नेबुला एआई एक विकेन्द्रीकृत बुनियादी कृत्रिम बुद्धिमत्ता कंप्यूटिंग श्रृंखला (Zhiyun श्रृंखला) के निर्माण के लिए प्रतिबद्ध है, जो GPU खनन मशीनों को कृत्रिम बुद्धिमत्ता कंप्यूटिंग सेवाओं में परिवर्तित करके काम के पारंपरिक प्रमाण की ऊर्जा खपत को कम करता है। NBAI टोकन का उपयोग कम्प्यूटिंग पावर खरीदने के लिए किया जाता है, जैसे: डेवलपर परीक्षण; DAI अनुप्रयोगों का उपयोग; DAI प्रशिक्षण सेवाओं की खरीद, आदि

परियोजना के उद्देश्य

केंद्रीकृत क्लाउड कंप्यूटिंग की वर्तमान स्थिति में सुधार करने के लिए, हम विश्व स्तर पर कम्प्यूटिंग पावर को किराए पर लेने और आवंटित करने के लिए ब्लॉकचेन तकनीक की विकेन्द्रीकृत विशेषताओं का उपयोग करते हैं। ब्लॉकचेन एन्क्रिप्शन तकनीक प्रभावी रूप से आंतरिक लीक के अस्तित्व से बचती है, जबकि वितरित एआई कंप्यूटिंग इकाइयों के रखरखाव को बड़े और छोटे कृत्रिम बुद्धिमत्ता कंप्यूटिंग इकाइयों के मालिकों को सौंप दिया जाता है, जो रखरखाव के कार्यभार को बहुत कम करता है। इस समग्र लक्ष्य को निम्नलिखित उप-लक्ष्य में विभाजित किया जा सकता है: 1। साझा एआई कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म
साझा एआई कंप्यूटिंग डिवाइस प्लेटफ़ॉर्म AI उपकरणों के मालिकों और उपयोगकर्ताओं के बीच असंतुलित मांग की स्थिति को संबोधित करेगा। एआई कंप्यूटिंग डिवाइस का मालिक इसकी कंप्यूटिंग क्षमता को 100%प्राप्त नहीं कर सकता है, जिसके परिणामस्वरूप कुछ कंप्यूटिंग संसाधन निष्क्रिय हैं। इसी समय, बड़ी संख्या में उपयोगकर्ता जिन्हें कृत्रिम बुद्धिमत्ता की कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता होती है, वे लागत प्रभावी एआई कंप्यूटिंग संसाधन प्राप्त नहीं कर सकते हैं। ब्लॉकचेन प्रौद्योगिकी के माध्यम से पूरी की गई प्वाइंट-टू-पॉइंट भुगतान और ब्लॉकचेन लेखा तकनीक साझा एआई कंप्यूटिंग शक्ति को भुगतान पूरा करने और सबसे सुविधाजनक तरीके से साझा करने में सक्षम कर सकती है।
2। एआई भौतिक कंप्यूटिंग इकाई
बड़ी संख्या में जीपीयू कंप्यूटिंग खनिकों को एआई कंप्यूटिंग इकाइयों में परिवर्तित किया जा सकता है, जिससे सरल हैश कंप्यूटिंग से अधिक सार्थक एआई टास्क कंप्यूटिंग में परिवर्तित किया जा सकता है। एआई कंप्यूटिंग की विशिष्टता के कारण, एक निर्दिष्ट प्रणाली को प्रीइंस्टॉल करना और नियमित रूप से क्लाइंट को अद्यतन करना आवश्यक है, जिसमें लेखा प्रणाली सहित, हार्डवेयर प्रदर्शन का बेहतर उपयोग करने और एआई कंप्यूटिंग क्षमताओं को साझा करने के लिए।
3। विकेन्द्रीकृत AI आवेदन
जब विकेंद्रीकृत AI एप्लिकेशन सिस्टम से जुड़े होते हैं, तो DAI ऐप प्रोग्रामर के लिए इसी कनेक्शन की आवश्यकता होती है ताकि प्लेटफ़ॉर्म में शक्तिशाली कंप्यूटिंग पावर का उपयोग करने के लिए सुविधाजनक तरीके से विकसित और कॉल किया जा सके। इसमें मुख्य रूप से भुगतान एपीआई, कंप्यूटिंग पावर एस्टीमेशन एपीआई, वर्कलोड अनुमान एपीआई, आदि शामिल हैं, जिससे एआई अनुप्रयोगों के विकास में तेजी आती है।
4। एकीकृत IPFS वितरित भंडारण
डेटा संग्रहीत करने के लिए विकेंद्रीकृत अनुप्रयोगों को फ़ाइल संग्रहण सिस्टम का उपयोग करने की आवश्यकता होती है। एक विकल्प पारंपरिक केंद्रीकृत क्लाउड स्टोरेज या स्थानीय फ़ाइल स्टोरेज को बदलना है, जिससे बेहतर वितरित स्टोरेज प्राप्त होता है।
IPFS इंटरप्लेनेटरी फाइल सिस्टम (IPFS) एक नेटवर्क ट्रांसमिशन प्रोटोकॉल है जिसे लगातार और वितरित स्टोरेज और साझा फ़ाइलों को बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह एक सामग्री पता योग्य सहकर्मी हाइपरमीडिया वितरण प्रोटोकॉल है। एक IPFS नेटवर्क में नोड्स एक वितरित फ़ाइल सिस्टम बनाएंगे। भविष्य के अधिकांश आईपीएफ कॉल करने के लिए क्रॉस-चेन तकनीक का उपयोग करेंगे। क्रॉस-चेन तकनीक के लिए, कृपया क्रॉस-चेन सेवा कॉल देखें।
5। एआई इंजीनियर प्रशिक्षण केंद्र
नेबुला एआई कृत्रिम बुद्धिमत्ता अभ्यास के क्षेत्र में बुनियादी ज्ञान प्रदान करने के लिए एक सिस्टम-आधारित आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ट्रेनिंग सेंटर का निर्माण करेगा। इंजीनियर धीरे -धीरे व्यवस्थित शिक्षण और परियोजना अभ्यास के माध्यम से उत्पाद डिजाइन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल का निर्माण और प्रशिक्षित करेंगे। हम कृत्रिम बुद्धिमत्ता उद्योग के नवीनतम अनुप्रयोगों और ज्ञान को प्रसारित करने और उत्कृष्ट कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रतिभाओं की खेती करने और वितरित करने के लिए प्रतिबद्ध हैं। हमारे पास प्रतिभा की कमी को भरने और व्यवसाय में कृत्रिम बुद्धिमत्ता की शक्ति को पूरा खेल देने का मिशन है।

उपयोगकर्ता मूल्य

कम्प्यूटिंग पावर खरीदने के लिए सिस्टम के टोकन का उपयोग किया जाता है। जब प्रशिक्षण डेटा छोटा होता है, तो टोकन अपेक्षाकृत कम से कम खपत होते हैं, और जब प्रशिक्षण डेटा बड़ा होता है, तो टोकन का उपभोग इसी तरह से होता है। भुगतान की गई फीस प्रशिक्षण लागत और वर्तमान टोकन के मूल्य से संबंधित है। प्रत्येक 1080TI ग्राफिक्स कार्ड के लिए एक मिनट में उत्पन्न कम्प्यूटिंग पावर की गणना करें, जो कि 7514 GFLOP/S × 60 है।

उपयोगकर्ता उपयोग परिदृश्य

1। मात्रात्मक ट्रेडिंग
मात्रात्मक व्यापार जल्दी से काम में सहायता के लिए मशीनों का उपयोग कर रहा है। विश्लेषक विभिन्न मात्रात्मक मॉडल के माध्यम से कुछ संकेतक डिजाइन करते हैं, डेटा वितरण का निरीक्षण करते हैं, और एक ऑपरेटर के रूप में मशीन का उपयोग करते हैं। हाल के वर्षों में मशीन लर्निंग के उदय तक, डेटा को बड़ी मात्रा में जल्दी से विश्लेषण, फिट और अनुमानित किया जा सकता है, जिससे वित्तीय उत्पादों की भविष्य की प्रवृत्ति की अधिक सटीक भविष्यवाणी की जा सकती है। हालांकि, इन मॉडलों की गणना के लिए बहुत सारी कृत्रिम बुद्धिमत्ता कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता होती है। यदि पारंपरिक दृष्टिकोण को अपनाया जाता है, तो प्रत्येक ट्रेडिंग विभाग को अपने दम पर एक डेटा सेंटर बनाने की आवश्यकता होती है। साझा कंप्यूटिंग शक्ति महंगी रखरखाव लागत को बचा सकती है। वित्तीय व्यापारिक कंपनियों को स्वयं भविष्यवाणियों पर अधिक ध्यान केंद्रित करें।
2। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लर्नर प्रोग्राम
कॉलेज और विश्वविद्यालय वर्तमान में धीरे -धीरे कृत्रिम खुफिया पाठ्यक्रम पेश कर रहे हैं, और यह प्रवृत्ति अगले वर्ष में अधिक लोकप्रिय हो जाएगी। जब छात्र अध्ययन कर रहे होते हैं, तो वे आम तौर पर स्कूल के कंप्यूटर रूम में स्थानीय रूप से और समय लेने वाले कार्यों को छोटे कार्यों को चलाने के लिए चुनेंगे। हालांकि, इन खंडित कार्यों को ब्लॉकचेन कंप्यूटिंग पावर क्लाउड के साथ हल किया जा सकता है। कम लागत वाली एआई कंप्यूटिंग सेवाएं छात्रों के लिए विभिन्न कंप्यूटिंग अभ्यासों को पूरा करने और अपने स्वयं के मॉडल को जल्दी से संशोधित करने के लिए आदर्श हैं।
3। बायोमेडिकल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस
ट्यूमर की शुरुआती स्क्रीनिंग बहुत महत्वपूर्ण है, लेकिन शुरुआती कैंसर के घावों के छोटे क्षेत्रों के कारण, पारंपरिक तरीकों को सौम्य और घातक का न्याय करना मुश्किल है, जो नैदानिक ​​निदान में कठिनाइयों का कारण बनता है। डॉक्टरों को अक्सर बायोप्सी के माध्यम से परीक्षण करने की आवश्यकता होती है, जो न केवल चिकित्सा लागत को बढ़ाता है, बल्कि रोगियों के लिए बहुत दर्द भी लाता है। चिकित्सा छवि मान्यता और बहु ​​-विषयक सहयोगी निदान के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का अनुप्रयोग प्रभावी रूप से इस कठिनाई के माध्यम से टूट सकता है, डॉक्टरों की नैदानिक ​​क्षमताओं में सुधार कर सकता है, त्वरित निर्णय लेने में मदद कर सकता है, और चिकित्सा सेवाओं के परिवर्तन को वैयक्तिकरण और सटीकता के लिए बढ़ावा दे सकता है।

<स्पैन स्टाइल = "रंग:#999999;">*उपरोक्त सामग्री गैर-छोटे खातों के आधिकारिक खाते द्वारा संकलित की जाती है। यदि पुनर्मुद्रित किया जाता है, तो कृपया स्रोत को इंगित करें।