AI Nebula AI se zavázala budovat decentralizovaný základní řetězec výpočtu umělé inteligence (zhiyun řetězec), čímž se sníží spotřeba energie tradičního důkazu práce přeměnou těžebních strojů GPU na výpočetní služby umělé inteligence. Tokeny NBAI se používají k nákupu výpočetního výkonu, například: testování vývojářů; použití aplikací DAI; Nákup školení DAI atd.

Abychom zlepšili současnou situaci centralizovaného cloud computingu, používáme decentralizované funkce technologie blockchain k pronájmu a přidělování výpočetní energie po celém světě. Technologie šifrování blockchainu se efektivně vyhýbá existenci vnitřních úniků, zatímco údržba distribuovaných výpočetních jednotek AI je předána majitelům velkých a malých výpočetních jednotek umělé inteligence, což výrazně snižuje pracovní zátěž. Tento celkový cíl lze rozdělit do následujících dílčích cílů: 1. Sdílená výpočetní platforma AI
Sdílená platforma pro výpočetní zařízení AI se bude zabývat situací nevyvážené poptávky mezi vlastníky a uživateli zařízení AI. Majitel výpočetního zařízení AI nemůže dosáhnout svého výpočetního potenciálu 100%, což má za následek nečinnost výpočetních prostředků. Současně velké množství uživatelů, kteří potřebují výpočetní sílu umělé inteligence, nemůže získat nákladově efektivní výpočetní zdroje AI. Technologie účetnictví Blockchain Accounting Technology dokončená prostřednictvím technologie blockchain může umožnit sdílené výpočetní síle AI k dokončení platby a sdílení nejpohodlnějším způsobem.
2. AI fyzikální výpočetní jednotka
Velké množství horníků výpočtu GPU lze převést na výpočetní jednotky AI, čímž se převede z jednoduchého výpočtu hash na smysluplnější výpočet úkolů AI. Vzhledem ke zvláštnosti výpočtu AI je nutné předinstalovat určený systém a pravidelně aktualizovat klienta, včetně účetního systému, aby lépe využíval výkon hardwaru a sdílel výpočetní schopnosti AI.
3. Decentralizovaná aplikace AI
Pokud jsou se systémem připojeny decentralizované aplikace AI, je pro programátory aplikací DAI vyžadováno odpovídající připojení k vývoji a volání pohodlným způsobem, jak využít výkonný výpočetní výkon v platformě. Zahrnuje hlavně platební API, API pro odhad výpočetního výkonu, rozhraní odhadu pracovního zátěže atd., Čímž se zrychluje vývoj aplikací AI.
4. Integrované distribuované úložiště IPFS
Decentralizované aplikace musí k ukládání dat používat systémy ukládání souborů. Jednou z možností je nahradit tradiční centralizované cloudové úložiště nebo místní úložiště souborů, čímž se dosáhne lepšího distribuovaného úložiště.
IPFS Interplanetary File System (IPFS) je protokol přenosu sítě, který navrhuje vytváření přetrvávajících a distribuovaných úložných a sdílených souborů. Jedná se o obsah adresovatelný protokol distribuce Hypermedia. Uzly v síti IPFS vytvoří distribuovaný systém souborů. Většina budoucích IPF bude používat technologii napříč řetězci k volání. Pro technologii křížového řetězce naleznete na volání servisního řetězce.
5. AI Engineer Training Center
Nebula AI vybuduje systémové tréninkové středisko pro umělou inteligenci, které poskytuje základní znalosti v oblasti umělé inteligence. Inženýři budou postupně vytvářet a trénovat modely umělé inteligence v designu produktu prostřednictvím systematického učení a projektové praxe. Zavázali jsme se šířit nejnovější aplikace a znalosti odvětví umělé inteligence a pěstování a poskytování vynikajícího talentu umělé inteligence. Máme misi naplnit nedostatek talentů a plné hry síle umělé inteligence v podnikání.

Hodnota uživatele

Tokeny systému se používají k nákupu výpočetního výkonu. Když jsou údaje o školení malé, žetony jsou konzumovány relativně méně a když jsou údaje o školení velké, konzumované žetony odpovídajícím způsobem se zvyšují. Placené poplatky souvisejí s náklady na školení a hodnotou současného tokenu. Vypočítejte výpočetní sílu generovanou za jednu minutu pro každou 1080ti grafickou kartu, která je 7514 GFLOP/S × 60.

Scénáře využití uživatele

1. Kvantitativní obchodování
Kvantitativní obchodování používá stroje na pomoc při práci od začátku. Analytici navrhují některé indikátory prostřednictvím různých kvantitativních modelů, pozorují distribuci dat a používají stroj jako operátor. Až do vzniku strojového učení v posledních letech lze údaje rychle analyzovat, přizpůsobit a předvídat ve velkém množství, čímž přesněji předpovídají budoucí trend finančních produktů. Výpočet těchto modelů však vyžaduje hodně výpočetního výpočtu umělé inteligence. Je -li tradiční přístup přijat, musí každé obchodní oddělení postavit datové centrum sám. Sdílený výpočetní výkon může ušetřit drahé náklady na údržbu. Učinit finanční obchodní společnosti více zaměřené na samotné předpovědi.
2. Program studentské inteligence
Vysoké školy a univerzity v současné době postupně nabízejí kurzy umělé inteligence a tento trend se stane populárnějším v příštím roce. Když studenti studují, obvykle se rozhodnou provozovat malé úkoly na místní a časově náročné úkoly ve školní počítačové místnosti. Tyto roztříštěné úkoly však lze vyřešit pomocí výpočetního výkonu blockchainu. Nízkonákladové výpočetní služby AI jsou pro studenty ideální pro dokončení různých výpočetních cvičení a rychle upravovat své vlastní modely.
3. Biomedicínská umělá inteligence
První screening nádorů má velký význam, ale vzhledem k malým oblastem raných lézí rakoviny je obtížné posoudit tradiční metody benigní a maligní, což vytváří obtíže při klinické diagnóze. Lékaři často musí provádět testování prostřednictvím biopsie, což nejen zvyšuje náklady na léčbu, ale také přináší pacientům velkou bolest. Aplikace umělé inteligence na rozpoznávání lékařského obrazu a multidisciplinární diagnózu spolupráce může efektivně prorazit tyto obtíže, zlepšit diagnostické schopnosti lékařů, pomáhat rychle se rozhodovat a podporovat transformaci lékařských služeb na individualizaci a přesnost.

*Výše uvedený obsah je sestaven oficiálním účtem ne-malých účtů. Pokud je přetištěn, uveďte prosím zdroj.