Nebula AI engagiert sich für den Aufbau einer dezentralen Infrastrukturkette für künstliche Intelligenz (Zhiyun Chain), die den Energieverbrauch traditioneller Workload-Proofs reduziert, indem sie GPU-Mining-Maschinen in Rechendienste für künstliche Intelligenz umwandelt. NBAI-Token werden verwendet, um Rechenleistung zu erwerben, wie zum Beispiel: Entwicklertests; Nutzung von DAI-Anwendungen; Kauf von DAI-Schulungsdiensten usw.

Projektziele

Um die aktuelle Situation des zentralisierten Cloud-Computing zu verbessern, nutzen wir die dezentrale Natur der Blockchain-Technologie, um weltweit Rechenleistung zu vermieten und an Maschinen mit künstlicher Intelligenz zu verteilen. Die Blockchain-Verschlüsselungstechnologie vermeidet effektiv das Vorhandensein interner Lecks, und die Wartung von verteilten KI-Recheneinheiten wird den Besitzern von großen und kleinen Recheneinheiten mit künstlicher Intelligenz übergeben, was die Wartungsarbeitsmenge stark reduziert. Dieses Gesamtziel kann in die folgenden Unterziele aufgeteilt werden:
1. Gemeinsame KI-Computerplattform
Die gemeinsame Nutzung der KI-Computerplattform wird das Problem des Eigentümers und der unausgewogenen Nutzung von KI-Geräten lösen Nachfragebedingungen bei den Verbrauchern. Besitzer von KI-Computergeräten können nicht 100 % ihres Rechenpotenzials nutzen, was zu ungenutzten Rechenressourcen führt. Gleichzeitig kann eine große Anzahl von Benutzern, die Rechenleistung für künstliche Intelligenz benötigen, keine kostengünstigen KI-Rechenressourcen erhalten. Die Punkt-zu-Punkt-Zahlungs- und Blockchain-Buchhaltungstechnologie durch Blockchain-Technologie kann die gemeinsame Nutzung von KI-Rechenleistung ermöglichen, um die Zahlung und gemeinsame Nutzung auf die bequemste Weise abzuschließen.
2. Physische KI-Recheneinheit
Eine große Anzahl von GPU-Computing-Mining-Maschinen kann in KI-Recheneinheiten umgewandelt werden, wodurch von einfachen Hash-Berechnungen zu aussagekräftigeren KI-Aufgabenberechnungen übergegangen wird. Aufgrund der Besonderheit des KI-Computings ist es notwendig, ein bestimmtes System vorzuinstallieren und den Client einschließlich des Abrechnungssystems regelmäßig zu aktualisieren, um die Leistung der Hardware besser auszunutzen und die KI-Rechenleistung zu teilen.
3. Dezentrale KI-Anwendung
Wenn eine dezentrale KI-Anwendung (Dezentrale KI-Anwendung) mit dem System verbunden ist, benötigt sie eine entsprechende Schnittstelle, damit Programmierer von DAI-Apps bequem Entwicklungsanrufe tätigen können Auf diese Weise können Sie die leistungsstarke Rechenleistung der Plattform nutzen. Es umfasst hauptsächlich Zahlungs-API, API zur Schätzung der Rechenleistung, API zur Schätzung der Arbeitslast usw., um die Entwicklung von KI-Anwendungen zu beschleunigen.
4. Verteilten IPFS-Speicher integrieren
Dezentralisierte Anwendungen müssen Dateispeichersysteme zum Speichern von Daten verwenden. Eine Option ist das IPFS-Speichersystem, um den traditionellen chinesischen zentralisierten Cloud-Speicher oder den lokalen Dateispeicher zu ersetzen eine besser verteilte Speicherung erreichen.
IPFS InterPlanetary File System (InterPlanetary File System, kurz IPFS) ist ein Netzwerkübertragungsprotokoll, das entwickelt wurde, um persistente und verteilte Speicherung und gemeinsam genutzte Dateien zu erstellen. Es ist ein inhaltsadressierbares Peer-to-Peer-Hypermedia-Verteilungsprotokoll. Knoten im IPFS-Netzwerk bilden ein verteiltes Dateisystem. In Zukunft werden die meisten IPFS-Cross-Chain-Technologieaufrufe verwenden.Für Cross-Chain-Technologie siehe Cross-Chain-Serviceaufrufe.
5. KI-Ingenieur-Trainingszentrum
Nebula AI wird ein systematisches Trainingszentrum für künstliche Intelligenz einrichten, um Grundkenntnisse im Bereich der Praxis der künstlichen Intelligenz zu vermitteln: Lernen, Projektpraxis, schrittweiser Aufbau und Training Modelle künstlicher Intelligenz im Produktdesign. Wir setzen uns dafür ein, die neuesten Anwendungen und Kenntnisse in der Branche der künstlichen Intelligenz zu verbreiten und herausragende Talente für künstliche Intelligenz zu fördern und bereitzustellen. Die Mission ist es, die Talentlücke zu schließen und die Leistungsfähigkeit der künstlichen Intelligenz in der Wirtschaft voll auszuschöpfen.

Gebrauchswert

Die Token des Systems werden zum Kauf von Rechenleistung verwendet. Wenn die Trainingsdaten relativ klein sind, sind die verbrauchten Token relativ klein, und wenn die Trainingsdaten groß sind, steigen die verbrauchten Token entsprechend. Die gezahlte Gebühr hängt von den Schulungskosten und dem Wert des aktuellen Tokens ab. Berechnen Sie die Rechenleistung, die jede 1080Ti-Grafikkarte für eine Minute erzeugt, also 7514 GFLOP/s×60.

Benutzernutzungsszenarien

1. Quantitativer Handel
Quantitativer Handel hat schon sehr früh Maschinen für Hilfsarbeiten eingesetzt.Analysten verwenden verschiedene quantitative Modelle, um einige Indikatoren zu entwerfen und die Datenverteilung zu beobachten Die Maschine als Rechenmaschine. Bis zum Aufkommen des maschinellen Lernens in den letzten Jahren konnten Daten schnell und massiv analysiert, angepasst und vorhergesagt werden, um den Trend zukünftiger Finanzprodukte genauer vorherzusagen.Die Berechnung dieser Modelle erfordert jedoch eine große Anzahl von Menschen KI-Computing Fähigkeit. Wenn die traditionelle Methode übernommen wird, muss jede Handelsabteilung ihr eigenes Rechenzentrum aufbauen. Und gemeinsam genutzte Rechenleistung kann teure Wartungskosten sparen. Lassen Sie Finanzhandelsfirmen sich mehr auf die Prognose selbst konzentrieren.
2. Lernplan für künstliche Intelligenz
Colleges und Universitäten bieten nach und nach Kurse für künstliche Intelligenz an. Dieser Trend wird in den nächsten Jahren immer beliebter werden. Wenn Studenten im Allgemeinen lernen, werden Sie sich dafür entscheiden Führen Sie kleine Aufgaben lokal aus und führen Sie zeitaufwändige Aufgaben im Computerraum der Schule aus. Diese fragmentierten Aufgaben können jedoch vollständig durch die Blockchain-Computing-Power-Cloud gelöst werden. Der kostengünstige KI-Computing-Service eignet sich sehr gut für Studierende, um verschiedene Rechenübungen zu absolvieren und eigene Modelle schnell zu modifizieren.
3. Biomedizinische künstliche Intelligenz
Das frühe Screening von Tumoren ist von großer Bedeutung, aber aufgrund der kleinen Läsionsfläche von Krebs im Frühstadium ist es mit traditionellen Methoden schwierig, gutartig und bösartig zu beurteilen , was die klinische Diagnose erschwert , Ärzte müssen häufig einen Biopsienachweis durchführen, was nicht nur die medizinischen Kosten erhöht, sondern den Patienten auch große Schmerzen bereitet. Die Anwendung künstlicher Intelligenz auf die medizinische Bilderkennung und multidisziplinäre kollaborative Diagnose kann diese Schwierigkeit effektiv durchbrechen, die diagnostischen Fähigkeiten der Ärzte verbessern, eine schnelle Entscheidungsfindung unterstützen und die Transformation medizinischer Dienstleistungen hin zu Individualisierung und Präzision fördern.

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