Einführung

OriginTrail ist ein Ökosystem, das eine vertrauenswürdige Wissensinfrastruktur für künstliche Intelligenz aufbaut. Es zielt darauf ab, die Herausforderung der Desinformation im KI-Zeitalter zu lösen, indem die Auffindbarkeit von Informationen gefördert und die Informationsquelle sichergestellt wird. OriginTrail setzt sich für den Aufbau einer nachhaltigen Weltwirtschaft ein, indem es vertrauenswürdige, KI-fähige Wissensbestände organisiert. Es basiert auf seinem einzigartigen dezentralen Wissensgraphen (DKG), der mehrere Blockchains kombiniert, um Werte auf der Grundlage von Netzwerkeffekten zu schaffen. Es nutzt seinen einzigartigen dezentralen Wissensgraphen und OriginTrail Parachain, um Unternehmen und Einzelpersonen auf der ganzen Welt KI-basierte Suche und Lösungen anzubieten. Mit DKG können Sie:

• Einfaches Entdecken, Abfragen und Integrieren von Wissen aus mehreren Quellen

• Sicherer Austausch von semantischen Daten (Wissen) zwischen Systemen und dezentralen Anwendungen

• Monetarisierung von APIs und Daten mit austauschbaren und nicht austauschbaren Token (Wissens-Token)

• Erstellen Sie auf einfache Weise benutzerdefinierte, überprüfbare Datenpipelines

• Lässt sich in bestehende SSI- und Blockchain-Tools integrieren

OriginTrail hat die Unterstützung und Partnerschaften von Weltklasse-Organisationen wie der British Standards Institution, SCAN, Polkadot, Parity, Walmart, World Federation of Hemophilia, Next Generation Internet of Oracle und der Europäischen Kommission. Diese Partnerschaften tragen dazu bei, das Wachstum der vertrauenswürdigen Wissensbasis von OriginTrail in Billionen-Dollar-Branchen voranzutreiben und gleichzeitig ein überprüfbares Wissensnetzwerk bereitzustellen, insbesondere bei der Förderung der Wirtschaftlichkeit von RWAs.

DKG

OriginTrail Decentralized Knowledge Graph (DKG) ist eine globale, offene Datenstruktur, die sich aus miteinander verbundenen Wissensbeständen zusammensetzt, die als RDF-basierter Wissensgraph strukturiert sind. Es wird auf dem offenen, erlaubnisfreien OriginTrail Decentralized Network (ODN) gehostet, das Blockchain mit Knowledge-Graph-Technologie kombiniert. OriginTrail verbindet sich mit mehreren Blockchains wie Ethereum, Polkadot (über NeuroWeb), Polygon, Gnosis und mehr. Es wird durch das TRAC-Token unterstützt, das zur Verwaltung von Beziehungen zwischen DKG-Netzwerkteilnehmern verwendet wird. Wenn Sie einen OriginTrail-Knoten betreiben, gehören Sie auch zu den Mitwirkenden, die DKG hosten, und haben Anspruch auf TRAC-Token-Belohnungen. Als Entwickler, der OriginTrail DG verwendet, können Sie Wissensressourcen erstellen und pflegen, die in Web3-Anwendungen verwendet werden können. Sie können auch standardisierte Technologien wie GS1 EPCIS, RDF/SPARQL, JSON-LD und andere W3C- und GS1-Standards verwenden. Warum Blockchain mit Wissensgraphen kombinieren? Blockchain und Knowledge Graph sind zwei verschiedene Arten von Netzwerken:

-Blockchain ist ein Netzwerk des Vertrauens. Sie laufen auf dezentralen zustandsbehafteten Protokollen und ermöglichen einen überprüfbaren gemeinsamen Zustand für Anwendungen wie dezentrale Identität, Asset-Tokenisierung (NFTs), dezentrale Finanzen, vertrauenswürdige Mehrparteienberechnung und mehr. -Knowledge Graph ist ein semantisches Netzwerk. Als Google zum ersten Mal den Begriff "Knowledge Graph" erfand, erklärten sie ihn als "Dinge, nicht Zeichenfolgen". Knowledge Graphen verbinden hochstrukturierte, maschinenverständliche semantische Entitäten zu einem semantischen Datennetzwerk, um leistungsfähige Datenfunktionen wie Suche, Schlussfolgerungen, Empfehlungen, fortgeschrittenes maschinelles Lernen usw. zu erreichen. Knowledge Graphen erben das Technologie-Stack-Konzept des Semantic Web (eingeführt als das "ursprüngliche" Web 3.0 von Tim Berners-Lee, dem Erfinder des WWW). Diese beiden Technologien werden im OriginTrail Decentralized Knowledge Graph zusammengeführt, um die spezifische Vision des Semantic Web3 zu bilden - ein nutzereigenes, datenzentriertes, vertrauenswürdiges und semantisches Web.

Aufbau des Systems

Der OriginTrail-Technologie-Stack wurde entwickelt, um reale Assets in das Web3 zu bringen und die Auffindbarkeit, Überprüfbarkeit und Konnektivität von physischen und digitalen Assets in einem konsistenten Web3-Datenökosystem zu ermöglichen. Zwei wichtige Anforderungen, die für die Implementierung dieser Web3-Infrastruktur erforderlich sind, sind die Fähigkeit, Vertrauen durch dezentralen Konsens zu gewährleisten und semantische, überprüfbare Asset-Daten zu nutzen, um komplexe reale Beziehungen und Merkmale (wie Eigentum, Standort und geschäftlicher Hintergrund) darzustellen. Diese unterschiedlichen Anforderungen erfordern die beiden oben genannten unterschiedlichen Arten von Technologien - Blockchain und Wissensgraphen. Blockchain ist ein Netzwerk des Vertrauens, das entwickelt wurde, um vertrauenswürdiges Computing durch dezentralen Konsens zu ermöglichen, ähnlich wie vertrauenswürdige Computerprozessoren auf der ganzen Welt. Wissensgraphen hingegen sind semantische Datennetze. Es handelt sich um eine vernetzte Graphdatenstruktur, die Systeme wie Google, NASA, Amazon und andere antreibt und sich am besten für die Darstellung komplexer Vermögenswerte und ihrer Beziehungen in der realen Welt eignet. Der OriginTrail-Technologie-Stack nutzt die Vorteile von Blockchain und Wissensgraphen voll aus, indem er sie in zwei Netzwerkschichten integriert.

In den folgenden Abschnitten tauchen wir in die beiden Technologieebenen und ihre Wechselwirkungen ein. Wir unterscheiden mehrere Unterschichten der DKG-Schicht (Schicht 2):

-ODNNetwork-Schicht, bestehend aus einem Peer-to-Peer-Netzwerk von DKG-Knoten, die von Einzelpersonen und Organisationen gehostet werden, implementiert S/Kademlia.

Die ODNdata-Schicht hostet Wissensgraphdaten, die in separaten Instanzen der Graphdatenbank über das Netzwerk verteilt sind.

-Die Dienstschicht implementiert verschiedene Kern- und Erweiterungsdienste wie Authentifizierung, Standardschnittstellen und Datenpipelines.

-Die Konsensschicht implementiert Schnittstellen zu mehreren Blockchains, die vertrauenswürdige Smart Contracts hosten, und wird verwendet, um Beziehungen zwischen Knoten zu verwalten. Es implementiert auch vertrauenswürdige Protokolle (derzeit unterstützt es Ethereum, xDai Blockchain und OriginTrail NeuroWeb).

-Anwendungsschichten, einschließlich Dapps und herkömmliche Anwendungen, verwenden OriginTrail DKG als Teil ihres Datenflusses.

Blockchain-OriginTrail Multi-Chain-Konsensschicht

Die OriginTrail-Konsensschicht besteht aus einer Blockchain, die die erforderlichen vertrauenswürdigen Berechnungen für den Betrieb von DKG in einer dezentralen Umgebung bereitstellt. OriginTrail wird derzeit auf Ethereum, Gnosis Chain, Polygon und NeuroWeb eingesetzt und ist ein Multi-Chain-System, das in der Lage ist, alle nativen Assets der miteinander verbundenen Blockchains zu integrieren und zu verbinden, was sich über Asset-Graphen und Smart-Contract-basierte Anwendungen wie Datenmärkte erstreckt. In der aktuellen Version von DKG (einer Ethereum-basierten Blockchain) "outlagert" das OriginTrail-Ökosystem im Wesentlichen die Funktionalität der ersten Schicht aus. Mit der Hinzufügung von OriginTrail NeuroWeb ist die Blockchain-Schicht nun zum ersten Mal ein integraler Bestandteil des Technologie-Stacks des OriginTrail-Ökosystems. OriginTrail NeuroWeb führt auch einen nativen Token ein, NEURO - ein Versorgungsasset, das nicht nur Blockchain-Gasgebühren und eine integrative Governance bietet, sondern auch eine Möglichkeit bietet, Anreize für das Wachstum der DKG-Nutzung zu schaffen. Zusammen mit TRAC bilden diese beiden Token die Token-Ökonomie des OriginTrail-Ökosystems, treiben Netzwerkeffekte voran und schaffen Mehrwert für alle Netzwerkteilnehmer. OriginTrail wird so zu einem Ökosystem mit zwei technischen Komponenten, zwei Netzwerkschichten und zwei Utility-Token. Die beiden Schichten der OriginTrail-Technologie - die DKG (Schicht 2) und die Konsensschicht (Schicht 1) - können stark voneinander profitieren, wenn sie eng integriert sind. Durch die Verwendung von OriginTrail NeuroWeb als Blockchain, die speziell für DKG entwickelt wurde, erhält der OriginTrail-Technologie-Stack zusätzliche Funktionen und erhebliche Verbesserungen bei der Skalierbarkeit und Leistung.

Grundbegriffe in der DKG

Knowledge Asset ist ein Produkt des OriginTrail Decentralized Knowledge Graph (DKG), der verschiedene standardisierte Komponenten aus den Bereichen Blockchain und Knowledge Graph kombiniert. Das Kernelement der DKG ist das "Knowledge Asset", das im Folgenden zusammen mit weiteren wichtigen Komponenten erläutert wird.

Ein Knowledge Asset ist ein Container für wertvolle Informationen, die Ihnen gehören und in der Lage sind, jedes physische Objekt, Dokument, abstrakte Konzept, digitale oder Zeichenfolge zu beschreiben. Es existiert in einem dezentralen Wissensgraphen, der es leicht zu entdecken macht und gleichzeitig die Integrität der Informationen und das Eigentum am Wissenswert durch die zugrunde liegende Blockchain gewährleistet. Genauer gesagt handelt es sich bei einem Knowledge Asset um eine Webressource, die durch einen Unified Asset Locator (UAL), eine Erweiterung der herkömmlichen URL, identifiziert wird. Es beinhaltet:

Ein Asset-Diagramm mit Knowledge-Asset-Daten, die in RDF dargestellt werden und auf dem DKG (nicht in der Blockchain) gespeichert sind.

Unveränderliche Nachweise und Eigentumsaufzeichnungen: Bestehend aus Vermögensdiagrammen, Zustandsnachweisen und Eigentumsaufzeichnungen, die durch nicht-fungible Token dargestellt werden, die in der Blockchain gespeichert sind.

Das Asset-Diagramm besteht aus Assertions, die den Status des Asset-Inhalts darstellen. Assertions werden auf dem DKG gespeichert und verfügen über verschlüsselte Fingerabdrücke zur Überprüfung. Jede Behauptung kann unabhängig auf Integrität überprüft werden, indem der verschlüsselte Fingerabdruck neu berechnet und das Ergebnis mit dem entsprechenden Blockchain-Fingerabdruckdatensatz verglichen wird. Technisch gesehen wird eine Assertion mit N-Quads serialisiert (gespeichert auf der DKG) und verwendet einen verschlüsselten Fingerabdruck (N-Quads-Graph Merkle-Wurzel, unveränderlich auf der Blockchain gespeichert) zur Überprüfung der Assertion. Wissensressourcen können sowohl öffentliche als auch private Daten enthalten. Öffentliche Assertion-Daten werden in das dezentrale OriginTrail-Netzwerk repliziert und öffentlich zugänglich gemacht, während private Assertion-Daten in der privaten Domäne des Asset-Eigentümers enthalten sind (z. B. ein OriginTrail-Node, der vom Asset-Eigentümer, z. B. einer Einzelperson oder einem Unternehmen, betrieben wird). Insgesamt ist ein Knowledge Asset eine Kombination aus NFT-Datensätzen und semantischen Datensätzen. Mit dem dkg.js SDK können Sie CRUD-Vorgänge (Create, Read, Update, Transfer) für Knowledge Assets ausführen.

Finalität des Staates

Ähnlich wie eine verteilte Datenbank wendet der dezentrale OriginTrail Knowledge Graph Replikationsmechanismen an und benötigt Mechanismen, um einen konsistenten Zustand der Wissensbestände im gesamten Netzwerk zu erreichen. In OriginTrail DG wird die Zustandskonsistenz mithilfe einer Blockchain koordiniert, die Zustandsnachweise von Wissensbeständen sowie replizierte Commit-Informationen von DKG-Knoten enthält. Dies bedeutet, dass Aktualisierungen vorhandener Wissensressourcen von Netzwerkknoten akzeptiert werden (ähnlich wie Knoten Wissensressourcen bei der Erstellung akzeptieren) und alle akzeptierten Statusvorgänge verwendet werden können. Es gibt drei Stufen des Wissensressourcenstatus:

• Aktuelles: Gibt den Status des zu aktualisierenden Wissensobjekts an, das auf die Übermittlung des DKG-Knotens wartet. Sobald der Commit empfangen wurde, wird der Status an LATEST_FINALIZED übertragen.

• LATEST_FINALIZED: Der Status der letzten Einreichung, die vom Netzwerk akzeptiert wurde.

• HISTORISCH: Ein beliebiger zuvor abgeschlossener Zustand, der durch seinen Statushash identifiziert werden kann. Das Resource Description Framework (RDF) ist ein standardisiertes W3C-Modell, das entwickelt wurde, um Daten über physische Objekte und abstrakte Konzepte (Ressourcen) darzustellen. Es handelt sich um ein Modell, das Beziehungen zwischen Entitäten in einem grafischen Format ausdrückt. Das RDF-Schema bietet einen Mechanismus zum Beschreiben verwandter Ressourcen und ihrer Beziehungen. Es ähnelt objektorientierten Programmiersprachen, beschreibt jedoch Eigenschaften in Form von Ressourcenklassen. RDF implementiert Abfragen über die Abfragesprache SPARQL. UALs (Universal Asset Locators) sind Identifikatoren, die sich im Besitz der DKG befinden, ähnlich wie URLs in herkömmlichen Webkontexten. UAL folgt der DID-URL-Spezifikation und wird verwendet, um bestimmte Wissensressourcen im dezentralen Knowledge Graph (DKG) von OriginTrail zu identifizieren und zu lokalisieren. Die Benutzeroberfläche besteht aus 5 Teilen:

• did-Prädikat (dezentraler Identifikator)

• DKG-Prädikat (Decentralized Knowledge Graph)

• Blockchain-Kennung (otp:2043 = OriginTrail NeuroWeb Mainnet)

• Blockchain-Adresse (z. B. die Adresse des NFT-Smart-Contracts, der mit dem betreffenden Vermögenswert verbunden ist)

• vertragsspezifische Kennung, wie z. B. die ID des NFT-Tokens

• Abfrage- und Fragmentkomponenten.

Eine Benutzerzugriffsprotokollierung könnte z. B. wie folgt aussehen: didotp:2043/0x5cac41237127f94c2d21dae0b14bfefa99880630/318322. Diese UAL bezieht sich auf den dezentralen Knowledge Graph im Mainnet, mit der Blockchain-Adresse 0x5cac41237127f94c2d21dae0b14bfefa99880630 und der Token-ID 318322.

Token-Ökonomie

Der Token wurde 2018 mit einem Gesamtangebot von 500.000.000 Token ausgegeben. Derzeit sind 402.324.425 Token im Umlauf, was einer Umlaufrate von 80 % entspricht. Der aktuelle Token-Preis beträgt 0,83 $ USD, wobei der Höchstpreis am 2. November 2021 3,863 $ und der Tiefststand bei 0,2 $ lag. Dies entspricht einer Vervierfachung des Wertes. In Bezug auf die Token-Verteilung wurde der Großteil der Token, 50 %, an Investoren, 18 % an Gründer, 20 % an Projektentwicklung, 5 % an Teamberater und 5 % an Liquidität vergeben. Das bedeutet, dass neben den 50 %, die den Anlegern zugewiesen werden, auch die restlichen 50 % von ihrem Team gehalten werden, was einige Bedenken hinsichtlich der Ausschüttungsmethode aufwirft.

Schlussfolgerung

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass dieses Projekt als ein Projekt betrachtet werden kann, das sich intensiv mit dem Aspekt des Wissensgraphen der Blockchain befasst. Wir sind uns jedoch bewusst, dass es in der Web2-Ära viele Unternehmen gibt, die sich auf Wissensgraphen konzentrieren. Das Konzept ist zwar innovativ, aber der praktische Anwendungswert ist derzeit begrenzt, ähnlich wie im Big-Data-Bereich. Um das Potenzial von Wissensgraphen wirklich auszuschöpfen, ist es notwendig, die Interoperabilität von Daten über Branchen hinweg zu erreichen und den Wert von Daten effektiv zu nutzen. Dies erfordert kumulative Anstrengungen und kann nicht von heute auf morgen erreicht werden. Bei allmählicher Akkumulation kann es jedoch plötzlich zu Durchbrüchen kommen, ähnlich wie bei ChatGPT.

Darüber hinaus begann dieses Projekt im Jahr 2017 und hat sich kontinuierlich an die neuesten Trends angepasst. Kürzlich wurde das Whitepaper 3.0 veröffentlicht, das eine Verlagerung von Wissensgraphen hin zu KI signalisiert, was vernünftig erscheint. Darüber hinaus kündigt es häufig Kooperationen mit verschiedenen B2B-Unternehmen an, was auf eine gute Projektbasis und laufende Entwicklungen hindeutet. Das einzige Problem liegt in der Token-Verteilung, die etwas zentralisiert ist. Nach Jahren der Konsolidierung konnte dieses Problem jedoch etwas entschärft werden. Was die Token-Strategien betrifft, so sind weitere Diskussionen innerhalb der Community im Gange.

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