Nebula AI ist verpflichtet, eine dezentrale grundlegende Künstlungskette für künstliche Intelligenz (Zhiyun -Kette) aufzubauen und den Energieverbrauch traditioneller Arbeiten zu reduzieren, indem GPU -Mining -Maschinen in künstliche Intelligenz -Computerdienste umgewandelt werden. NBAI -Token werden zum Kauf von Rechenleistung verwendet, z. B.: Entwicklertests; die Verwendung von DAI -Anwendungen; Kauf von DAI -Schulungsdiensten usw.

Projektziele

Um die aktuelle Situation des zentralisierten Cloud -Computing zu verbessern, verwenden wir die dezentralen Funktionen der Blockchain -Technologie, um die weltweite Rechenleistung zu mieten und zuzuordnen. Die Blockchain -Verschlüsselungstechnologie vermeidet effektiv das Vorhandensein interner Lecks, während die Aufrechterhaltung verteilter AI -Computereinheiten an die Eigentümer großer und kleiner und kleiner Computer -Computer -Einheiten übergeben wird, wodurch die Wartungsarbeitsbelastung erheblich verringert wird. Dieses Gesamtziel kann in die folgenden Unterziele aufgeteilt werden: 1. Shared AI Computing Platform
Die Shared AI Computing Device -Plattform wird die unausgeglichene Nachfragesituation zwischen Eigentümern und Benutzern von AI -Geräten behandeln. Der Eigentümer eines AI -Computergeräts kann sein Computerpotential zu 100%nicht erreichen, was dazu führt, dass einige der Computerressourcen im Leerlauf sind. Gleichzeitig kann eine große Anzahl von Benutzern, die die Rechenleistung künstlicher Intelligenz benötigen, keine kostengünstigen AI-Computerressourcen erhalten. Point-to-Point-Zahlungs- und Blockchain-Buchhaltungstechnologie, die durch Blockchain-Technologie abgeschlossen wurde, kann es ermöglichen, gemeinsame AI-Rechenleistung zu erledigen, um die Zahlung und das Teilen auf die bequemste Weise zu vervollständigen.
2. AI Physikalische Computereinheit
Eine große Anzahl von GPU -Computing -Bergleuten kann in AI -Computereinheiten konvertiert werden, wodurch von einem einfachen Hash -Computing zu einem sinnvolleren AI -Task -Computing konvertiert wird. Aufgrund der Besonderheit des AI -Computing ist es erforderlich, ein bestimmtes System vorzubereiten und den Client, einschließlich des Buchhaltungssystems, regelmäßig zu aktualisieren, um die Hardwareleistung besser zu nutzen und AI -Computerfunktionen zu teilen.
3. Dezentrale AI -Anwendung
Wenn dezentrale KI -Anwendungen mit dem System verbunden sind, ist die entsprechende Verbindung erforderlich, damit die DAI -App -Programmierer eine bequeme Weise entwickeln und aufrufen können, um die leistungsstarke Rechenleistung in der Plattform zu verwenden. Es enthält hauptsächlich Zahlungs -API, Rechenleistungspunkt -API, API für Workload -Schätzungen usw., wodurch die Entwicklung von AI -Anwendungen beschleunigt wird.
4. Integrierter IPFS -verteilter Speicher
Dezentrale Anwendungen müssen Dateispeichersysteme zum Speichern von Daten verwenden. Eine Möglichkeit besteht darin, den herkömmlichen zentralen Cloud -Speicher oder lokalen Dateispeicher zu ersetzen, wodurch ein besserer verteilter Speicher erzielt wird.
IPFS Interplanetary File System (IPFS) ist ein Netzwerkübertragungsprotokoll, mit dem anhaltende und verteilte Speicher- und gemeinsam genutzte Dateien erstellt werden sollen. Es handelt sich um ein inhaltswerter adressierbares Peer -Hypermedia -Verteilungsprotokoll. Knoten in einem IPFS -Netzwerk bilden ein verteiltes Dateisystem. Die meisten zukünftigen IPFs werden mit Cross-Chain-Technologie anrufen. Für die Cross-Chain-Technologie finden Sie im Cross-Chain-Serviceanrufe.
5. AI Engineer Trainingszentrum
Nebula AI wird ein systembasiertes Trainingszentrum für künstliche Intelligenz aufbauen, um Grundkenntnisse auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenzpraxis zu vermitteln. Ingenieure werden nach und nach künstliche Intelligenzmodelle im Produktdesign durch systematisches Lernen und Projektpraxis bauen und trainieren. Wir sind bestrebt, die neuesten Anwendungen und das Wissen der künstlichen Intelligenzbranche zu verbreiten und herausragende Talente für künstliche Intelligenz zu kultivieren und zu liefern. Wir haben die Mission, den Talentmangel zu füllen und die Macht der künstlichen Intelligenz im Geschäftspunkt zu verleihen.

Benutzerwert

Die Token des Systems werden zum Kauf von Rechenleistung verwendet. Wenn die Trainingsdaten gering sind, werden die Token relativ weniger verbraucht, und wenn die Trainingsdaten groß sind, nehmen die Token entsprechend zu. Die gezahlten Gebühren hängen mit den Schulungskosten und dem Wert des aktuellen Tokens zusammen. Berechnen Sie den in einer Minute für jede 1080Ti -Grafikkarte erzeugten Rechenleistung, der 7514 GFLOP/S × 60.

Benutzernutzungsszenarien

1. Quantitativer Handel
Der quantitative Handel verwendet seit frühzeitig Maschinen, um die Arbeit zu unterstützen. Analysten entwerfen einige Indikatoren über verschiedene quantitative Modelle, beobachten die Datenverteilung und verwenden die Maschine als Bediener. Bis zum Anstieg des maschinellen Lernens in den letzten Jahren können Daten schnell analysiert, ausgestattet und in großen Mengen vorhergesagt werden, wodurch der zukünftige Trend von Finanzprodukten genauer vorhersagt werden kann. Die Berechnung dieser Modelle erfordert jedoch eine Menge künstlicher Intelligenz -Computerkraft. Wenn der traditionelle Ansatz verfolgt wird, muss jede Handelsabteilung selbst ein Rechenzentrum erstellen. Shared Rechenleistung kann teure Wartungskosten einsparen. Finanzhandelsunternehmen mehr auf Vorhersagen selbst konzentrieren.
2. Programm für künstliche Intelligenz Lerner
Colleges und Universitäten bieten derzeit nach und nach künstliche Intelligenzkurse an, und dieser Trend wird im nächsten Jahr beliebter. Wenn die Schüler studieren, werden sie im Allgemeinen kleine Aufgaben lokal und zeitaufwändige Aufgaben im Schul-Computerraum ausführen. Diese fragmentierten Aufgaben können jedoch mit Blockchain Computing Power Cloud gelöst werden. Kostengünstige AI-Computerdienste sind ideal für Schüler, um verschiedene Computerübungen abzuschließen und ihre eigenen Modelle schnell zu ändern.
3. Biomedizinische künstliche Intelligenz
Das frühzeitige Screening von Tumoren ist von großer Bedeutung, aber aufgrund der kleinen Bereiche der frühen Krebsläsionen sind traditionelle Methoden schwer gutartig und bösartig zu beurteilen, was zu Schwierigkeiten bei der klinischen Diagnose führt. Ärzte müssen häufig Tests durch Biopsie durchführen, was nicht nur die medizinischen Kosten erhöht, sondern den Patienten auch große Schmerzen bringt. Die Anwendung künstlicher Intelligenz auf die medizinische Bilderkennung und die multidisziplinäre kollaborative Diagnose kann diese Schwierigkeit effektiv durchbrechen, die diagnostischen Fähigkeiten der Ärzte verbessern, schnelle Entscheidungen treffen und die Transformation von medizinischen Diensten in Individualisierung und Präzision fördern.

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