Nebula AI стремится создать децентрализованную цепочку вычислительной инфраструктуры искусственного интеллекта (Zhiyun Chain), которая снижает энергопотребление традиционных доказательств рабочей нагрузки за счет преобразования машин для майнинга на GPU в вычислительные службы искусственного интеллекта. Токены NBAI используются для покупки вычислительной мощности, такой как: тестирование разработчиков, использование приложений DAI, покупка услуг обучения DAI и т. д.

Цели проекта

Чтобы улучшить текущую ситуацию с централизованными облачными вычислениями, мы используем децентрализованный характер технологии блокчейн для аренды и распределения вычислительной мощности среди машин с искусственным интеллектом в глобальном масштабе. Технология шифрования блокчейн эффективно предотвращает наличие внутренних утечек, а обслуживание распределенных вычислительных блоков ИИ передается владельцам больших и малых вычислительных блоков искусственного интеллекта, что значительно сокращает объем работ по обслуживанию. Эту общую цель можно разделить на следующие подцели:
1. Совместная вычислительная платформа ИИ
Совместное использование платформы вычислительного оборудования ИИ решит проблему владельца и несбалансированного использования оборудования ИИ. условия спроса среди потребителей. Владельцы вычислительных устройств ИИ не могут использовать свой вычислительный потенциал на 100%, что приводит к простаиванию вычислительных ресурсов. В то же время большое количество пользователей, которым необходимы вычислительные мощности искусственного интеллекта, не могут получить экономически эффективные вычислительные ресурсы ИИ. Технология платежей «точка-точка» и блокчейн-бухгалтерии с помощью технологии блокчейна может позволить совместно использовать вычислительную мощность ИИ для совершения платежей и обмена наиболее удобным способом.
2. Физический вычислительный блок ИИ
Большое количество машин для майнинга с GPU-вычислениями можно преобразовать в вычислительные блоки ИИ, таким образом перейдя от простых хеш-вычислений к более содержательным вычислениям задач ИИ. Из-за специфики вычислений ИИ необходимо предварительно установить указанную систему и регулярно обновлять клиент, включая систему учета, чтобы лучше использовать производительность оборудования и делиться вычислительной мощностью ИИ.
3. Децентрализованное приложение ИИ
Когда децентрализованное приложение ИИ (децентрализованное приложение ИИ) подключено к системе, ему необходим соответствующий интерфейс, позволяющий программистам приложений DAI удобно совершать вызовы разработчиков в таким образом, чтобы использовать мощную вычислительную мощность платформы. Он в основном включает платежный API, API оценки вычислительной мощности, API оценки рабочей нагрузки и т. д., чтобы ускорить разработку приложений ИИ.
4. Интеграция распределенного хранилища IPFS
Децентрализованные приложения должны использовать систему хранения файлов для хранения данных. Одним из вариантов является система хранения IPFS для замены традиционного китайского централизованного облачного хранилища или локального хранилища файлов на добиться лучшего распределенного хранения.
Межпланетная файловая система IPFS (InterPlanetary File System, сокращенно IPFS) — это протокол сетевой передачи, предназначенный для создания постоянных и распределенных хранилищ и общих файлов. Это протокол однорангового распространения гипермедиа с адресацией по содержимому. Узлы в сети IPFS образуют распределенную файловую систему. В будущем большинство IPFS будут использовать межсетевые технологические вызовы.
5. Центр подготовки инженеров по искусственному интеллекту
Nebula AI создаст систематический учебный центр по искусственному интеллекту, чтобы предоставлять базовые знания в области практики искусственного интеллекта. Обучение, проектная практика, постепенное построение и обучение модели искусственного интеллекта в продуктовом дизайне. Мы стремимся распространять новейшие приложения и знания в области искусственного интеллекта, а также развивать и предоставлять выдающиеся таланты в области искусственного интеллекта. Миссия состоит в том, чтобы заполнить пробел в талантах и ​​в полной мере использовать возможности искусственного интеллекта в бизнесе.

Ценность использования

Токены системы используются для покупки вычислительной мощности.Когда обучающие данные относительно малы, потребляемые токены относительно малы, а когда обучающие данные велики, потребляемые токены соответственно увеличиваются. Уплаченная комиссия зависит от стоимости обучения и стоимости текущего токена. Рассчитайте вычислительную мощность, генерируемую каждой видеокартой 1080Ti за одну минуту, которая составляет 7514 GFLOP/s×60.

Сценарии использования пользователей

1. Количественная торговля
Количественная торговля с самого начала использовала машины для вспомогательной работы. Аналитики используют различные количественные модели для разработки некоторых индикаторов и наблюдения за распределением данных, используя машина как калькулятор. До появления машинного обучения в последние годы данные можно было быстро и массово анализировать, подгонять и прогнозировать, чтобы более точно предсказывать тенденции будущих финансовых продуктов.Однако для расчета этих моделей требуется большое количество людей, занимающихся вычислениями ИИ. способность. Если будет принят традиционный метод, каждому торговому отделу потребуется построить собственный центр обработки данных. А совместное использование вычислительной мощности может сэкономить дорогостоящие затраты на обслуживание. Позвольте финансовым торговым фирмам больше сосредоточиться на прогнозировании.
2. План обучения искусственному интеллекту
Колледжи и университеты постепенно предлагают курсы по искусственному интеллекту. Эта тенденция станет более популярной в ближайшие несколько лет. Когда студенты будут учиться, как правило, вы выберете выполнять небольшие задачи локально и выполнять трудоемкие задачи в школьном компьютерном классе. Однако эти разрозненные задачи могут быть полностью решены с помощью облака вычислительной мощности блокчейна. Недорогая служба вычислений ИИ очень подходит для студентов, чтобы они могли выполнять различные расчетные упражнения и быстро модифицировать свои собственные модели.
3. Биомедицинский искусственный интеллект
Ранний скрининг опухолей имеет большое значение, но из-за малой площади поражения ранних раков традиционными методами трудно судить о доброкачественности и злокачественности , что затрудняет клиническую диагностику, врачам часто приходится проводить биопсию, что не только увеличивает медицинские расходы, но и приносит большую боль пациентам. Применение искусственного интеллекта к распознаванию медицинских изображений и междисциплинарной совместной диагностике может эффективно преодолеть эту трудность, улучшить диагностические возможности врачей, помочь быстрому принятию решений и способствовать преобразованию медицинских услуг в сторону индивидуализации и точности.

*Вышеприведенный контент организован официальным лицом YouToCoin. В случае перепечатки укажите источник.