Nebula AI berkomitmen untuk membangun rantai komputasi kecerdasan buatan dasar yang terdesentralisasi (rantai Zhiyun), mengurangi konsumsi energi bukti pekerjaan tradisional dengan mengubah 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.

Tujuan Proyek

Untuk meningkatkan situasi terkini dari komputasi awan terpusat, kami menggunakan fitur terdesentralisasi teknologi blockchain untuk menyewa dan mengalokasikan daya komputasi secara global. Teknologi enkripsi blockchain secara efektif menghindari keberadaan kebocoran internal, sementara pemeliharaan unit komputasi AI terdistribusi diserahkan kepada pemilik unit komputasi intelijen buatan besar dan kecil, sangat mengurangi beban kerja pemeliharaan. Tujuan keseluruhan ini dapat dibagi menjadi sub-target berikut: 1. Platform komputasi AI yang dibagikan
Platform perangkat komputasi AI bersama akan membahas situasi permintaan yang tidak seimbang antara pemilik dan pengguna perangkat AI. Pemilik perangkat komputasi AI tidak dapat mencapai potensi komputasi 100%, yang menghasilkan beberapa sumber daya komputasi yang menganggur. Pada saat yang sama, sejumlah besar pengguna yang membutuhkan kekuatan komputasi kecerdasan buatan tidak dapat memperoleh sumber daya komputasi AI yang hemat biaya. Pembayaran point-to-point dan teknologi akuntansi blockchain yang diselesaikan melalui teknologi blockchain dapat memungkinkan daya komputasi AI bersama untuk menyelesaikan pembayaran dan berbagi dengan cara yang paling nyaman.
2. Unit komputasi fisik AI
Sejumlah besar penambang komputasi GPU dapat dikonversi menjadi unit komputasi AI, sehingga mengubah dari komputasi hash sederhana menjadi komputasi tugas AI yang lebih bermakna. Karena kekhasan komputasi AI, perlu untuk memulai sistem yang ditunjuk dan secara teratur memperbarui klien, termasuk sistem akuntansi, untuk memanfaatkan kinerja perangkat keras dan berbagi kemampuan komputasi AI dengan lebih baik.
3. Aplikasi AI Terdesentralisasi
Ketika aplikasi AI yang terdesentralisasi terhubung ke sistem, koneksi yang sesuai diperlukan untuk pemrogram aplikasi DAI untuk mengembangkan dan memanggil dengan cara yang nyaman untuk menggunakan daya komputasi yang kuat di platform. Ini terutama termasuk API pembayaran, API Estimasi Daya Komputasi, API Estimasi Beban Kerja, dll., Dengan demikian mempercepat pengembangan aplikasi AI.
4. IPF Terpadu Terpadu Penyimpanan
Aplikasi yang terdesentralisasi perlu menggunakan sistem penyimpanan file untuk menyimpan data. Salah satu opsi adalah mengganti penyimpanan cloud terpusat tradisional atau penyimpanan file lokal, sehingga mencapai penyimpanan terdistribusi yang lebih baik.
IPFS Interplanetary File System (IPFS) adalah protokol transmisi jaringan yang dirancang untuk membuat penyimpanan yang persisten dan terdistribusi serta file bersama. Ini adalah protokol distribusi peer hypermedia yang dapat dialamatkan. Node dalam jaringan IPFS akan membentuk sistem file terdistribusi. Sebagian besar IPF di masa depan akan menggunakan teknologi cross-rantai untuk dihubungi. Untuk teknologi rantai silang, silakan lihat panggilan layanan lintas rantai.
5. Pusat Pelatihan Insinyur AI
Nebula AI akan membangun pusat pelatihan kecerdasan buatan berbasis sistem untuk memberikan pengetahuan dasar di bidang praktik kecerdasan buatan. Insinyur akan secara bertahap membangun dan melatih model kecerdasan buatan dalam desain produk melalui pembelajaran sistematis dan praktik proyek. Kami berkomitmen untuk menyebarkan aplikasi terbaru dan pengetahuan tentang industri kecerdasan buatan dan menumbuhkan dan memberikan bakat kecerdasan buatan yang luar biasa. Kami memiliki misi untuk mengisi kekurangan bakat dan memberikan permainan penuh pada kekuatan kecerdasan buatan dalam bisnis.

Nilai Pengguna

Token sistem digunakan untuk membeli daya komputasi. Ketika data pelatihan kecil, token dikonsumsi relatif lebih sedikit, dan ketika data pelatihan besar, token yang dikonsumsi secara sesuai meningkat. Biaya yang dibayarkan terkait dengan biaya pelatihan dan nilai token saat ini. Hitung daya komputasi yang dihasilkan dalam satu menit untuk setiap kartu grafis 1080ti, yaitu 7514 GFLOP/S × 60.

Skenario Penggunaan Pengguna

1. Perdagangan Kuantitatif
Perdagangan kuantitatif telah menggunakan mesin untuk membantu dalam pekerjaan sejak awal. Analis merancang beberapa indikator melalui berbagai model kuantitatif, mengamati distribusi data, dan menggunakan mesin sebagai operator. Sampai munculnya pembelajaran mesin dalam beberapa tahun terakhir, data dapat dengan cepat dianalisis, dipasang dan diprediksi dalam jumlah besar, sehingga lebih tepatnya memprediksi tren produk keuangan di masa depan. Namun, perhitungan model -model ini membutuhkan banyak kekuatan komputasi kecerdasan buatan. Jika pendekatan tradisional diadopsi, setiap departemen perdagangan perlu membangun pusat data sendiri. Daya komputasi bersama dapat menghemat biaya perawatan yang mahal. Jadikan perusahaan perdagangan keuangan lebih fokus pada prediksi itu sendiri.
2. Program Pelajar Kecerdasan Buatan
Perguruan tinggi dan universitas saat ini secara bertahap menawarkan kursus kecerdasan buatan, dan tren ini akan menjadi lebih populer di tahun depan. Ketika siswa sedang belajar, mereka umumnya akan memilih untuk menjalankan tugas-tugas kecil secara lokal dan tugas yang memakan waktu di ruang komputer sekolah. Namun, tugas -tugas terfragmentasi ini dapat diselesaikan dengan cloud daya komputasi blockchain. Layanan komputasi AI berbiaya rendah sangat ideal bagi siswa untuk menyelesaikan berbagai latihan komputasi dan dengan cepat memodifikasi model mereka sendiri.
3. Kecerdasan Buatan Biomedis
Skrining dini tumor sangat penting, tetapi karena area kecil lesi kanker awal, metode tradisional sulit untuk menilai jinak dan ganas, yang menciptakan kesulitan dalam diagnosis klinis. Dokter sering perlu melakukan pengujian melalui biopsi, yang tidak hanya meningkatkan biaya medis, tetapi juga membawa rasa sakit yang luar biasa bagi pasien. Penerapan kecerdasan buatan untuk pengenalan citra medis dan diagnosis kolaboratif multidisiplin dapat secara efektif menerobos kesulitan ini, meningkatkan kemampuan diagnostik dokter, membantu membuat keputusan cepat, dan mempromosikan transformasi layanan medis menjadi individualisasi dan presisi.

*Konten di atas disusun oleh akun resmi akun non-kecil. Jika dicetak ulang, harap tunjukkan sumbernya.