A Nebulosa AI está comprometida em construir uma cadeia de computação de inteligência artificial básica descentralizada (cadeia Zhiyun), reduzindo o consumo de energia da prova de trabalho tradicional, convertendo máquinas de mineração de GPU em serviços de computação de inteligência artificial. Os tokens NBAI são usados ​​para comprar poder de computação, como: teste de desenvolvedor; o uso de aplicativos DAI; compra de serviços de treinamento da DAI, etc.

Objetivos do projeto

Para melhorar a situação atual da computação em nuvem centralizada, usamos os recursos descentralizados da tecnologia blockchain para alugar e alocar a potência de computação globalmente. A tecnologia de criptografia blockchain evita efetivamente a existência de vazamentos internos, enquanto a manutenção de unidades de computação de IA distribuídas é entregue aos proprietários de unidades de computação de inteligência artificial grandes e pequenas, reduzindo bastante a carga de trabalho de manutenção. Esse objetivo geral pode ser dividido nos seguintes sub-alvos: 1. Plataforma de computação de IA compartilhada
A plataforma de dispositivo de computação de IA compartilhada abordará a situação de demanda desequilibrada entre proprietários e usuários de dispositivos AI. O proprietário de um dispositivo de computação de IA não pode atingir seu potencial de computação 100%, resultando em alguns dos recursos de computação ociosos. Ao mesmo tempo, um grande número de usuários que precisam do poder de computação da inteligência artificial não pode obter recursos de computação de IA econômicos. A tecnologia de pagamento ponto a ponto e contabilidade blockchain concluídas através da tecnologia blockchain pode permitir que o poder de computação de IA compartilhado preencha o pagamento e o compartilhamento da maneira mais conveniente.
2. Unidade de computação física da IA ​​
Um grande número de mineradores de computação de GPU pode ser convertido em unidades de computação de IA, convertendo assim da computação simples de hash para a computação de tarefas de IA mais significativa. Devido à particularidade da computação de IA, é necessário pré -insinar um sistema designado e atualizar regularmente o cliente, incluindo o sistema contábil, a fim de utilizar melhor o desempenho do hardware e compartilhar recursos de computação de IA.
3. Aplicação de IA descentralizada
Quando os aplicativos de IA descentralizados estão conectados ao sistema, a conexão correspondente é necessária para que os programadores de aplicativos da DAI se desenvolvam e chamem de maneira conveniente para usar o poderoso poder de computação na plataforma. Inclui principalmente API de pagamento, API de estimativa de energia de computação, API de estimativa da carga de trabalho, etc., acelerando assim o desenvolvimento de aplicativos de IA.
4. Armazenamento IPFS integrado
Os aplicativos descentralizados precisam usar sistemas de armazenamento de arquivos para armazenar dados. Uma opção é substituir o armazenamento tradicional de nuvem centralizado ou o armazenamento local de arquivos, alcançando assim um melhor armazenamento distribuído.
O IPFS System (IPFS) é um protocolo de transmissão de rede projetado para criar arquivos de armazenamento persistente e distribuído e compartilhados. É um protocolo de distribuição de hipermídia por pares endereçável por conteúdo. Os nós em uma rede IPFS formarão um sistema de arquivos distribuído. A maioria dos futuros IPFs usará a tecnologia de cadeia cruzada para ligar. Para tecnologia de cadeia cruzada, consulte as chamadas de serviço da cadeia cruzada.
5. Centro de Treinamento de Engenheiros da AI
A Nebula AI construirá um centro de treinamento de inteligência artificial baseado em sistema para fornecer conhecimento básico no campo da prática de inteligência artificial. Os engenheiros criarão gradualmente e treinarão modelos de inteligência artificial no design de produtos através da aprendizagem sistemática e da prática do projeto. Estamos comprometidos em disseminar as mais recentes aplicações e conhecimento da indústria de inteligência artificial e cultivar e oferecer excelentes talentos de inteligência artificial. Temos a missão de preencher a escassez de talentos e dar um jogo completo ao poder da inteligência artificial nos negócios.

Valor do usuário

Os tokens do sistema são usados ​​para comprar energia de computação. Quando os dados de treinamento são pequenos, os tokens são consumidos relativamente menores e, quando os dados de treinamento são grandes, os tokens consumiram aumentar correspondentemente. As taxas pagas estão relacionadas ao custo de treinamento e ao valor do token atual. Calcule a energia de computação gerada em um minuto para cada placa gráfica 1080TI, que é 7514 Gflop/S × 60.

Cenários de uso do usuário

1. Comércio quantitativo
O comércio quantitativo tem usado máquinas para ajudar no trabalho desde o início. Os analistas projetam alguns indicadores por meio de vários modelos quantitativos, observam a distribuição de dados e usam a máquina como operador. Até o surgimento do aprendizado de máquina nos últimos anos, os dados podem ser analisados, ajustados e previstos rapidamente em grandes quantidades, prevendo mais precisamente a tendência futura de produtos financeiros. No entanto, o cálculo desses modelos requer muito poder de computação de inteligência artificial. Se a abordagem tradicional for adotada, cada departamento comercial precisará construir um data center por conta própria. O poder de computação compartilhado pode economizar custos caros de manutenção. Torne as empresas de comércio financeiro mais focadas nas próprias previsões.
2. Programa de aprendiz de inteligência artificial
Faculdades e universidades estão atualmente oferecendo gradualmente cursos de inteligência artificial, e essa tendência se tornará mais popular no próximo ano. Quando os alunos estão estudando, geralmente optam por executar pequenas tarefas localmente e tarefas demoradas na sala de computadores da escola. No entanto, essas tarefas fragmentadas podem ser resolvidas com nuvem de potência de computação em blockchain. Os serviços de computação de IA de baixo custo são ideais para os alunos concluirem vários exercícios de computação e modificar rapidamente seus próprios modelos.
3. Inteligência Artificial Biomédica
A triagem precoce de tumores é de grande importância, mas devido às pequenas áreas de lesões iniciais do câncer, os métodos tradicionais são difíceis de julgar benignos e malignos, o que cria dificuldades no diagnóstico clínico. Os médicos geralmente precisam realizar testes através da biópsia, o que não apenas aumenta os custos médicos, mas também traz grande dor aos pacientes. A aplicação da inteligência artificial ao reconhecimento de imagens médicas e ao diagnóstico colaborativo multidisciplinar pode efetivamente romper essa dificuldade, melhorar os recursos de diagnóstico dos médicos, ajudar a tomar decisões rápidas e promover a transformação de serviços médicos em individualização e precisão.

*O conteúdo acima é compilado pela conta oficial de contas não pequenas. Se reimpresso, indique a fonte.