Nebula AI มุ่งมั่นที่จะสร้างห่วงโซ่โครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลปัญญาประดิษฐ์แบบกระจายอำนาจ (Zhiyun Chain) ซึ่งช่วยลดการใช้พลังงานของการพิสูจน์ภาระงานแบบดั้งเดิมโดยการแปลงเครื่องขุด GPU เป็นบริการคอมพิวเตอร์ปัญญาประดิษฐ์ โทเค็น NBAI ใช้เพื่อซื้อพลังการประมวลผล เช่น: การทดสอบของนักพัฒนา การใช้แอปพลิเคชัน DAI การซื้อบริการฝึกอบรม DAI เป็นต้น

เป้าหมายของโครงการ

เพื่อปรับปรุงสถานการณ์ปัจจุบันของการประมวลผลบนคลาวด์แบบรวมศูนย์ เราใช้ลักษณะการกระจายอำนาจของเทคโนโลยีบล็อกเชนเพื่อให้เช่าและกระจายพลังการประมวลผลไปยังเครื่องปัญญาประดิษฐ์ในระดับโลก เทคโนโลยีการเข้ารหัส Blockchain ช่วยหลีกเลี่ยงการรั่วไหลภายในได้อย่างมีประสิทธิภาพ และการบำรุงรักษาหน่วยประมวลผล AI แบบกระจายจะถูกส่งต่อไปยังเจ้าของหน่วยประมวลผลปัญญาประดิษฐ์ขนาดใหญ่และขนาดเล็ก ซึ่งช่วยลดปริมาณงานบำรุงรักษาได้อย่างมาก เป้าหมายโดยรวมนี้สามารถแบ่งออกเป็นเป้าหมายย่อยดังต่อไปนี้:
1. แพลตฟอร์มคอมพิวเตอร์ AI ที่ใช้ร่วมกัน
แพลตฟอร์มอุปกรณ์คอมพิวเตอร์ AI ที่ใช้ร่วมกันจะช่วยแก้ปัญหาของเจ้าของและการใช้อุปกรณ์ AI ที่ไม่สมดุล สภาพความต้องการของผู้บริโภค เจ้าของอุปกรณ์ประมวลผล AI ไม่สามารถใช้ศักยภาพการประมวลผลได้ 100% ส่งผลให้ทรัพยากรการประมวลผลไม่ได้ใช้งาน ในขณะเดียวกัน ผู้ใช้จำนวนมากที่ต้องการพลังการประมวลผลปัญญาประดิษฐ์ไม่สามารถรับทรัพยากรการประมวลผล AI ที่คุ้มค่าได้ การชำระเงินแบบ point-to-point และเทคโนโลยีการทำบัญชี blockchain ผ่านทางเทคโนโลยี blockchain สามารถช่วยให้การแบ่งปันพลังการประมวลผลของ AI เพื่อดำเนินการชำระเงินและแบ่งปันให้เสร็จสมบูรณ์ด้วยวิธีที่สะดวกที่สุด
2. หน่วยประมวลผลทางกายภาพของ AI
เครื่องขุดที่ใช้การประมวลผลด้วย GPU จำนวนมากสามารถแปลงเป็นหน่วยประมวลผล AI ได้ ดังนั้นจึงเปลี่ยนจากการคำนวณแฮชอย่างง่ายเป็นการคำนวณงาน AI ที่มีความหมายมากขึ้น เนื่องจากความพิเศษของการประมวลผล AI จึงจำเป็นต้องติดตั้งระบบที่กำหนดไว้ล่วงหน้าและอัปเดตไคลเอนต์อย่างสม่ำเสมอ รวมถึงระบบบัญชี เพื่อใช้ประโยชน์จากประสิทธิภาพของฮาร์ดแวร์และแบ่งปันพลังการประมวลผล AI ได้ดียิ่งขึ้น
3. แอปพลิเคชัน AI แบบกระจายอำนาจ
เมื่อแอปพลิเคชัน AI แบบกระจายอำนาจ (แอปพลิเคชัน AI แบบกระจายอำนาจ) เชื่อมต่อกับระบบ จำเป็นต้องมีอินเทอร์เฟซที่สอดคล้องกันเพื่อให้โปรแกรมเมอร์ DAI App สามารถเรียกการพัฒนาได้อย่างสะดวก วิธีนี้จะใช้พลังการประมวลผลอันทรงพลังในแพลตฟอร์ม โดยส่วนใหญ่จะประกอบด้วย API การชำระเงิน, API การประมาณกำลังการประมวลผล, API การประมาณปริมาณงาน เป็นต้น เพื่อเพิ่มความเร็วในการพัฒนาแอปพลิเคชัน AI
4. รวมพื้นที่จัดเก็บแบบกระจาย IPFS
แอปพลิเคชันแบบกระจายอำนาจจำเป็นต้องใช้ระบบจัดเก็บไฟล์เพื่อจัดเก็บข้อมูล ทางเลือกหนึ่งคือระบบจัดเก็บ IPFS เพื่อแทนที่ที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์แบบรวมศูนย์ของจีนหรือที่จัดเก็บไฟล์ในเครื่อง บรรลุการจัดเก็บแบบกระจายที่ดีขึ้น
IPFS InterPlanetary File System (InterPlanetary File System, IPFS for short) เป็นโปรโตคอลการส่งผ่านเครือข่ายที่ออกแบบมาเพื่อสร้างพื้นที่จัดเก็บและไฟล์ที่ใช้ร่วมกันแบบกระจายและต่อเนื่อง เป็นโปรโตคอลการกระจายไฮเปอร์มีเดียแบบเพียร์ทูเพียร์ที่อยู่เนื้อหาได้ โหนดในเครือข่าย IPFS จะสร้างระบบไฟล์แบบกระจาย ในอนาคต IPFS ส่วนใหญ่จะใช้การเรียกเทคโนโลยีข้ามสาย สำหรับเทคโนโลยีข้ามสาย โปรดดูการเรียกบริการข้ามสาย
5. ศูนย์ฝึกอบรมวิศวกร AI
Nebula AI จะจัดตั้งศูนย์ฝึกอบรมปัญญาประดิษฐ์อย่างเป็นระบบเพื่อให้ความรู้พื้นฐานในด้านการปฏิบัติปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้ การปฏิบัติโครงการ ค่อยๆ สร้างและฝึกอบรม โมเดลปัญญาประดิษฐ์ในการออกแบบผลิตภัณฑ์ เรามุ่งมั่นที่จะเผยแพร่แอปพลิเคชันและความรู้ล่าสุดในอุตสาหกรรมปัญญาประดิษฐ์ ปลูกฝังและส่งมอบความสามารถด้านปัญญาประดิษฐ์ที่โดดเด่น ภารกิจคือการเติมเต็มช่องว่างของความสามารถและแสดงพลังของปัญญาประดิษฐ์ในธุรกิจอย่างเต็มที่

ความคุ้มค่าในการใช้งาน

โทเค็นของระบบใช้เพื่อซื้อพลังการประมวลผล เมื่อข้อมูลการฝึกอบรมมีขนาดค่อนข้างเล็ก โทเค็นที่ใช้จะมีขนาดค่อนข้างเล็ก และเมื่อข้อมูลการฝึกอบรมมีขนาดใหญ่ โทเค็นที่ใช้จะเพิ่มขึ้นตามลำดับ ค่าธรรมเนียมที่จ่ายจะเกี่ยวข้องกับค่าใช้จ่ายในการฝึกอบรมและมูลค่าของโทเค็นปัจจุบัน คำนวณพลังการประมวลผลที่สร้างโดยกราฟิกการ์ด 1080Ti แต่ละตัวเป็นเวลาหนึ่งนาที ซึ่งเท่ากับ 7514 GFLOP/s×60

สถานการณ์การใช้งานของผู้ใช้

1. การซื้อขายเชิงปริมาณ
การซื้อขายเชิงปริมาณมีการใช้เครื่องจักรสำหรับงานเสริมตั้งแต่ระยะแรก ๆ นักวิเคราะห์ใช้แบบจำลองเชิงปริมาณต่าง ๆ เพื่อออกแบบตัวบ่งชี้บางตัวและสังเกตการกระจายข้อมูลโดยใช้ เครื่องเป็นเครื่องคิดเลข ข้อมูลสามารถวิเคราะห์ ติดตั้ง และคาดการณ์ได้อย่างรวดเร็วและหนาแน่นเพื่อให้สามารถทำนายแนวโน้มของผลิตภัณฑ์ทางการเงินในอนาคตได้แม่นยำยิ่งขึ้น อย่างไรก็ตาม การคำนวณแบบจำลองเหล่านี้ต้องใช้คอมพิวเตอร์ AI จำนวนมาก ความสามารถ. หากใช้วิธีดั้งเดิม ฝ่ายการค้าแต่ละฝ่ายจำเป็นต้องสร้างศูนย์ข้อมูลของตนเอง และพลังการประมวลผลที่ใช้ร่วมกันสามารถช่วยประหยัดค่าบำรุงรักษาที่มีราคาแพง ให้บริษัทซื้อขายการเงินให้ความสำคัญกับการคาดการณ์ตัวเองมากขึ้น
2. แผนการเรียนปัญญาประดิษฐ์
วิทยาลัยและมหาวิทยาลัยกำลังทยอยเปิดสอนหลักสูตรปัญญาประดิษฐ์ แนวโน้มนี้จะเป็นที่นิยมมากขึ้นในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า เมื่อนักเรียนเรียนรู้โดยทั่วไป คุณจะเลือกที่จะ เรียกใช้งานเล็กๆ น้อยๆ ในเครื่อง และเรียกใช้งานที่ใช้เวลานานในห้องคอมพิวเตอร์ของโรงเรียน อย่างไรก็ตาม งานที่แยกส่วนเหล่านี้สามารถแก้ไขได้อย่างสมบูรณ์ด้วยคลาวด์พลังประมวลผลบล็อกเชน บริการคอมพิวเตอร์ AI ต้นทุนต่ำเหมาะมากสำหรับนักเรียนในการทำแบบฝึกหัดการคำนวณต่างๆ และปรับเปลี่ยนแบบจำลองของตนเองได้อย่างรวดเร็ว
3. ปัญญาประดิษฐ์ด้านชีวการแพทย์
การตรวจคัดกรองเนื้องอกในระยะเริ่มต้นมีความสำคัญอย่างยิ่ง แต่เนื่องจากมะเร็งระยะแรกมีพื้นที่รอยโรคขนาดเล็ก วิธีการแบบดั้งเดิมจึงยากที่จะตัดสินว่าไม่เป็นพิษเป็นภัยหรือไม่ ซึ่งทำให้การวินิจฉัยทางคลินิกทำได้ยาก แพทย์มักต้องทำการตรวจชิ้นเนื้อ ซึ่งไม่เพียงแต่เพิ่มค่ารักษาพยาบาลเท่านั้น แต่ยังนำความเจ็บปวดมาสู่ผู้ป่วยอีกด้วย การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการจดจำภาพทางการแพทย์และการวินิจฉัยร่วมกันแบบสหสาขาวิชาชีพสามารถขจัดความยุ่งยากนี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ปรับปรุงความสามารถในการวินิจฉัยของแพทย์ ช่วยในการตัดสินใจอย่างรวดเร็ว และส่งเสริมการเปลี่ยนแปลงของบริการทางการแพทย์ให้เป็นรายบุคคลและแม่นยำ

*เนื้อหาข้างต้นจัดทำโดย YouToCoin อย่างเป็นทางการ หากพิมพ์ซ้ำ โปรดระบุแหล่งที่มา