nebula AI har åtagit sig att bygga en decentraliserad grundläggande konstruktionskedja för konstgjord intelligens (Zhiyun -kedjan), vilket minskar energiförbrukningen av traditionellt bevis på arbete genom att konvertera GPU -gruvmaskiner till konstgjorda intelligensdatorer. NBAI -tokens används för att köpa datorkraft, till exempel: utvecklarprovning; användning av DAI -applikationer; Köp av DAI -utbildningstjänster etc.

Projektmål

För att förbättra den nuvarande situationen för centraliserad molnberäkning använder vi de decentraliserade funktionerna i blockchain -teknik för att hyra och fördela datorkraft globalt. Blockchain -krypteringsteknologi undviker effektivt förekomsten av interna läckor, medan underhållet av distribuerade AI -datorenheter överlämnas till ägarna till stora och små datorer för konstgjord intelligens, vilket kraftigt minskar underhållsarbetsbelastningen. Detta övergripande mål kan delas upp i följande undermål: 1. Delad AI Computing Platform
Den delade plattformen för AI Computing Device kommer att behandla den obalanserade efterfrågan mellan ägarna och användare av AI -enheter. Ägaren till en AI -datoranordning kan inte uppnå sin datorpotential 100%, vilket resulterar i att vissa av datorresurserna är inaktiv. Samtidigt kan ett stort antal användare som behöver datorkraften för artificiell intelligens inte få kostnadseffektiva AI-datorresurser. Point-to-Point-betalning och blockchain-redovisningsteknologi som slutförts genom blockchain-teknik kan göra det möjligt för delad AI-datorkraft att slutföra betalning och delning på det mest praktiska sättet.
2. AI Fysisk datorenhet
Ett stort antal GPU -datorer kan konverteras till AI -datorenheter och därmed konvertera från enkel hash -dator till mer meningsfull AI -uppgiftsdatorer. På grund av AI -datorens specialitet är det nödvändigt att förinstallera ett angivet system och regelbundet uppdatera klienten, inklusive bokföringssystemet, för att bättre kunna utnyttja hårdvaruprestanda och dela AI -datorfunktioner.
3. Decentraliserad AI -applikation
När decentraliserade AI -applikationer är anslutna till systemet krävs motsvarande anslutning för DAI -appprogrammerare att utveckla och ringa på ett bekvämt sätt att använda den kraftfulla datorkraften i plattformen. Det inkluderar huvudsakligen betalnings -API, beräkning av Power Power -uppskattning API, API för arbetsbelastning av arbetsbelastning etc. och därmed påskyndar utvecklingen av AI -applikationer.
4. Integrerad IPFS -distribuerad lagring
Decentraliserade applikationer måste använda fillagringssystem för att lagra data. Ett alternativ är att ersätta traditionell centraliserad molnlagring eller lokal fillagring och därmed uppnå bättre distribuerad lagring.
IPFS Interplanetary File System (IPFS) är ett nätverksöverföringsprotokoll utformat för att skapa ihållande och distribuerade lagrings- och delade filer. Det är ett innehåll som är adresserbart peer -hypermedia -distributionsprotokoll. Noder i ett IPFS -nätverk kommer att bilda ett distribuerat filsystem. De flesta av de framtida IPF: erna kommer att använda tvärkedjeteknologi för att ringa. För tvärkedjeteknologi, se Cross-Chain Service-samtal.
5. AI Engineer Training Center
Nebula AI kommer att bygga ett systembaserat utbildningscenter för konstgjord intelligens för att tillhandahålla grundläggande kunskaper inom området för konstgjord intelligens. Ingenjörer kommer gradvis att bygga och utbilda konstgjorda intelligensmodeller i produktdesign genom systematisk lärande och projektpraxis. Vi är engagerade i att sprida de senaste tillämpningarna och kunskaperna om den konstgjorda intelligensindustrin och odla och leverera enastående talanger för konstgjord intelligens. Vi har uppdraget att fylla talangbristen och ge full spel till kraften i konstgjord intelligens i affärer.

Användarvärde

Systemets symboler används för att köpa datorkraft. När träningsdata är små konsumeras tokens relativt färre, och när träningsdata är stora, konsumerar tokens motsvarande på motsvarande sätt. Avgifterna är relaterade till utbildningskostnaden och värdet på det nuvarande token. Beräkna datorkraften som genereras på en minut för varje 1080ti grafikkort, vilket är 7514 GFLOP/S × 60.

Användaranvändningsscenarier

1. Kvantitativ handel
Kvantitativ handel har använt maskiner för att hjälpa till med arbetet sedan tidigt. Analytiker utformar vissa indikatorer genom olika kvantitativa modeller, observerar datadistribution och använder maskinen som operatör. Fram till ökningen av maskininlärning under de senaste åren kan data snabbt analyseras, monteras och förutsägas i stora mängder och därmed mer exakt förutsäga den framtida trenden för finansiella produkter. Beräkningen av dessa modeller kräver emellertid mycket datorkraft för konstgjord intelligens. Om det traditionella tillvägagångssättet antas måste varje handelsavdelning bygga ett datacenter på egen hand. Delad datorkraft kan spara dyra underhållskostnader. Gör finansiella handelsföretag mer fokuserade på förutsägelser själva.
2. Artificial Intelligence Learner Program
Högskolor och universitet erbjuder för närvarande gradvis konstgjorda underrättelsekurser, och denna trend kommer att bli mer populär under nästa år. När eleverna studerar kommer de i allmänhet att välja att köra små uppgifter lokalt och tidskrävande uppgifter i skoldatorrummet. Dessa fragmenterade uppgifter kan emellertid lösas med blockchain datorkraftmoln. Lågkostnads-AI-datortjänster är idealiska för studenter att genomföra olika datorövningar och snabbt ändra sina egna modeller.
3. Biomedicinsk konstgjord intelligens
Tidig screening av tumörer är av stor betydelse, men på grund av de små områdena med tidiga cancerskador är traditionella metoder svåra att bedöma godartade och maligna, vilket skapar svårigheter vid klinisk diagnos. Läkare behöver ofta utföra testning genom biopsi, vilket inte bara ökar medicinska kostnader utan också ger stora smärta till patienter. Tillämpningen av artificiell intelligens på medicinsk bildigenkänning och tvärvetenskaplig samarbetsdiagnos kan effektivt bryta igenom denna svårighet, förbättra läkarnas diagnostiska förmågor, hjälpa till att fatta snabba beslut och främja omvandlingen av medicinska tjänster till individualisering och precision.

*Ovanstående innehåll sammanställs av det officiella kontot för icke-små konton. Om du trycker om, ange källan.