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Nebula AI 致力於構建去中心化的人工智能計算基礎鏈（智雲鏈），通過將GPU礦機轉化成人工智能計算服務來減少傳統工作量證明的能源耗費。NBAI代幣用於購買計算能力，例如：開發者測試；DAI應用的使用；DAI訓練服務購買等等。
為了改善⽬前中⼼化雲計算的現狀，我們利⽤區塊鏈技術的去中⼼化特性將⼈⼯智能機器在全球範圍內進⾏計算能⼒的租⽤和分配。區塊鏈加密技術有效規避了內部泄密問題的存在，⽽分佈式的 AI 計算單元的維護則交給了⼤⼤⼩⼩的⼈⼯智能計算單元的擁有者，極⼤地減少了維護的⼯作量。這個總⽬標，可以拆分成以下⼏個⼦⽬標：
1. 共享 AI 計算平台
共享 AI 計算設備平台將解決 AI 設備的擁有者和使⽤者之間的不平衡的需求狀況。AI 計算設備的擁有者⽆法 100% 得發揮其計算潛⼒從⽽導致了部分計算資源的閑置。與此同時，⼤量需要⼈⼯智能的計算能⼒的⽤戶又⽆法得到經濟⾼效的AI 計算資源。通過區塊鏈技術完成的點到點⽀付以及區塊鏈記賬技術可以讓共享AI 算⼒以最便捷的⽅式完成⽀付和共享。
2. AI 物理計算單元
⼤量的 GPU 計算礦機可以轉換成 AI 計算單元，從⽽從單純的哈希計算轉換成更有意義的 AI 任務計算。由於 AI 計算的特殊性，需要預裝指定的系統並且定期更新客戶端，包括記賬系統，才能更好的發揮硬件的性能以及分享 AI 計算能⼒。
3. 去中⼼化 AI 應用
去中⼼化 AI 應⽤（Decentralized AI Application）接⼊系統時需要對應的接⼜讓 DAI App 程序員以便捷的⽅式進⾏開發調⽤以使⽤平台中強⼤的計算能⼒。主要包含⽀付 API，計算能⼒估算 API，⼯作量預估 API 等等，從⽽加快 AI 應⽤的開發速度。
4. 集成 IPFS 分佈式存儲
去中⼼化應⽤需要使⽤⽂件存儲系統來存儲數據，⼀個選項就是 IPFS 的存儲系統來替代傳統的中⼼化雲存儲或者本地⽂件存儲，從⽽實現更好的分佈式存儲。
IPFS 星際⽂件系統（InterPlanetary File System，縮寫 IPFS）是⼀個旨在創建持久且分佈式存儲和共享⽂件的⽹絡傳輸協議。它是⼀種內容可尋址的對等超媒體分發協議。在 IPFS ⽹絡中的節點將構成⼀個分佈式⽂件系統。未來的 IPFS⼤部分會使⽤跨鏈技術調⽤，關於跨鏈技術，請見跨鏈服務調⽤。
5. AI ⼯程師培養中心
Nebula AI 將建⽴系統的⼈⼯智能培養中心，提供⼈⼯智能實踐領域的基礎知識，⼯程師們通過系統學習，項⽬實操，逐步在產品設計中建⽴和訓⼈⼯智能模型。我們致⼒於傳播⼈⼯智能⾏業最新應⽤和知識、培養輸送優秀⼈⼯智能⼈才。以填補⼈才缺⼜、充分發揮⼈⼯智能在商業中的⼒量為使命。
系統的代幣⽤於購買計算能⼒，當訓練數據⽐較⼩的時候，消耗的代幣⽐較少，當訓練數據⼤的時候消耗的代幣相應增多。⽀付的費⽤與訓練成本和當前代幣的價值有關。為每個 1080Ti 的顯卡計算⼀分鐘產⽣的計算能⼒，也就是 7514 GFLOP/s× 60。
1. 量化交易
量化交易從很早開始就運⽤機器進⾏輔助⼯作，分析師通過各種量化模型，設計⼀些指標，觀察數據分佈，將機器當做⼀個運算器來使⽤。直到近些年機器學習的崛起，數據可以快速海量地進⾏分析、擬合和預測，從⽽更加精確預⾔未來⾦融產品的⾏情⾛向，然⽽這些模型的計算需要⼤量的⼈⼯智能計算能⼒。如果采⽤傳統的⽅式，每個交易部門都需要⾃⾏建⽴⼀套數據中⼼。⽽共享計算能⼒可以省去昂貴的維護費⽤。讓⾦融交易公司更加專註於預測本⾝。
2. 人工智能學習者計劃
⾼校⽬前開始逐漸開設⼈⼯智能課程，這種趨勢在未來⼏年將會更加流⾏，學⽣學習的時候⼀般會選擇在本機運⾏⼩任務，在學校機房運⾏耗時的任務。然⽽這些碎⽚化的任務，完全可以⽤區塊鏈算⼒雲解決。低成本的 AI 計算服務⾮常適合學⽣完成各種運算練習，快速修改⾃⼰的模型。
3. 生物醫學人工智能
腫瘤的早期篩查意義重⼤，但由於早期癌症病變區域⼩，傳統⽅法難以判斷良惡性，給臨床診斷造成了困難，醫⽣往往需要通過活檢的⽅式進⾏檢測，不僅增加了醫療成本，也給病⼈帶來巨⼤痛苦。⽽將⼈⼯智能運⽤於醫學影像識別和多學科協作診斷，可以有效突破這⼀難點，提⾼醫⽣診斷能⼒、幫助快速決策，促進醫療服務向個體化、精準化轉變。
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