Nebula AI er forpligtet til at opbygge en decentral grundlæggende kunstig intelligens computerkæde (Zhiyun -kæde), hvilket reducerer energiforbruget af traditionelt bevis på arbejde ved at konvertere GPU -minemaskiner til kunstig intelligens computing -tjenester. NBAI -tokens bruges til at købe computerkraft, såsom: udviklertest; brugen af ​​DAI -applikationer; Køb af DAI -træningstjenester osv.

Projektmål

For at forbedre den aktuelle situation med centraliseret cloud computing bruger vi de decentrale funktioner i blockchain -teknologi til at leje og allokere computerkraft globalt. Blockchain -krypteringsteknologi undgår effektivt eksistensen af ​​interne lækager, mens opretholdelsen af ​​distribuerede AI -computingenheder overleveres til ejerne af store og små kunstige intelligens computing -enheder, hvilket i høj grad reducerer vedligeholdelsesarbejdsbelastningen. Dette overordnede mål kan opdeles i følgende undermål: 1. Delte AI -computerplatform
Den delte AI -computerenhedsplatform vil tackle den ubalancerede efterspørgselssituation mellem ejere og brugere af AI -enheder. Ejeren af ​​en AI -computerenhed kan ikke nå sit computerpotentiale 100%, hvilket resulterer i, at nogle af computerressourcerne er inaktiv. På samme tid kan et stort antal brugere, der har brug for computerkraften for kunstig intelligens, ikke opnå omkostningseffektive AI-computerressourcer. Punkt-til-punkt-betaling og blockchain-regnskabsteknologi afsluttet gennem blockchain-teknologi kan gøre det muligt for delt AI-computerkraft at gennemføre betaling og deling på den mest bekvemme måde.
2. AI fysisk computerenhed
Et stort antal GPU -computingminearbejdere kan konverteres til AI -computerenheder og derved konverteres fra enkel hash computing til mere meningsfuld AI -opgave computing. På grund af Situationen af ​​AI -computing er det nødvendigt at forudinstallere et udpeget system og regelmæssigt opdatere klienten, inklusive regnskabssystemet, for bedre at bruge hardware -ydelsen og dele AI -computing -kapaciteter.
3. Decentraliseret AI -applikation
Når decentraliserede AI -applikationer er tilsluttet systemet, kræves den tilsvarende forbindelse for, at DAI -app -programmerere skal udvikle og kalde på en praktisk måde at bruge den kraftfulde computerkraft på platformen. Det inkluderer hovedsageligt betalings -API, computerkraftestimering API, Workboad Estimation API osv., Dermed fremskynder udviklingen af ​​AI -applikationer.
4. Integreret IPFS Distribueret opbevaring
Decentraliserede applikationer skal bruge fillagringssystemer til at gemme data. En mulighed er at erstatte traditionel centraliseret skyopbevaring eller lokal fillagring og derved opnå bedre distribueret opbevaring.
IPFS Interplanetary File System (IPFS) er en netværkstransmissionsprotokol designet til at skabe vedvarende og distribueret lagerplads og delte filer. Det er et indhold, der kan adresseres peer hypermedia -distributionsprotokol. Knudepunkter i et IPFS -netværk danner et distribueret filsystem. De fleste af de fremtidige IPF'er bruger tværgående kæde-teknologi til at ringe til. For tværgående kæde-teknologi, se venligst tværgående kæde-serviceopkald.
5. AI Engineer Training Center
Nebula AI vil opbygge et systembaseret kunstig intelligensuddannelsescenter for at give grundlæggende viden inden for kunstig intelligenspraksis. Ingeniører vil gradvist opbygge og uddanne kunstige intelligensmodeller i produktdesign gennem systematisk læring og projektpraksis. Vi er forpligtet til at formidle de nyeste applikationer og viden om den kunstige intelligensindustri og dyrke og levere fremragende kunstige intelligens talenter. Vi har missionen om at udfylde talentmangel og give fuldt spil til kraften i kunstig intelligens i erhvervslivet.

Brugerværdi

Systemets tokens bruges til at købe computerkraft. Når træningsdataene er små, forbruges symbolerne relativt færre, og når træningsdataene er store, øges tokens, der forbruges tilsvarende. De betalte gebyrer er relateret til træningsomkostningerne og værdien af ​​det aktuelle token. Beregn den computerkraft, der genereres i et minut for hvert 1080TI -grafikkort, som er 7514 GFLOP/S × 60.

Brugerforbrugsscenarier

1. Kvantitativ handel
Kvantitativ handel har brugt maskiner til at hjælpe med arbejdet siden tidligt. Analytikere designer nogle indikatorer gennem forskellige kvantitative modeller, observerer datafordeling og bruger maskinen som operatør. Indtil stigningen i maskinlæring i de senere år, kan data hurtigt analyseres, monteres og forudsiges i store mængder og derved mere præcist forudsige den fremtidige tendens med finansielle produkter. Imidlertid kræver beregningen af ​​disse modeller en masse kunstig intelligens computingkraft. Hvis den traditionelle tilgang vedtages, er hver handelsafdeling nødt til at bygge et datacenter på egen hånd. Delt computerkraft kan spare dyre vedligeholdelsesomkostninger. Gør finansielle handelsselskaber mere fokuseret på selve forudsigelser.
2. Artificial Intelligence Learner Program
Colleges og universiteter tilbyder i øjeblikket gradvist kunstige efterretningskurser, og denne tendens bliver mere populær i det næste år. Når studerende studerer, vil de generelt vælge at køre små opgaver lokalt og tidskrævende opgaver i skolens computerrum. Imidlertid kan disse fragmenterede opgaver løses med blockchain computing power cloud. Lavpris AI-computertjenester er ideelle til studerende til at gennemføre forskellige computerøvelser og hurtigt ændre deres egne modeller.
3. Biomedicinsk kunstig intelligens
Tidlig screening af tumorer er af stor betydning, men på grund af de små områder med tidlige kræftlæsioner er traditionelle metoder vanskelige at bedømme godartede og ondartede, hvilket skaber vanskeligheder ved klinisk diagnose. Læger er ofte nødt til at gennemføre test gennem biopsi, hvilket ikke kun øger medicinske omkostninger, men også bringer stor smerte til patienter. Anvendelsen af ​​kunstig intelligens til medicinsk billedgenkendelse og tværfaglig samarbejdsdiagnose kan effektivt bryde igennem denne vanskelighed, forbedre lægernes diagnostiske kapaciteter, hjælpe med at tage hurtige beslutninger og fremme omdannelsen af ​​medicinske tjenester til individualisering og præcision.

*Ovenstående indhold udarbejdes af den officielle konto på ikke-småkonti. Hvis du er genoptrykt, skal du angive kilden.