Pengantar

OriginTrail adalah ekosistem yang membangun infrastruktur pengetahuan tepercaya untuk kecerdasan buatan. Hal ini bertujuan untuk mengatasi tantangan disinformasi di era AI dengan mempromosikan penemuan informasi dan memastikan sumber informasi. OriginTrail berkomitmen untuk membangun ekonomi global yang berkelanjutan dengan mengorganisir aset pengetahuan yang tepercaya dan siap untuk AI. Ini didasarkan pada grafik pengetahuan terdesentralisasi (DKG) yang unik, menggabungkan beberapa blockchain untuk menciptakan nilai berdasarkan efek jaringan. Perusahaan ini memanfaatkan grafik pengetahuan terdesentralisasi yang unik dan OriginTrail Parachain untuk menyediakan pencarian dan solusi berbasis AI untuk bisnis dan individu di seluruh dunia. DKG memungkinkan Anda untuk melakukannya:

• Menemukan, menanyakan, dan mengintegrasikan pengetahuan dengan mudah dari berbagai sumber

• Berbagi data semantik (pengetahuan) dengan aman antara sistem dan aplikasi terdesentralisasi

• Memonetisasi API dan data dengan token yang dapat ditukar dan tidak dapat ditukar (token pengetahuan)

• Membangun jalur data yang dapat diverifikasi dengan mudah

• Terintegrasi dengan alat SSI dan blockchain yang ada

OriginTrail mendapat dukungan dan kemitraan dari organisasi kelas dunia seperti British Standards Institution, SCAN, Polkadot, Parity, Walmart, Federasi Hemofilia Dunia, Next Generation Internet of Oracle, dan Komisi Eropa. Kemitraan ini membantu mendorong pertumbuhan basis pengetahuan tepercaya OriginTrail di industri bernilai triliunan dolar sekaligus menyediakan jaringan pengetahuan yang dapat diverifikasi, khususnya dalam mendorong keekonomian RWA.

DKG

OriginTrail Decentralized Knowledge Graph (DKG) adalah struktur data terbuka global yang terdiri dari aset-aset pengetahuan yang saling berhubungan yang terstruktur sebagai sebuah grafik pengetahuan berbasis RDF. Ini dihosting di OriginTrail Decentralized Network (ODN) yang terbuka dan tanpa izin, yang menggabungkan blockchain dengan teknologi grafik pengetahuan. OriginTrail terhubung ke beberapa blockchain seperti Ethereum, Polkadot (melalui NeuroWeb), Polygon, Gnosis, dan banyak lagi. Ini didukung oleh token TRAC, yang digunakan untuk mengelola hubungan antara peserta jaringan DKG. Menjalankan simpul OriginTrail juga membuat Anda menjadi salah satu kontributor yang menghosting DKG dan memenuhi syarat untuk mendapatkan hadiah token TRAC. Sebagai pengembang yang menggunakan OriginTrail DKG, Anda dapat membuat dan memelihara aset pengetahuan yang dapat digunakan dalam aplikasi Web3. Anda juga dapat menggunakan teknologi standar seperti GS1 EPCIS, RDF/SPARQL, JSON-LD, dan standar W3C dan GS1 lainnya Mengapa menggabungkan blockchain dengan grafik pengetahuan? Blockchain dan graf pengetahuan adalah dua jenis jaringan yang berbeda:

-Blockchain adalah jaringan kepercayaan. Protokol ini berjalan pada protokol stateful yang terdesentralisasi, memungkinkan state bersama yang dapat diverifikasi untuk aplikasi seperti identitas terdesentralisasi, tokenisasi aset (NFT), keuangan terdesentralisasi, perhitungan multi-pihak tepercaya, dan banyak lagi. -Grafik pengetahuan adalah sebuah jaringan semantik. Ketika Google pertama kali membuat istilah "grafik pengetahuan", mereka menjelaskannya sebagai "benda, bukan string". Grafik pengetahuan menghubungkan entitas semantik yang sangat terstruktur dan dapat dimengerti oleh mesin ke dalam jaringan data semantik untuk mencapai fungsi data yang kuat seperti pencarian, penalaran, rekomendasi, pembelajaran mesin tingkat lanjut, dll. Knowledge Graphs mewarisi konsep tumpukan teknologi dari Semantic Web (diperkenalkan sebagai Web 3.0 "asli" oleh Tim Berners-Lee, penemu WWW). Kedua teknologi ini disatukan dalam Grafik Pengetahuan Terdesentralisasi OriginTrail untuk membentuk visi spesifik Semantic Web3 - Web yang dimiliki pengguna, berpusat pada data, tepercaya, dan semantik.

Struktur sistem

Tumpukan teknologi OriginTrail direkayasa untuk membawa aset dunia nyata ke Web3, memungkinkan penemuan, verifikasi, dan konektivitas aset fisik dan digital dalam ekosistem data Web3 yang konsisten. Dua persyaratan utama yang diperlukan untuk mengimplementasikan infrastruktur Web3 ini adalah kemampuan untuk memastikan kepercayaan melalui konsensus terdesentralisasi dan memanfaatkan data aset semantik yang dapat diverifikasi untuk merepresentasikan hubungan dan karakteristik dunia nyata yang kompleks (seperti kepemilikan, lokasi, dan latar belakang bisnis). Persyaratan yang berbeda ini membutuhkan dua jenis teknologi yang disebutkan di atas - blockchain dan grafik pengetahuan. Blockchain adalah jaringan kepercayaan yang dirancang untuk memungkinkan komputasi tepercaya melalui konsensus terdesentralisasi, seperti halnya prosesor komputer tepercaya di seluruh dunia. Di sisi lain, graf pengetahuan adalah jaringan data semantik. Memberdayakan sistem seperti Google, NASA, Amazon, dan banyak lagi, ini adalah struktur data grafik terhubung yang paling cocok untuk merepresentasikan aset kompleks dan hubungannya di dunia nyata. Tumpukan teknologi OriginTrail memanfaatkan sepenuhnya blockchain dan grafik pengetahuan dengan menggabungkannya ke dalam dua lapisan jaringan.

Pada bagian berikut ini, kami akan membahas dua lapisan teknologi dan interaksinya. Kami membedakan beberapa sub-lapisan dari lapisan DKG (lapisan 2):

Lapisan jaringan -ODNNetwork, yang terdiri dari jaringan peer-to-peer node DKG yang dihosting oleh individu dan organisasi, mengimplementasikan S/Kademlia.

Lapisan -ODNdata menjadi tuan rumah data grafik pengetahuan, didistribusikan dalam contoh terpisah dari basis data grafik di seluruh jaringan.

-Lapisan layanan mengimplementasikan berbagai layanan inti dan ekstensi seperti otentikasi, antarmuka standar, dan jalur data.

-Lapisan konsensus mengimplementasikan antarmuka ke beberapa blockchain yang menampung kontrak pintar tepercaya dan digunakan untuk mengelola hubungan antar node. Ini juga mengimplementasikan protokol tanpa kepercayaan (saat ini mendukung Ethereum, xDai Blockchain, dan OriginTrail NeuroWeb).

-Lapisan aplikasi, termasuk Dapps dan aplikasi tradisional, menggunakan OriginTrail DKG sebagai bagian dari aliran datanya.

Lapisan konsensus multi-rantai Blockchain-OriginTrail

Lapisan konsensus OriginTrail terdiri dari blockchain, yang menyediakan komputasi tepercaya yang diperlukan agar DKG dapat beroperasi dalam lingkungan yang terdesentralisasi. Saat ini digunakan di Ethereum, Gnosis Chain, Polygon, dan NeuroWeb, OriginTrail adalah sistem multi-rantai yang mampu mengintegrasikan dan menghubungkan semua aset asli dari blockchain yang saling terhubung, meluas melalui grafik aset dan aplikasi berbasis kontrak pintar seperti pasar data. Dalam versi DKG saat ini (blockchain berbasis Ethereum), ekosistem OriginTrail pada dasarnya "mengalihdayakan" fungsionalitas lapisan pertama. Dengan penambahan OriginTrail NeuroWeb, lapisan blockchain sekarang menjadi bagian integral dari tumpukan teknologi ekosistem OriginTrail untuk pertama kalinya. OriginTrail NeuroWeb juga memperkenalkan token asli, NEURO - aset utilitas tidak hanya untuk biaya gas blockchain dan tata kelola yang inklusif, tetapi juga menyediakan cara untuk mendorong pertumbuhan penggunaan DKG. Bersama dengan TRAC, kedua token ini membentuk ekonomi token dari ekosistem OriginTrail, mendorong efek jaringan dan menciptakan nilai bagi semua peserta jaringan. Dengan demikian, OriginTrail menjadi sebuah ekosistem dengan dua komponen teknis, dua lapisan jaringan, dan dua token utilitas. Dua lapisan teknologi OriginTrail - DKG (lapisan 2) dan lapisan konsensus (lapisan 1) - dapat saling menguntungkan satu sama lain jika diintegrasikan dengan baik. Dengan menggunakan OriginTrail NeuroWeb sebagai blockchain yang dibuat khusus untuk DKG, tumpukan teknologi OriginTrail mendapatkan fungsionalitas tambahan dan peningkatan signifikan dalam skalabilitas dan kinerja.

Konsep dasar dalam DKG

Knowledge Asset adalah produk dari OriginTrail Decentralized Knowledge Graph (DKG), yang menggabungkan berbagai komponen standar dari domain blockchain dan knowledge graph. Elemen inti dari DKG adalah "Aset Pengetahuan," yang dijelaskan bersama dengan komponen penting lainnya di bawah ini.

Aset Pengetahuan adalah wadah untuk informasi berharga milik Anda, yang mampu menggambarkan objek fisik, dokumen, konsep abstrak, digital, atau string. Ini ada dalam grafik pengetahuan yang terdesentralisasi, membuatnya mudah ditemukan sambil memastikan integritas informasi dan kepemilikan Aset Pengetahuan melalui blockchain yang mendasarinya. Lebih tepatnya, Aset Pengetahuan adalah sumber daya web yang diidentifikasi oleh Unified Asset Locator (UAL), sebuah perpanjangan dari URL tradisional. Ini termasuk:

Grafik aset yang berisi data Aset Pengetahuan yang direpresentasikan dalam RDF, disimpan di DKG (bukan blockchain).

Bukti dan catatan kepemilikan yang tidak dapat diubah: Terdiri dari bukti status grafik aset dan catatan kepemilikan yang diwakili oleh token yang tidak dapat dipertukarkan yang disimpan di blockchain.

Grafik aset terdiri dari pernyataan, yang merepresentasikan keadaan konten aset. Pernyataan disimpan di DKG dan memiliki sidik jari terenkripsi untuk verifikasi. Setiap pernyataan dapat diverifikasi secara independen untuk integritas dengan menghitung ulang sidik jari terenkripsi dan membandingkan hasilnya dengan catatan sidik jari blockchain yang sesuai. Secara teknis, sebuah pernyataan diserialisasikan menggunakan N-Quads (disimpan di DKG) dan menggunakan sidik jari terenkripsi (N-Quads graph Merkle root, yang tersimpan secara permanen di blockchain) untuk verifikasi pernyataan. Aset Pengetahuan dapat berisi data publik dan data pribadi. Data pernyataan publik direplikasi ke Jaringan Desentralisasi OriginTrail dan tersedia untuk umum, sedangkan data pernyataan pribadi terkandung dalam domain pribadi pemilik aset (misalnya, Node OriginTrail yang dioperasikan oleh pemilik aset, seperti individu atau perusahaan). Secara keseluruhan, Aset Pengetahuan adalah kombinasi dari catatan NFT dan catatan semantik. Dengan SDK dkg.js, Anda akan dapat melakukan operasi CRUD (Create, Read, Update, Transfer) pada Aset Pengetahuan.

Finalitas negara

Mirip dengan basis data terdistribusi, OriginTrail Decentralized Knowledge Graph menerapkan mekanisme replikasi dan membutuhkan mekanisme untuk mencapai kondisi aset pengetahuan yang konsisten di seluruh jaringan. Di OriginTrail DKG, konsistensi status dikoordinasikan menggunakan blockchain yang menjadi tempat penyimpanan bukti status aset pengetahuan, serta informasi komit yang direplikasi dari node DKG. Ini berarti bahwa pembaruan pada aset pengetahuan yang ada diterima oleh simpul jaringan (mirip dengan cara simpul menerima aset pengetahuan pada saat pembuatan), dan semua operasi status yang diterima dapat digunakan. Ada tiga tahap status aset pengetahuan:

• TERBARU: Menunjukkan status Aset Pengetahuan yang akan diperbarui, menunggu penyerahan node DKG. Setelah komit diterima, statusnya ditransfer ke LATEST_FINALIZED.

• LATEST_FINALIZED: Status pengajuan terakhir yang diterima oleh jaringan.

• SEJARAH: Status yang telah diselesaikan sebelumnya, dapat diidentifikasi oleh hash statusnya. Resource Description Framework (RDF) adalah model standar W3C yang dirancang untuk merepresentasikan data tentang objek fisik dan konsep abstrak (sumber daya). Ini adalah model yang mengekspresikan hubungan antara entitas dalam format grafis. Skema RDF menyediakan mekanisme untuk mendeskripsikan sumber daya terkait dan hubungannya. Bahasa ini mirip dengan bahasa pemrograman berorientasi objek, tetapi mendeskripsikan properti dalam bentuk kelas sumber daya. RDF mengimplementasikan kueri melalui bahasa kueri SPARQL. UAL (Universal Asset Locators) adalah pengidentifikasi yang dimiliki oleh DKG, mirip dengan URL dalam konteks web tradisional. UAL mengikuti spesifikasi URL DID dan digunakan untuk mengidentifikasi dan menemukan Aset Pengetahuan tertentu dalam Grafik Pengetahuan Terdesentralisasi (DKG) OriginTrail. UAL terdiri dari 5 bagian:

• predikat did (pengenal terdesentralisasi)

• predikat dkg (grafik pengetahuan terdesentralisasi)

• pengenal blockchain (otp:2043 = OriginTrail NeuroWeb Mainnet)

• alamat blockchain (mis., alamat kontrak pintar NFT yang terkait dengan aset yang relevan)

• pengenal khusus kontrak, seperti ID token NFT

• komponen kueri dan fragmen.

Sebagai contoh, UAL mungkin terlihat seperti ini: didotp:2043/0x5cac41237127f94c2d21dae0b14bfefa99880630/318322. UAL ini mengacu pada grafik pengetahuan terdesentralisasi di mainnet, dengan alamat blockchain 0x5cac41237127f94c2d21dae0b14bfefa99880630, dan ID token 318322.

Ekonomi Token

Token ini diterbitkan pada tahun 2018 dengan total pasokan 500.000.000 token. Saat ini, 402.324.425 token telah beredar, mewakili tingkat sirkulasi 80%. Harga token saat ini adalah $0,83 USD, dengan harga puncak mencapai $3,863 pada 2 November 2021, dan titik terendah sekitar $0,2. Hal ini menandai peningkatan nilai empat kali lipat. Mengenai distribusi token, sebagian besar token, 50%, dialokasikan untuk investor, 18% untuk pendiri, 20% untuk pengembangan proyek, 5% untuk penasihat tim, dan 5% untuk likuiditas. Ini berarti bahwa selain 50% dialokasikan untuk investor, 50% sisanya juga dipegang oleh tim mereka, yang menimbulkan beberapa kekhawatiran tentang metode distribusi.

Kesimpulan

Kesimpulannya, proyek ini dapat dianggap sebagai proyek yang sangat terlibat dalam aspek grafik pengetahuan blockchain. Namun, kami menyadari bahwa di era Web2, ada banyak perusahaan yang berfokus pada grafik pengetahuan. Meskipun konsepnya memang inovatif, nilai aplikasi praktisnya saat ini masih terbatas, mirip dengan bidang big data. Untuk benar-benar mewujudkan potensi grafik pengetahuan, perlu untuk mencapai interoperabilitas data di seluruh industri dan menambang nilai data secara efektif. Hal ini membutuhkan upaya kumulatif dan tidak dapat dicapai dalam semalam. Namun, dengan akumulasi bertahap, terobosan dapat terjadi secara tiba-tiba, mirip dengan ChatGPT.

Selain itu, proyek ini dimulai pada tahun 2017 dan terus bertransisi ke tren terbaru. Baru-baru ini, mereka merilis whitepaper 3.0, yang menandakan pergeseran ke arah AI dari grafik pengetahuan, yang tampaknya masuk akal. Selain itu, mereka sering mengumumkan kolaborasi dengan berbagai perusahaan B2B, yang mengindikasikan fondasi proyek yang layak dan perkembangan yang sedang berlangsung. Satu-satunya kekhawatiran terletak pada distribusi token, yang agak terpusat. Namun, setelah konsolidasi selama bertahun-tahun, masalah ini telah sedikit berkurang. Untuk strategi token, diskusi lebih lanjut sedang dilakukan di dalam komunitas.

Penafian: Penafian

1. Artikel ini dicetak ulang dari[书中自有大饼屋], Meneruskan Judul Asli'去中心化知识图谱龙头-OriginTrail 项目分析', Semua hak cipta adalah milik penulis asli[Guru Zhu321]. Jika ada keberatan dengan pencetakan ulang ini, silakan hubungi tim Gate Learn, dan mereka akan segera menanganinya.
2. Penafian Tanggung Jawab: Pandangan dan pendapat yang diungkapkan dalam artikel ini semata-mata merupakan pandangan dan pendapat penulis dan bukan merupakan saran investasi.
3. Penerjemahan artikel ke dalam bahasa lain dilakukan oleh tim Gate Learn. Kecuali disebutkan, menyalin, mendistribusikan, atau menjiplak artikel terjemahan dilarang.