Nebula AI er forpliktet til å bygge en desentralisert grunnleggende kunstig intelligens databehandlingskjede (Zhiyun -kjede), noe som reduserer energiforbruket av tradisjonelt arbeidsbevis ved å konvertere GPU -gruvemaskiner til kunstig intelligens databehandlingstjenester. NBAI -symboler brukes til å kjøpe datakraft, for eksempel: utviklertesting; bruk av DAI -applikasjoner; Kjøp av DAI -treningstjenester, etc.

Prosjektmål

For å forbedre den nåværende situasjonen for sentralisert skyberegning, bruker vi de desentraliserte funksjonene i blockchain -teknologi for å leie og tildele datakraft globalt. Blockchain -krypteringsteknologi unngår effektivt eksistensen av interne lekkasjer, mens vedlikehold av distribuerte AI -databehandlingsenheter blir overlevert til eierne av store og små kunstige intelligens databehandlingsenheter, noe som reduserer vedlikeholdsarbeidet. Dette overordnede målet kan deles inn i følgende undermål: 1. Delt AI databehandlingsplattform
Den delte AI -dataenhetsplattformen vil adressere den ubalanserte etterspørselssituasjonen mellom eiere og brukere av AI -enheter. Eieren av en AI -dataenhet kan ikke oppnå sitt databehandlingspotensial 100%, noe som resulterer i at noen av databehandlingsressursene er inaktiv. Samtidig kan et stort antall brukere som trenger datakraft for kunstig intelligens, ikke få kostnadseffektive AI-databehandlingsressurser. Punkt-til-punkt betaling og blockchain-regnskapsteknologi gjennomført gjennom blockchain-teknologi kan muliggjøre delt AI-datakraft for å fullføre betaling og deling på den mest praktiske måten.
2. AI fysisk databehandlingsenhet
Et stort antall GPU -databehandlingsarbeidere kan konverteres til AI -dataenheter, og dermed konvertere fra enkel hasj databehandling til mer meningsfull AI -oppgavedata. På grunn av AI -databehandlingen, er det nødvendig å forhåndsinstallere et utpekt system og regelmessig oppdatere klienten, inkludert regnskapssystemet, for bedre å bruke maskinvareytelsen og dele AI -databehandlingsmuligheter.
3. Desentralisert AI -applikasjon
Når desentraliserte AI -applikasjoner er koblet til systemet, er den tilsvarende tilkoblingen nødvendig for at DAI -app -programmerere skal utvikle og ringe på en praktisk måte å bruke den kraftige datakraften i plattformen. Det inkluderer hovedsakelig betalings -API, beregningsestimering API, API for arbeidsmengde API, etc., og akselererer dermed utviklingen av AI -applikasjoner.
4. Integrert IPF -er distribuert lagring
Desentraliserte applikasjoner må bruke fillagringssystemer for å lagre data. Et alternativ er å erstatte tradisjonell sentralisert skylagring eller lokal fillagring, og dermed oppnå bedre distribuert lagring.
IPFS Interplanetary File System (IPFS) er en nettverksoverføringsprotokoll designet for å lage vedvarende og distribuert lagring og delte filer. Det er en innholdsoppholdsbar peer hypermedia distribusjonsprotokoll. Noder i et IPFS -nettverk vil danne et distribuert filsystem. De fleste av fremtidige IPF-er vil bruke tverrkjedeteknologi for å ringe. For tverrkjedeteknologi, se Cross-Chain Service-samtaler.
5. AI Engineer Training Center
Nebula AI vil bygge et systembasert kunstig intelligens treningssenter for å gi grunnleggende kunnskap innen kunstig intelligens. Ingeniører vil gradvis bygge og trene kunstige intelligensmodeller innen produktdesign gjennom systematisk læring og prosjektpraksis. Vi er opptatt av å spre de nyeste applikasjonene og kunnskapene om kunstig intelligensindustri og dyrke og levere fremragende kunstige intelligenstalenter. Vi har oppdraget med å fylle talentmangelen og gi full spill til kraften i kunstig intelligens i virksomheten.

Brukerverdi

Systemets symboler brukes til å kjøpe datakraft. Når treningsdataene er små, konsumeres symbolene relativt færre, og når treningsdataene er store, øker symbolene tilsvarende. Gebyrene som er betalt er relatert til treningskostnadene og verdien av gjeldende token. Beregn datakraften som genereres på ett minutt for hvert 1080ti grafikkort, som er 7514 GFLOP/S × 60.

Brukerbruksscenarier

1. Kvantitativ handel
Kvantitativ handel har brukt maskiner for å hjelpe til med arbeidet siden tidlig. Analytikere designer noen indikatorer gjennom forskjellige kvantitative modeller, observerer datafordeling og bruker maskinen som operatør. Inntil fremveksten av maskinlæring de siste årene, kan data raskt analyseres, monteres og forutsier i store mengder, og dermed mer nøyaktig forutsi den fremtidige trenden med finansielle produkter. Beregningen av disse modellene krever imidlertid mye kunstig intelligensberegningskraft. Hvis den tradisjonelle tilnærmingen blir tatt i bruk, trenger hver handelsavdeling å bygge et datasenter på egen hånd. Delt datakraft kan spare dyre vedlikeholdskostnader. Gjør økonomiske handelsselskaper mer fokusert på spådommer selv.
2. Artificial Intelligence Learner Program
Høgskoler og universiteter tilbyr for tiden gradvis kunstig intelligenskurs, og denne trenden vil bli mer populær det neste året. Når elevene studerer, vil de generelt velge å kjøre små oppgaver lokalt og tidkrevende oppgaver i skolens datarom. Imidlertid kan disse fragmenterte oppgavene løses med blockchain Computing Power Cloud. Lavpris AI-databehandlingstjenester er ideelle for studentene å fullføre forskjellige databehandlingsøvelser og raskt endre sine egne modeller.
3. Biomedisinsk kunstig intelligens
Tidlig screening av svulster er av stor betydning, men på grunn av de små områdene med tidlige kreftlesjoner, er tradisjonelle metoder vanskelig å bedømme godartede og ondartet, noe som skaper vanskeligheter i klinisk diagnose. Leger trenger ofte å utføre testing gjennom biopsi, noe som ikke bare øker medisinske kostnader, men også gir store smerter til pasienter. Anvendelsen av kunstig intelligens på medisinsk bildegjenkjenning og tverrfaglig samarbeidsdiagnose kan effektivt bryte gjennom denne vanskeligheten, forbedre legenes diagnostiske evner, bidra til å ta raske beslutninger og fremme transformasjonen av medisinske tjenester til individualisering og presisjon.

*Innholdet ovenfor er samlet av den offisielle beretningen om ikke-småkontoer. Hvis du skrevet ut, vennligst angi kilden.