Am 17. Oktober 2024 wurde auf dem Decentralized AI Summit am MIT Origin Trail als bestes dezentrales KI-Projekt anerkannt.

Ein Wissensgraph ist eine Technologie, die Wissen in einer relationalen Struktur organisiert und die Beziehungen und den Kontext zwischen verschiedenen Entitäten darstellt. Er speichert nicht nur Daten und Informationen, sondern verwandelt sie auch in 'Wissen' und betont Verbindungen und semantische Informationen.

Sie können sich eine Wissensgraphen als eine Art Wissensdatenbank vorstellen, aber im Gegensatz zu regulären Datenbanken konzentriert sie sich mehr auf Beziehungen und Semantik. Eines der am häufigsten vorkommenden Beispiele für einen Wissensgraphen ist der Google Knowledge Graph, der von Google entwickelt wurde, um die Qualität seiner Suchmaschine zu verbessern. Auch wenn Benutzer sich dessen nicht bewusst sind, dürfte er die Ergebnisse hinter ihren Google-Suchen antreiben.

In der dezentralen Welt ist der bekannteste "dezentrale" Wissensgraph Wikipedia. Als Open-Source-Kollaborationsplattform arbeitet Wikipedia auf verteilte Weise. Wikipedia verwendet jedoch keine Blockchain-Technologie. Origin Trail bringt hingegen dezentrale Wissensgraphen auf die Blockchain und ermöglicht eine nahtlose Integration mit dezentraler KI, um transparentes, nachverfolgbares und überprüfbares Wissen anzubieten.

NeuroWeb, erstellt von Origin Trail, ist eine Parachain im Polkadot-Ökosystem. Der On-Chain-Aktivität erlebt ein rasantes Wachstum. Laut On-Chain-Daten von The Block brechen Polkadot-Parachains kontinuierlich Rekorde für Transaktionsaktivitäten, wobei NeuroWeb 70% des Transaktionsvolumens ausmacht (Stand Oktober).

Quelle

Origin Trail, das 2017 gestartet wurde, ist ein etabliertes Blockchain-Projekt. Aber wie hat es Relevanz im heißen Bereich der KI gefunden? Dieser Artikel stellt vor, was Origin Trail ist, seine Beziehung zu NeuroWeb, das Konzept des Wissens-Minings, das zukünftige Potenzial des Projekts, seine bedeutende Aktivität auf Polkadot-Parachains und seine zugehörigen Token, $TRAC und $NEURO.

Echtweltanwendungen von dezentralisierten Wissensgraphen

Wenn sich das Konzept der dezentralen Wissensgraphen abstrakt oder schwer vorstellbar anfühlt, betrachten Sie dieses Beispiel aus der Praxis, bei dem es um eine Partnerschaft mit Eisenbahnunternehmen geht:

https://x.com/BranaRakic/status/1831225441467629734

Ein kürzlicher Zugentgleisung in Europa wurde durch einen Radfehler verursacht, der nicht im Voraus erkannt wurde. Durch die Integration dezentraler Wissensgraphen mit Blockchain-Technologie können Daten aus mehreren Informationsquellen konsolidiert und an KI zur Echtzeit-Anomalieerkennung übergeben werden, was möglicherweise solche Unfälle verhindern kann.

Warum hat Dezentralisierung in dieser Art von Anwendung einen Vorteil? Weil es sicherer, widerstandsfähiger und vertrauenswürdiger ist.

Der gleiche Ansatz kann auch in Bereichen wie Luft- und Raumfahrt, Automobilindustrie, Verteidigung, Bauwesen und mehr angewendet werden und bietet erhebliches Potenzial für zukünftige Anwendungsfälle.

Überblick über Origin Trail

Einführung in den dezentralen Wissensgraphen (DKG) von Origin Trail

Origin Trail ist ein langjähriges Projekt mit einer breiten Architektur und Ökosystem, was es herausfordernd macht, es kurz zusammenzufassen. Lassen Sie uns Schritt für Schritt vorgehen.

Entwicklungsgeschichte von Origin Trail

Ursprung Trail diente zunächst als Lösung für die Lieferkette und nutzte Blockchain-Technologie, um Probleme beim Supply-Chain-Management zu verbessern. Dies war die Hauptrichtung, die in der ersten Version seines Whitepapers vorgeschlagen wurde. Später wurde entdeckt, dass weitere Daten, einschließlich realer Vermögenswerte, NFTs und anderer, integriert werden könnten, was zu Web3 führte und den eigenen Polkadot-Parachain, Ursprung Trail Parachain, startete.

Origin Trail's Unternehmenspartner sind das British Standards Institution (BSI), die Schweizerischen Bundesbahnen (SBB), GS1 (die internationale Barcode-Organisation) und das Supplier Compliance Audit Network (SCAN), zu dem Costco, Walmart, Target und andere bekannte Einzelhändler gehören. Anwendungen umfassen Importinspektionen für Waren, Whiskey-Zutaten, Pharmazeutika, Agrarprodukte und Fleischrückverfolgung sowie die Anomaliedetektion von Eisenbahnteilen, hauptsächlich in Europa.

Relevante Fälle können hier eingesehen werden.

Mit der Entwicklung von KI hat der dezentrale Wissensgraph von Origin Trail mehr Daten und Informationen verbunden. Im Jahr 2024 wurde die dritte Version des Whitepapers veröffentlicht, mit dem Ziel, ein überprüfbares Wissensnetzwerk für KI zu werden. Dies kann als eine dezentrale Wissensschicht für KI verstanden werden, die nachverfolgbares und überprüfbares Wissen bereitstellt.

Im Oktober 2024 nahmen an dem auf dem MIT abgehaltenen KI-Gipfel namhafte Unternehmen wie Dell, Intel und Nvidia teil. Origin Trail wurde von den Teilnehmern als bestes KI-Projekt gewählt.

Hauptprodukte von Origin Trail

Wissenswerte Vermögenswerte

Jeder Wissenswert wird als NFT repräsentiert, das mithilfe der Blockchain verfolgt und überprüft werden kann.

Knowledge Asset Browser: DKG Explorer

Ermöglicht es Benutzern, nach allen Wissenswerten innerhalb der Datenbank zu suchen.

LLM-gestützter Chatbot: ChatDKG

Ein Chatbot, der Fragen ausschließlich auf der in der DKG enthaltenen Kenntnisbasis beantwortet. Derzeit ist sein Anwendungsbereich auf spezifische Domänen innerhalb des Wissensgraphen beschränkt, sodass er die meisten alltäglichen Fragen nicht beantworten kann.

Twitter-Bot:ChatDKG

Benutzer können Befehle geben, indem sie den Bot markieren. Zum Beispiel:

/ask @ChatDKG Warum ist Origin Trail das beste AI-Projekt?

(Der Befehl kann je nach Fragestellung angepasst werden.)

Hinweis: Die Antworten des Chatbots sind auf Informationen beschränkt, die im Wissensgraphen von Origin Trail enthalten sind.

Origin Trail technische Architektur

Abgesehen von der Anwendungsschicht verwendet Origin Trail eine zweischichtige Architektur, bestehend aus der NeuroWeb Blockchain als erste Schicht und dem dezentralen Wissensnetzwerk als zweite Schicht.

Der Decentralized Knowledge Graph (DKG) fungiert als dezentrales Node-Netzwerk, das off-chain funktioniert. Es lässt sich in mehrere Blockchains wie Gnosis, NeuroWeb und Base integrieren.

Was ist Wissen in DKG? Wissen umfasst Daten, Informationen, Semantik und Beziehungen. Dieses Wissen wird hauptsächlich im DKG-Knotennetzwerk (off-chain) gespeichert. Ein verschlüsselter Hash der Daten wird auf die Blockchain hochgeladen, wodurch ein eindeutiger Universal Asset Locator (UAL) generiert wird. Ein UAL fungiert als blockchain-basierter Hyperlink, wobei jeder UAL einem bestimmten Satz von Wissen entspricht.

Das DKG ist ein offenes, genehmigungsloses, dezentrales Knotennetzwerk. Jeder kann durch den Einsatz von $TRAC-Token ein Knoten werden. Wissen innerhalb des Netzwerks kann als öffentlich (gemeinsam von allen Knoten geteilt) oder als privat (von bestimmten Knoten gehostet) bezeichnet werden.

Node Staking: Das Werden eines Knotens erfordert das Staking von $TRAC-Token.

Wissenstransaktionen: Das Hinzufügen von Wissen zum Netzwerk erfordert die Zahlung von $TRAC-Token.

Vereinfachte Zweischicht-Architektur:

• Wissensschicht (DKG):
  • Das dezentrale Knotennetzwerk, in dem Wissen gespeichert und verwaltet wird.
  • Unterstützt die Integration mit mehreren Blockchains.
  • $TRAC dient als primäres Token für diese Schicht und wird zur Generierung und Verwaltung von Wissen sowie zum Einsatz von Knoten verwendet.
• Blockchain Layer (NeuroWeb):
  • Eine von Polkadot unterstützte Layer 1 Blockchain.
  • Ermöglicht Operationen wie verschlüsselte Beweise und Hash-Generierung für Wissen.
  • Verwendet den $NEURO-Token für Belohnungen beim Wissenabbau, Gasgebühren und Governance.

Was ist Knowledge Mining?

Das Knowledge Mining belohnt Benutzer, die Beiträge zum DKG leisten, mit $NEURO-Token. Während das Hinzufügen von Wissen zum DKG $TRAC erfordert, werden Beitragende mit $NEURO belohnt, um das Netzwerk zu bereichern, ähnlich wie die Anreizierung von Wikipedia-Einträgen.

Vier Schritte des Wissensbergbaus:

1. Entdeckung: Identifizieren Sie Wissenslücken mit potenziellem Wert.
2. Veröffentlichung:Teilen Sie nützliches Wissen, um diese Lücken zu überbrücken.
3. Anreicherung:Verbessern und anwenden des Wissens (z. B. Referenzen, Nutzungshäufigkeit).
4. Validierung:Das System bewertet die Qualität und bestätigt das Wissen.

Derzeit erfordert Knowledge Mining einige Programmierkenntnisse. Weitere Informationen finden Sie in der offiziellen Dokumentation. Künftige Entwicklungen können benutzerfreundliche Aktivitäten umfassen, wie z. B. das Mining durch die @ChatDKGTwitter-Bot. Bleiben Sie auf dem Laufenden, indem Sie dem offiziellen Twitter-Account folgen.

$TRAC und $NEURO Tokens: Angebot und Kauf

Wie man $TRAC kauft

Die Gesamtmenge von $TRAC beträgt 500 Millionen Token, wobei derzeit 400 Millionen (80%) im Umlauf sind. Diese Token sind auf fünf Chains verteilt: Ethereum, Gonsis, Polygon, Base und NeuroWeb. Die Vertragsadressen finden Sie [hier].

Sie können $TRAC an den folgenden Börsen oder direkt auf den oben genannten Chains kaufen:

Wie man $NEURO kauft

Das Gesamtangebot an $NEURO beträgt 1 Milliarde Token. Zunächst wird nur die Hälfte der Token freigegeben, während die andere Hälfte nach und nach durch Blockbelohnungen freigeschaltet wird. Derzeit beträgt das zirkulierende Angebot 548 Millionen Token, die hauptsächlich auf den Chains Base, NeuroWeb und Moonbeam im Umlauf sind. \
Offiziell empfohlene Kaufkanäle sind:

• MEXC / Gate.io Börsen
• Stellaswap DEX auf Moonbeam

Zusammenfassung: OriginTrail als dezentrale Wissensschicht für KI

Die rasante Entwicklung der KI in den letzten Jahren war bemerkenswert, aber sie wirft auch Bedenken hinsichtlich der Risiken von zentralisierter KI auf. Glücklicherweise werden viele dezentralisierte KI-Projekte entwickelt, von denen einige zuvor von CryptoWesearch vorgestellt wurden.

OriginTrail, als dezentraler Wissensgraph, bietet nachvollziehbares, verifizierbares Wissen, das mit relationalem und semantischem Kontext für KI integriert ist. Dies löst Probleme der Transparenz der Datenquelle in zentralisierten KI-Systemen und positioniert OriginTrail als gemeinschaftliches Projekt für KI-Anwendungen.

Während das Whitepaper drei Versionen durchlaufen hat, spiegelt dies einen iterativen Ansatz wider, anstatt häufige Richtungsänderungen. Das Projekt begann mit on-chain Supply-Chain-Daten, erweiterte sich auf eine breitere Palette von on-chain Assets und entwickelte sich weiter zu einer kollaborativen Wissensschicht für AI.

Während der gesamten Entwicklung der KI gab es immer wieder Diskussionen über Datenschutz, Transparenz der Datenquellen, Transparenz des Inferenzprozesses und Überprüfbarkeit. Ein dezentraler Knowledge Graph kann diese Probleme lösen. OriginTrail, das in Supply-Chain-Lösungen verwurzelt ist, hat im Laufe der Jahre eine Fülle von On-Chain-Wissen in bestimmten Bereichen angesammelt. In Kombination mit seinem umfangreichen Netzwerk von Unternehmenskooperationen ist seine zukünftige Entwicklung sehr vielversprechend.

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