Nebula AI er forpliktet til å bygge en desentralisert kunstig intelligens datainfrastrukturkjede (Zhiyun Chain), som reduserer energiforbruket til tradisjonelle arbeidsbelastningsbevis ved å konvertere GPU-gruvemaskiner til kunstig intelligens databehandlingstjenester. NBAI-tokens brukes til å kjøpe datakraft, for eksempel: utviklertesting; bruk av DAI-applikasjoner; kjøp av DAI-treningstjenester, etc.

Prosjektmål

For å forbedre dagens situasjon med sentralisert skydatabehandling, bruker vi blokkjedeteknologiens desentraliserte natur til å leie og distribuere datakraft til kunstig intelligensmaskiner på global skala. Blockchain-krypteringsteknologi unngår effektivt eksistensen av interne lekkasjer, og vedlikeholdet av distribuerte AI-dataenheter blir overlevert til eierne av store og små kunstig intelligens-databehandlingsenheter, noe som i stor grad reduserer vedlikeholdsarbeidsmengden. Dette overordnede målet kan deles inn i følgende delmål:
1. Delt AI-databehandlingsplattform
Deling av AI-databehandlingsutstyrsplattform vil løse problemet med eieren og bruken av AI-utstyr ubalansert etterspørselsforhold blant forbrukerne. Eiere av AI-databehandlingsenheter kan ikke bruke 100 % av datapotensialet sitt, noe som resulterer i inaktive dataressurser. Samtidig kan et stort antall brukere som trenger kunstig intelligens datakraft ikke få kostnadseffektive AI dataressurser. Punkt-til-punkt betaling og blokkjedebokføringsteknologi gjennom blokkjedeteknologi kan tillate deling av AI-datakraft for å fullføre betaling og deling på den mest praktiske måten.
2. AI fysisk databehandlingsenhet
Et stort antall GPU-datamaskiner kan konverteres til AI-databehandlingsenheter, og dermed transformeres fra enkle hash-beregninger til mer meningsfulle AI-oppgaveberegninger. På grunn av det spesielle med AI-databehandling, er det nødvendig å forhåndsinstallere et spesifisert system og regelmessig oppdatere klienten, inkludert regnskapssystemet, for bedre å utnytte ytelsen til maskinvaren og dele AI-datakraften.
3. Desentralisert AI-applikasjon
Når en desentralisert AI-applikasjon (Decentralized AI Application) er koblet til systemet, trenger den et tilsvarende grensesnitt for å tillate DAI App-programmerere å enkelt foreta utviklingsanrop i denne måten å bruke den kraftige datakraften i plattformen. Det inkluderer hovedsakelig betalings-API, estimerings-API for datakraft, API for estimering av arbeidsbelastning, etc., for å fremskynde utviklingen av AI-applikasjoner.
4. Integrer IPFS-distribuert lagring
Desentraliserte applikasjoner må bruke fillagringssystem for å lagre data, ett alternativ er IPFS-lagringssystem for å erstatte tradisjonell kinesisk sentralisert skylagring eller lokal fillagring til oppnå bedre distribuert lagring.
IPFS InterPlanetary File System (InterPlanetary File System, IPFS for kort) er en nettverksoverføringsprotokoll designet for å lage vedvarende og distribuert lagring og delte filer. Det er en innholdsadresserbar peer-to-peer hypermedia distribusjonsprotokoll. Noder i IPFS-nettverket vil danne et distribuert filsystem. I fremtiden vil de fleste IPFS bruke tverrkjedeteknologisamtaler. For tverrkjedeteknologi, vennligst se tverrkjedetjenesteanrop.
5. AI Engineer Training Center
Nebula AI vil etablere et systematisk opplæringssenter for kunstig intelligens for å gi grunnleggende kunnskap innen kunstig intelligens-praksis. Læring, prosjektpraksis, gradvis oppbygging og opplæring kunstig intelligens-modeller i produktdesign. Vi er forpliktet til å spre de nyeste applikasjonene og kunnskapen innen kunstig intelligens-industrien, og dyrke og levere fremragende kunstig intelligens-talenter. Oppdraget er å fylle talentgapet og gi full spill til kraften til kunstig intelligens i næringslivet.

Verdi i bruk

Tokenene til systemet brukes til å kjøpe datakraft. Når treningsdataene er relativt små, er tokenene som forbrukes relativt små, og når treningsdataene er store, øker de forbrukte tokenene tilsvarende. Gebyret som betales er relatert til treningskostnaden og verdien av gjeldende token. Beregn datakraften som genereres av hvert 1080Ti-grafikkort i ett minutt, som er 7514 GFLOP/s×60.

Brukerbruksscenarier

1. Kvantitativ handel
Kvantitativ handel har brukt maskiner til hjelpearbeid fra et veldig tidlig stadium. Analytikere bruker ulike kvantitative modeller for å designe noen indikatorer og observere datadistribusjon ved å bruke maskinen som kalkulator. Inntil fremveksten av maskinlæring de siste årene, kan data raskt og massivt analyseres, tilpasses og forutsies, slik at man mer nøyaktig kan forutsi trenden til fremtidige finansielle produkter. Imidlertid krever beregningen av disse modellene et stort antall mennesker AI-databehandling evne. Hvis den tradisjonelle metoden tas i bruk, må hver handelsavdeling bygge sitt eget datasenter. Og deling av datakraft kan spare dyre vedlikeholdskostnader. La finansielle handelsfirmaer fokusere mer på å forutsi seg selv.
2. Elevplan for kunstig intelligens
Høyskoler og universiteter tilbyr gradvis kurs i kunstig intelligens. Denne trenden vil bli mer populær i løpet av de neste årene. Når studenter lærer Generelt vil du velge å kjøre små oppgaver lokalt, og kjøre tidkrevende oppgaver på skolens datarom. Imidlertid kan disse fragmenterte oppgavene løses fullstendig av blockchain datakraftsky. Den rimelige AI-databehandlingstjenesten er svært egnet for studenter til å gjennomføre ulike regneøvelser og raskt modifisere sine egne modeller.
3. Biomedisinsk kunstig intelligens
Tidlig screening av svulster er av stor betydning, men på grunn av det lille lesjonsområdet til tidlige kreftformer, er tradisjonelle metoder vanskelig å bedømme som godartede og ondartede , som gjør klinisk diagnose vanskelig , Leger må ofte utføre biopsideteksjon, noe som ikke bare øker medisinske kostnader, men også gir stor smerte til pasientene. Anvendelsen av kunstig intelligens til medisinsk bildegjenkjenning og tverrfaglig samarbeidsdiagnose kan effektivt bryte gjennom denne vanskeligheten, forbedre legers diagnostiske evner, hjelpe raske beslutninger og fremme transformasjonen av medisinske tjenester til individualisering og presisjon.

*Innholdet ovenfor er organisert av YouToCoin-offisielle. Hvis det skrives ut på nytt, vennligst oppgi kilden.