Cryptocurrency: 22097
Bursa: 630
Kapitalisasi Pasar: $$3.02T
Vol 24j: $186.36B
Dominasi: BTC: 59.6% ETH: 12.6%
Gas ETH: 29 Gwei
Semua bahasa
Nebula AI berkomitmen untuk membangun rantai infrastruktur komputasi kecerdasan buatan terdesentralisasi (Zhiyun Chain), yang mengurangi konsumsi energi untuk pembuktian beban kerja tradisional dengan mengonversi mesin penambangan GPU menjadi layanan komputasi kecerdasan buatan. Token NBAI digunakan untuk membeli daya komputasi, seperti: pengujian pengembang; penggunaan aplikasi DAI; pembelian layanan pelatihan DAI, dll.
Untuk meningkatkan situasi komputasi awan terpusat saat ini, kami menggunakan sifat teknologi blockchain yang terdesentralisasi untuk menyewa dan mendistribusikan daya komputasi ke mesin kecerdasan buatan dalam skala global. Teknologi enkripsi Blockchain secara efektif menghindari adanya kebocoran internal, dan pemeliharaan unit komputasi AI terdistribusi diserahkan kepada pemilik unit komputasi kecerdasan buatan besar dan kecil, yang sangat mengurangi kuantitas pekerjaan pemeliharaan. Sasaran keseluruhan ini dapat dibagi menjadi sub-tujuan berikut:
1. Platform komputasi AI bersama
Berbagi platform peralatan komputasi AI akan menyelesaikan masalah pemilik dan penggunaan peralatan AI yang tidak seimbang kondisi permintaan di antara konsumen. Pemilik perangkat komputasi AI tidak dapat menggunakan 100% potensi komputasinya, sehingga sumber daya komputasi tidak digunakan. Pada saat yang sama, sejumlah besar pengguna yang membutuhkan daya komputasi kecerdasan buatan tidak dapat memperoleh sumber daya komputasi AI yang hemat biaya. Teknologi pembayaran point-to-point dan pembukuan blockchain melalui teknologi blockchain memungkinkan pembagian daya komputasi AI untuk menyelesaikan pembayaran dan berbagi dengan cara yang paling nyaman.
2. Unit komputasi fisik AI
Sejumlah besar mesin penambangan komputasi GPU dapat diubah menjadi unit komputasi AI, sehingga mengubah dari perhitungan hash sederhana menjadi perhitungan tugas AI yang lebih bermakna . Karena kekhasan komputasi AI, sistem tertentu perlu diinstal sebelumnya dan secara teratur memperbarui klien, termasuk sistem akuntansi, agar dapat memanfaatkan kinerja perangkat keras dengan lebih baik dan berbagi daya komputasi AI.
3. Aplikasi AI Terdesentralisasi
Ketika aplikasi AI terdesentralisasi (Aplikasi AI Terdesentralisasi) terhubung ke sistem, diperlukan antarmuka yang sesuai untuk memungkinkan pemrogram Aplikasi DAI melakukan panggilan pengembangan dengan mudah cara ini untuk menggunakan daya komputasi yang kuat di platform. Ini terutama mencakup API pembayaran, API estimasi daya komputasi, API estimasi beban kerja, dll., Untuk mempercepat pengembangan aplikasi AI.
4. Mengintegrasikan penyimpanan terdistribusi IPFS
Aplikasi terdesentralisasi perlu menggunakan sistem penyimpanan file untuk menyimpan data, salah satu opsinya adalah sistem penyimpanan IPFS untuk menggantikan penyimpanan cloud terpusat Cina tradisional atau penyimpanan file lokal untuk mencapai penyimpanan terdistribusi yang lebih baik.
IPFS InterPlanetary File System (InterPlanetary File System, disingkat IPFS) adalah protokol transmisi jaringan yang dirancang untuk membuat penyimpanan dan file bersama yang persisten dan terdistribusi. Ini adalah protokol distribusi hypermedia peer-to-peer yang dapat dialamatkan konten. Node dalam jaringan IPFS akan membentuk sistem file terdistribusi. Di masa mendatang, sebagian besar IPFS akan menggunakan panggilan teknologi lintas rantai. Untuk teknologi lintas rantai, silakan merujuk ke panggilan layanan lintas rantai.
5. Pusat Pelatihan Insinyur AI
Nebula AI akan mendirikan pusat pelatihan kecerdasan buatan yang sistematis untuk memberikan pengetahuan dasar di bidang praktik kecerdasan buatan. Pembelajaran, praktik proyek, pembangunan dan pelatihan bertahap model kecerdasan buatan dalam desain produk. Kami berkomitmen untuk menyebarkan aplikasi dan pengetahuan terbaru dalam industri kecerdasan buatan, serta mengembangkan dan menghasilkan bakat kecerdasan buatan yang luar biasa. Misinya adalah untuk mengisi kesenjangan bakat dan memainkan sepenuhnya kekuatan kecerdasan buatan dalam bisnis.
Token sistem digunakan untuk membeli daya komputasi. Ketika data pelatihan relatif kecil, token yang dikonsumsi relatif kecil, dan ketika data pelatihan besar, token yang dikonsumsi juga meningkat. Biaya yang dibayarkan terkait dengan biaya pelatihan dan nilai token saat ini. Hitung daya komputasi yang dihasilkan oleh setiap kartu grafis 1080Ti selama satu menit, yaitu 7514 GFLOP/s×60.
1. Perdagangan kuantitatif
Perdagangan kuantitatif telah menggunakan mesin untuk pekerjaan tambahan sejak tahap sangat awal. Analis menggunakan berbagai model kuantitatif untuk merancang beberapa indikator dan mengamati distribusi data, menggunakan mesin sebagai kalkulator. Hingga munculnya pembelajaran mesin dalam beberapa tahun terakhir, data dapat dengan cepat dan masif dianalisis, disesuaikan, dan diprediksi, sehingga dapat memprediksi tren produk keuangan masa depan dengan lebih akurat.Namun, perhitungan model ini membutuhkan banyak orang komputasi AI kemampuan. Jika metode tradisional diadopsi, setiap departemen perdagangan perlu membangun pusat datanya sendiri. Dan berbagi daya komputasi dapat menghemat biaya perawatan yang mahal. Biarkan perusahaan perdagangan keuangan lebih fokus pada peramalan itu sendiri.
2. Rencana pembelajar kecerdasan buatan
Perguruan tinggi dan universitas secara bertahap menawarkan kursus kecerdasan buatan. Tren ini akan menjadi lebih populer dalam beberapa tahun mendatang. Ketika siswa belajar Secara umum, Anda akan memilih untuk menjalankan tugas kecil secara lokal, dan menjalankan tugas yang memakan waktu di ruang komputer sekolah. Namun, tugas-tugas yang terfragmentasi ini dapat diselesaikan sepenuhnya oleh cloud daya komputasi blockchain. Layanan komputasi AI berbiaya rendah sangat cocok bagi siswa untuk menyelesaikan berbagai latihan perhitungan dan dengan cepat memodifikasi model mereka sendiri.
3. Kecerdasan Buatan Biomedis
Skrining awal tumor sangat penting, tetapi karena area lesi kanker awal yang kecil, metode tradisional sulit untuk menilai jinak dan ganas , yang mempersulit diagnosis klinis , Dokter seringkali perlu melakukan deteksi biopsi, yang tidak hanya meningkatkan biaya medis, tetapi juga menimbulkan rasa sakit yang luar biasa bagi pasien. Penerapan kecerdasan buatan untuk pengenalan citra medis dan diagnosis kolaboratif multidisiplin dapat secara efektif mengatasi kesulitan ini, meningkatkan kemampuan diagnostik dokter, membantu pengambilan keputusan yang cepat, dan mempromosikan transformasi layanan medis menjadi individualisasi dan presisi.
*Konten di atas dikelola oleh YouToCoin official. Jika dicetak ulang, sebutkan sumbernya.