Nebula AI se compromete a construir una cadena de infraestructura informática de inteligencia artificial descentralizada (Cadena Zhiyun), que reduce el consumo de energía de las pruebas de carga de trabajo tradicionales mediante la conversión de máquinas de minería GPU en servicios informáticos de inteligencia artificial. Los tokens NBAI se utilizan para comprar poder de cómputo, como: pruebas de desarrolladores, uso de aplicaciones DAI, compra de servicios de capacitación DAI, etc.

Objetivos del proyecto

Para mejorar la situación actual de la computación en la nube centralizada, utilizamos la naturaleza descentralizada de la tecnología blockchain para alquilar y distribuir potencia informática a máquinas de inteligencia artificial a escala global. La tecnología de encriptación Blockchain evita efectivamente la existencia de fugas internas, y el mantenimiento de las unidades informáticas de IA distribuidas se entrega a los propietarios de las unidades informáticas de inteligencia artificial grandes y pequeñas, lo que reduce en gran medida la cantidad de trabajo de mantenimiento. Este objetivo general se puede dividir en los siguientes subobjetivos:
1. Plataforma informática de IA compartida
Compartir la plataforma de equipos informáticos de IA resolverá el problema del propietario y el uso de equipos de IA desequilibrados. condiciones de demanda entre los consumidores. Los propietarios de dispositivos informáticos de IA no pueden utilizar el 100 % de su potencial informático, lo que genera recursos informáticos inactivos. Al mismo tiempo, una gran cantidad de usuarios que necesitan poder de cómputo de inteligencia artificial no pueden obtener recursos de cómputo de IA rentables. El pago punto a punto y la tecnología de contabilidad blockchain a través de la tecnología blockchain pueden permitir compartir el poder de cómputo de IA para completar el pago y el intercambio de la manera más conveniente.
2. Unidad de cómputo físico de IA
Una gran cantidad de máquinas de minería de cómputo GPU se pueden convertir en unidades de cómputo de IA, transformándose así de simples cálculos hash a cálculos de tareas de IA más significativos. Debido a la particularidad de la informática de IA, es necesario preinstalar un sistema específico y actualizar periódicamente el cliente, incluido el sistema de contabilidad, para utilizar mejor el rendimiento del hardware y compartir la potencia informática de la IA.
3. Aplicación de IA descentralizada
Cuando una aplicación de IA descentralizada (Aplicación de IA descentralizada) está conectada al sistema, necesita una interfaz correspondiente para permitir que los programadores de la aplicación DAI realicen llamadas de desarrollo de manera conveniente en de esta manera para utilizar el poder de cómputo de gran alcance en la plataforma. Incluye principalmente API de pago, API de estimación de potencia informática, API de estimación de carga de trabajo, etc., para acelerar el desarrollo de aplicaciones de IA.
4. Integrar el almacenamiento distribuido IPFS
Las aplicaciones descentralizadas necesitan usar un sistema de almacenamiento de archivos para almacenar datos, una opción es el sistema de almacenamiento IPFS para reemplazar el almacenamiento en la nube centralizado chino tradicional o el almacenamiento local de archivos para lograr un mejor almacenamiento distribuido.
El sistema de archivos interplanetarios IPFS (Sistema de archivos interplanetarios, abreviado IPFS) es un protocolo de transmisión de red diseñado para crear archivos compartidos y de almacenamiento persistentes y distribuidos. Es un protocolo de distribución de hipermedios peer-to-peer direccionable por contenido. Los nodos en la red IPFS formarán un sistema de archivos distribuido. En el futuro, la mayoría de IPFS utilizará llamadas de tecnología de cadena cruzada. Para tecnología de cadena cruzada, consulte llamadas de servicio de cadena cruzada.
5. Centro de formación de ingenieros de IA
Nebula AI establecerá un centro de formación sistemática de inteligencia artificial para proporcionar conocimientos básicos en el campo de la práctica de la inteligencia artificial. Aprendizaje, práctica de proyectos, construcción y formación graduales. modelos de inteligencia artificial en el diseño de productos. Estamos comprometidos con la difusión de las últimas aplicaciones y conocimientos en la industria de la inteligencia artificial, y con el cultivo y la entrega de talentos sobresalientes en inteligencia artificial. La misión es llenar el vacío de talento y aprovechar al máximo el poder de la inteligencia artificial en los negocios.

Valor en uso

Los tokens del sistema se utilizan para comprar poder de cómputo. Cuando los datos de entrenamiento son relativamente pequeños, los tokens consumidos son relativamente pequeños, y cuando los datos de entrenamiento son grandes, los tokens consumidos aumentan en consecuencia. La tarifa pagada está relacionada con el costo de capacitación y el valor del token actual. Calcule la potencia informática generada por cada tarjeta gráfica 1080Ti durante un minuto, que es 7514 GFLOP/s×60.

Escenarios de uso del usuario

1. Comercio cuantitativo
El comercio cuantitativo ha estado utilizando máquinas para trabajos auxiliares desde una etapa muy temprana. Los analistas utilizan varios modelos cuantitativos para diseñar algunos indicadores y observar la distribución de datos, utilizando la máquina como una calculadora. Hasta el surgimiento del aprendizaje automático en los últimos años, los datos pueden analizarse, ajustarse y predecirse de manera rápida y masiva, para predecir con mayor precisión la tendencia de los productos financieros futuros.Sin embargo, el cálculo de estos modelos requiere una gran cantidad de personas. capacidad. Si se adopta el método tradicional, cada departamento comercial debe construir su propio centro de datos. Y el poder de cómputo compartido puede ahorrar costos de mantenimiento costosos. Deje que las empresas de comercio financiero se centren más en la previsión.
2. Plan de aprendizaje de inteligencia artificial
Los colegios y universidades están ofreciendo gradualmente cursos de inteligencia artificial. Esta tendencia se volverá más popular en los próximos años. Cuando los estudiantes aprenden En general, elegirá ejecute tareas pequeñas localmente y ejecute tareas que consumen mucho tiempo en la sala de computadoras de la escuela. Sin embargo, estas tareas fragmentadas pueden resolverse por completo mediante la nube de potencia informática blockchain. El servicio de computación AI de bajo costo es muy adecuado para que los estudiantes completen varios ejercicios de computación y modifiquen rápidamente sus propios modelos.
3. Inteligencia artificial biomédica
La detección temprana de tumores es de gran importancia, pero debido a la pequeña área de lesión de los cánceres tempranos, los métodos tradicionales son difíciles de juzgar benignos y malignos. , lo que dificulta el diagnóstico clínico. Los médicos a menudo necesitan realizar una detección por biopsia, lo que no solo aumenta los costos médicos, sino que también genera un gran dolor para los pacientes. La aplicación de la inteligencia artificial al reconocimiento de imágenes médicas y al diagnóstico colaborativo multidisciplinario puede superar de manera efectiva esta dificultad, mejorar las capacidades de diagnóstico de los médicos, ayudar a tomar decisiones rápidas y promover la transformación de los servicios médicos hacia la individualización y la precisión.

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