadurecem - anotados e em conformidade com os padrões ontológicos - sistemas de IA podem empregar raciocínio dedutivo e indutivo para gerar novo conhecimento autonomamente. O raciocínio dedutivo segue regras lógicas para derivar insights a partir de conhecimento existente, enquanto o raciocínio indutivo, impulsionado por ferramentas como Redes Neurais Gráficas (GNNs), identifica padrões para fazer inferências e previsões probabilísticas.

A convergência do DKG, NeuroWeb e IA através do quadro dRAG introduz uma nova era de criação autônoma de conhecimento. Os Ativos de Conhecimento tornam-se dinamicamente interligados, continuamente verificados através de provas criptográficas e cada vez mais enriquecidos através da inferência de IA. Essa simbiose melhora a integridade, relevância e utilidade dos sistemas de IA, alinhando-os com os valores Web3 de transparência, controle do usuário e descentralização.

Casos de Uso do OriginTrail

A OriginTrail aproveita o seu Decentralized Knowledge Graph (DKG) para enfrentar desafios do mundo real em vários setores. Ao permitir a troca de dados verificável e confiável, a OriginTrail capacita as organizações a construir sistemas mais seguros, eficientes e transparentes em indústrias críticas.

1. Internet mais segura na era da IA: A OriginTrail está a abordar as crescentes preocupações em torno dos deepfakes, violações de propriedade intelectual e conteúdo ilícito, como CSAM, ao introduzir uma infraestrutura de dados confiável. À medida que a IA evolui, também evoluem os seus riscos, especialmente com a produção em massa de desinformação e media prejudicial. A OriginTrail apoia uma internet verificável ao possibilitar transparência, propriedade e confiança. Ao promover um ecossistema descentralizado, resistente à censura e interoperável para conteúdo digital, potencia a inovação ética e protege tanto indivíduos como instituições num cenário online cada vez mais impulsionado pela IA.
2. Integridade da Ciência e Pesquisa Descentralizada: OriginTrail está a liderar a ciência descentralizada (DeSci) para enfrentar questões como desinformação, viés de publicação e publicação predatória. Ao transformar dados em Ativos de Conhecimento verificáveis e interconectados, os investigadores podem aceder a informações precisas e rastreáveis com uma proveniência clara. Projetos como o SciGraph utilizam o DKG para ligar dados e permitir a geração de hipóteses impulsionadas por IA, apoiando um ambiente de pesquisa mais transparente e colaborativo. Isto permite à comunidade científica construir confiança, melhorar a reprodutibilidade e desbloquear avanços mais rápidos e credíveis em áreas como ciência climática e saúde.
3. Cadeias de Abastecimento Transparentes: As cadeias de abastecimento globais são frequentemente opacas, levantando preocupações sobre sustentabilidade, direitos humanos e segurança do produto. O DKG da OriginTrail permite a partilha segura, preservando a privacidade de dados verificados em redes, promovendo a rastreabilidade e colaboração. Já está a ser utilizado por importantes iniciativas, como a Rede de Auditoria de Conformidade de Fornecedores (SCAN), com membros como Walmart e Costco. Através de Ativos de Conhecimento, a OriginTrail apoia padrões ESG, reduz a duplicação de auditorias e garante conformidade regulamentar, promovendo assim ecossistemas de comércio ético, sustentável e eficiente.
4. Infraestrutura Inteligente & Construção: Na construção, o OriginTrail aborda a falta de dados confiáveis de construção, que prejudica a sustentabilidade e a segurança. Seu sistema de gráfico descentralizado garante registros verificáveis para projetos, materiais e conformidade. Utilizado no projeto BuildChain, a tecnologia OriginTrail se integra ao Livro de Registo de Edifícios Digitais da UE, permitindo que todos os intervenientes - arquitetos, empreiteiros, proprietários - acedam a dados de construção em tempo real e à prova de manipulação. Isso melhora a eficiência, melhora a preparação para desastres e lança as bases para uma infraestrutura mais inteligente, mais verde e mais responsável.

Principais Características do OriginTrail

Autonomous Paranets

Os Paranets são sub-redes independentemente operadas dentro do Grafo de Conhecimento Descentralizado (DKG), criadas e geridas por indivíduos, organizações ou DAOs. Cada paranet inclui o seu próprio conjunto selecionado de Ativos de Conhecimento, serviços de IA e estruturas de recompensa para incentivar os contribuidores. Estes ativos podem focar-se em tópicos específicos, como dados de treino LLM, redes sociais, Indústria 4.0, ou relatórios de empresas públicas. Os Paranets utilizam dRAG (Geração com Aumento de Recuperação Descentralizada) para agregar informações precisas de fontes públicas e privadas em todo o DKG. As suas características - incluindo regras de ontologia, formatos de dados e incentivos de crescimento - são definidas pelos operadores de Paranet. Cada paranet é executado numa blockchain suportada, permitindo a interoperabilidade global dentro do DKG. A natureza modular e sem permissões dos Paranets capacita qualquer pessoa a contribuir com conhecimento de confiança, permitindo que os sistemas de IA aumentem em inteligência e especificidade. Esta estrutura alimenta um modelo descentralizado e colaborativo para geração de dados e otimização de IA em diversas indústrias e domínios.

Fonte: whitepaper origintrail

Harmonia Neuro-Simbólica

O OriginTrail promove uma sinergia única entre sistemas de IA simbólicos e neurais, combinando grafos de conhecimento baseados em fatos com as capacidades generativas de grandes modelos de linguagem. Este modelo híbrido, conhecido como IA neuro-simbólica, permite que os sistemas raciocinem e criem, utilizando dados estruturados e verificáveis para apoiar a produção imaginativa e criativa. A camada simbólica (alimentada pelo DKG) garante a integridade dos dados, rastreabilidade e propriedade, proporcionando uma base factual robusta. Enquanto isso, a camada neural (como LLMs) adiciona criatividade dinâmica e multimodal em texto, imagem e áudio. Esta arquitetura permite aos usuários selecionar seus modelos de IA preferidos e integrá-los com fontes de dados confiáveis. Seja projetando assistentes de IA ou construindo pipelines avançados de aprendizado de máquina, os desenvolvedores se beneficiam do equilíbrio do OriginTrail entre estrutura e inovação. O sistema oferece composição e controle sem comprometer o poder adaptativo das redes neurais, possibilitando uma IA escalável, transparente que não é apenas inteligente, mas também responsável e inclusiva.

Origem: origintrail.io

ChatDKG

O ChatDKG é uma plataforma amigável para os construtores que transforma os seus dados em Ativos de Conhecimento utilizáveis e verificáveis, permitindo o desenvolvimento de aplicações fiáveis impulsionadas por IA. Estes ativos são criados no Grafo de Conhecimento Descentralizado (DKG) da OriginTrail, garantindo a proveniência dos dados e dando aos criadores total controlo sobre a visibilidade e a utilização. Uma vez que os ativos estão ativos, os desenvolvedores podem implementar agentes de IA com comportamento previsível, aprimorado por integrações com os principais modelos de IA, incluindo OpenAI, Microsoft Copilot, Llama Index e Hugging Face. O ChatDKG também permite aos utilizadores lançar novos paranets, estabelecendo hubs de conhecimento de nicho que podem receber incentivos de rede. Para fomentar o crescimento do ecossistema, o ChatDKG inclui mecanismos para solicitar incentivos para cada novo Ativo de Conhecimento relevante adicionado. Isso não só aumenta a qualidade e quantidade dos ativos, mas também sustenta uma economia de dados confiáveis e agentes fiáveis. Quer esteja a construir um motor de busca, uma ferramenta de análise ou um chatbot de IA, o ChatDKG simplifica o processo, oferecendo uma ponte entre os seus dados e sistemas inteligentes e autónomos.

Origem: chatdkg.ai

Agentes de IA em Ação

O ChatDKG da OriginTrail permite aplicações de IA do mundo real em várias indústrias por meio de agentes inteligentes que operam com conhecimento verificado. Um exemplo é o PolkaBot.ai, uma ferramenta educacional alimentada por IA adaptada ao ecossistema Polkadot. Ele aproveita Ativos de Conhecimento selecionados pela comunidade para fornecer insights confiáveis e recursos de aprendizagem. No setor alimentar, a Perutnina Ptuj utiliza IA descentralizada para aumentar a confiança do consumidor, verificando a autenticidade do produto em todos os pontos de contato. Da mesma forma, o ChatDKG impulsiona agentes inteligentes no setor da construção na Europa, ajudando os construtores com dados confiáveis e conformidade. Na aeroespacial, a OriginTrail está por trás de uma iniciativa financiada pela UE que está a avançar com o Passaporte de Produto Digital, ajudando as indústrias a melhorar a rastreabilidade e a capacidade de resposta a eventos imprevistos. Esses casos de uso demonstram o potencial diversificado do ChatDKG, que vai desde melhorar o envolvimento do usuário até garantir a segurança dos dados e facilitar soluções regulatórias escaláveis. Cada agente de IA está ligado a dados verificáveis no DKG, garantindo confiabilidade, auditabilidade e autonomia, redefinindo, em última análise, o futuro da colaboração entre humanos e máquinas em indústrias críticas.

Origem: chatdkg.ai

Nó Principal

O Nó Principal é a espinha dorsal do DKG, garantindo a segurança da rede e ganhando recompensas TRAC a partir da atividade global de dados. Ao apostar um mínimo de 50.000 TRAC, os operadores ajudam a manter a resiliência, segurança e confiança da rede. Os Nós Principais hospedam Ativos de Conhecimento públicos e participam na distribuição de recompensas com base na utilização global do DKG. Eles podem aumentar ainda mais os ganhos através da participação delegada, onde outros detentores de TRAC contribuem para a aposta do nó. Notavelmente, o Nó Principal inclui todas as funcionalidades do Nó de Borda, fornecendo as mesmas ferramentas para a construção de IA verificável, ao mesmo tempo que adiciona suporte de infraestrutura crítico para a crescente economia do conhecimento.

Fonte: origintrail.io

Nó de Borda

O Node Edge é um gateway amigável para o Gráfico de Conhecimento Descentralizado (DKG) da OriginTrail, permitindo aos desenvolvedores construir aplicações de IA verificáveis e confiáveis. Através de uma interface simplificada ou API, os usuários podem carregar diversos formatos de dados—como PDFs, documentos do Word ou conteúdo da web—e convertê-los em Ativos de Conhecimento semanticamente ricos. Os Nodes Edge oferecem controle total sobre a privacidade dos dados, permitindo o compartilhamento seletivo no DKG. Com suporte integrado para Geração de Recuperação Aumentada descentralizada (dRAG), os usuários podem interagir com o conhecimento diretamente ou através de um assistente de IA. Opções flexíveis de integração de IA permitem a implantação de modelos locais ou conexões de serviços externos, encontrando um equilíbrio entre privacidade e escalabilidade.

Origem: origintrail.io

O que é a Moeda TRAC?

O TRAC é o token nativo que impulsiona o Grafo de Conhecimento Descentralizado e o ecossistema da OriginTrail. O seu fornecimento total conta com 500 milhões de unidades, a maioria das quais (499,4 milhões) já estão em circulação (abril de 2025).

À medida que o OriginTrail se expande para enfrentar os desafios da desinformação, da IA descentralizada e da infraestrutura Web3, o TRAC desempenha um papel central na incentivação, segurança e operações habilitadoras em toda a rede. Cada vez que um Ativo de Conhecimento é criado no DKG, consome recursos de rede. O TRAC é usado para pagar por este serviço, atuando como a taxa de acesso para publicar e atualizar ativos dentro do sistema. Embora o TRAC não seja usado diretamente como gás em todas as cadeias, uma vez que isso depende da blockchain (por exemplo, ETH na Ethereum ou NEURO na NeuroWeb), ainda é um ativo de pagamento e incentivo central em toda a infraestrutura do OriginTrail.

Os nós dentro do DKG competem para fornecer serviços de publicação e ganhar taxas de TRAC. O seu sucesso depende da qualidade do serviço, da quantidade de TRAC apostado e das configurações relacionadas com o paranet. Porque a aposta de TRAC determina quais nós podem participar e ganhar, a delegação de TRAC emergiu como uma função essencial da rede. Qualquer detentor de TRAC pode delegar tokens a um Nó Principal e ganhar recompensas proporcionais. Este sistema de aposta delegada fortalece a segurança e a resiliência do DKG, garantindo que os nós sejam devidamente incentivados e penalizados se se comportarem mal. A aposta de TRAC garante efetivamente a fiabilidade da rede e o alinhamento económico entre os participantes.

Lançado como um token ERC-20 na Ethereum em 2018, a utilidade da TRAC expandiu significativamente desde então. Além de ser usado para staking de nodes e operações de Ativos de Conhecimento, serve como um meio de transferência de valor dentro do ecossistema OriginTrail. A distribuição do token é estruturada da seguinte forma: 50% foi alocado para a pré-venda e venda pública, 20% para desenvolvimento futuro, 18% para fundadores e contribuidores pré-ICO, 5% para a equipe e consultores, 5% para a pool de liquidez e 2% para bounties. Essa alocação suporta o crescimento a longo prazo, incentivos de rede e participação descentralizada no ecossistema.

Origem: medium.com/origintrail

É TRAC um Bom Investimento?

O TRAC beneficia de uma forte utilidade dentro do ecossistema OriginTrail, servindo como o motor económico para o Gráfico de Conhecimento Descentralizado (DKG), que aborda questões prementes como transparência e desinformação em IA. O seu modelo de aposta delegada e integração com empresas do mundo real acrescentam credibilidade. No entanto, o projeto enfrenta o desafio da adoção para além dos setores de nicho. A sua complexidade técnica e dependência da convergência de longo prazo entre Web3 e IA podem limitar a tração a curto prazo. A volatilidade do mercado e a limitada consciencialização mainstream também representam riscos para o sucesso mais amplo do TRAC e a potencial valorização.

Como possuir TRAC?

Para possuir TRAC, pode utilizar os serviços de uma exchange de criptomoedas centralizada. Comece por criar uma conta Gate.ioe obter a verificação e o financiamento. Depois, está pronto para seguir os passos para comprar TRAC.

Notícias sobre OriginTrail

Conforme relatado no blog oficial da OriginTrail, o ecossistema revelou seu roteiro para 2025, destacando o lançamento do Impact Base: Gaia e a implantação do marco do DKG V8. Esta atualização acelera a inteligência artificial neuro-simbólica coletiva com ferramentas escaláveis como Nós de Borda, repositórios de conhecimento privado e inferência autônoma. O roteiro também introduz o Programa de Tesouro Programático Coletivo (CPT) de 60M TRAC para recompensar os contribuidores do ecossistema. Com avanços em privacidade, integração de IA e mineração de conhecimento verificável, a OriginTrail continua a evoluir como a camada fundamental para uma internet confiável, descentralizada e alimentada por IA.

Tomar medidas sobre TRAC

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