Вступ

OriginTrail - це екосистема, яка будує надійну інфраструктуру знань для штучного інтелекту. Він має на меті вирішити проблему дезінформації в епоху штучного інтелекту, сприяючи відкритості інформації та забезпеченню джерел інформації. OriginTrail прагне побудувати стійку глобальну економіку, організовуючи надійні, готові до використання штучного інтелекту ресурси знань. Вона базується на унікальному децентралізованому графі знань (DKG), що поєднує декілька блокчейнів для створення цінності на основі мережевих ефектів. Він використовує свій унікальний децентралізований граф знань і OriginTrail Parachain, щоб забезпечити пошук і рішення на основі штучного інтелекту для компаній і приватних осіб по всьому світу. DKG дає вам таку можливість:

• Легко знаходити, запитувати та інтегрувати знання з різних джерел

• Безпечний обмін семантичними даними (знаннями) між системами та децентралізованими додатками

• Монетизуйте API та дані за допомогою обмінних та необмінних токенів (токенів знань)

• Легко створюйте кастомізовані конвеєри даних, які можна перевірити

• Інтегрується з існуючими інструментами SSI та блокчейну

OriginTrail має підтримку та партнерські відносини з такими організаціями світового рівня, як Британський інститут стандартів, SCAN, Polkadot, Parity, Walmart, Всесвітня федерація гемофілії, Next Generation Internet of Oracle та Європейська комісія. Ці партнерства сприяють зростанню надійної бази знань OriginTrail у галузях з трильйонними оборотами, забезпечуючи при цьому перевірену мережу знань, зокрема, у сфері економіки ООПТ.

DKG

Децентралізований граф знань OriginTrail (DKG) - це глобальна, відкрита структура даних, що складається з взаємопов'язаних активів знань, структурованих у вигляді графа знань на основі RDF. Він розміщений у відкритій децентралізованій мережі OriginTrail (ODN), яка поєднує в собі блокчейн і технологію графів знань. OriginTrail підключається до багатьох блокчейнів, таких як Ethereum, Polkadot (через NeuroWeb), Polygon, Gnosis та інших. Він працює на основі токена TRAC, який використовується для управління відносинами між учасниками мережі DKG. Запуск вузла OriginTrail також робить вас одним з учасників, які розміщують DKG і мають право на отримання токенів TRAC. Як розробник, що використовує OriginTrail DKG, ви можете створювати і підтримувати ресурси знань, які можна використовувати у Web3 додатках. Ви також можете використовувати стандартизовані технології, такі як GS1 EPCIS, RDF/SPARQL, JSON-LD та інші стандарти W3C і GS1.Навіщо поєднувати блокчейн з графами знань? Блокчейн і граф знань - це два різних типи мереж:

Блокчейн - це мережа довіри. Вони працюють на децентралізованих протоколах з підтримкою стану, що дозволяє перевіряти спільний стан для таких додатків, як децентралізована ідентифікація, токенізація активів (NFT), децентралізовані фінанси, довірені багатосторонні обчислення і багато іншого. Граф знань - це семантична мережа. Коли Google вперше придумав термін "граф знань", вони пояснили його як "речі, а не рядки". Графи знань об'єднують високоструктуровані, машинозрозумілі семантичні об'єкти в семантичну мережу даних для досягнення потужних функцій роботи з даними, таких як пошук, міркування, рекомендації, просунуте машинне навчання і т.д. Графи знань успадковують концепцію технологічного стеку Семантичного Інтернету (представленого як "оригінальний" Web 3.0 Тімом Бернерсом-Лі, винахідником WWW). Ці дві технології об'єднані в децентралізованому графіку знань OriginTrail, щоб сформувати специфічне бачення семантичного вебу3 - користувацького, орієнтованого на дані, довірливого та семантичного вебу, що належить користувачам.

Структура системи

Технологічний стек OriginTrail розроблений для перенесення реальних активів у Web3, забезпечуючи можливість виявлення, перевірки та зв'язку фізичних і цифрових активів в узгодженій екосистемі даних Web3. Дві ключові вимоги, необхідні для впровадження цієї інфраструктури Web3, - це здатність забезпечувати довіру через децентралізований консенсус і використовувати семантичні дані про активи, які можна перевірити, для представлення складних реальних взаємозв'язків і характеристик (таких як власність, місцезнаходження та бізнес-передісторія). Ці різні вимоги вимагають двох різних типів технологій, згаданих вище - блокчейн і графів знань. Блокчейн - це мережа довіри, призначена для забезпечення надійних обчислень на основі децентралізованого консенсусу, подібно до довірених комп'ютерних процесорів по всьому світу. З іншого боку, графи знань - це семантичні мережі даних. Це зв'язана графова структура даних, що забезпечує роботу таких систем, як Google, NASA, Amazon та інших, і найкраще підходить для представлення складних активів та їхніх взаємозв'язків у реальному світі. Технологічний стек OriginTrail використовує всі переваги блокчейну та графів знань, об'єднуючи їх у два мережеві шари.

У наступних розділах ми зануримося у два технологічні шари та їхню взаємодію. Ми виділяємо кілька підшарів шару DKG (шар 2):

-Мережевий рівень -ODNNetwork, що складається з однорангової мережі вузлів DKG, розміщених у приватних осіб та організацій, реалізує S/Kademlia.

-Рівень ODNdata містить дані графів знань, розподілені в окремих екземплярах бази даних графів по мережі.

-Сервісний рівень реалізує різні основні та додаткові сервіси, такі як автентифікація, стандартні інтерфейси та конвеєри даних.

Рівень консенсусу реалізує інтерфейси до декількох блокчейнів, на яких розміщуються довірені смарт-контракти, і використовується для управління відносинами між вузлами. Він також реалізує протоколи без довіри (наразі підтримує Ethereum, xDai Blockchain та OriginTrail NeuroWeb).

-Рівні додатків, включаючи Dapps і традиційні додатки, використовують OriginTrail DKG як частину свого потоку даних.

Багатоланцюговий рівень консенсусу Blockchain-OriginTrail

Рівень консенсусу OriginTrail складається з блокчейну, що забезпечує необхідні довірені обчислення для роботи DKG в децентралізованому середовищі. В даний час OriginTrail розгорнута на Ethereum, Gnosis Chain, Polygon і NeuroWeb, це багатоланцюгова система, здатна інтегрувати і з'єднувати всі нативні активи взаємопов'язаних блокчейнів, розширюючись через графіки активів і додатки, засновані на смарт-контрактах, такі як ринки даних. У поточній версії DKG (блокчейн на основі Ethereum) екосистема OriginTrail, по суті, "аутсорсингує" функціональність першого рівня. З додаванням OriginTrail NeuroWeb шар блокчейну вперше став невід'ємною частиною технологічного стеку екосистеми OriginTrail. OriginTrail NeuroWeb також представляє власний токен NEURO - корисний актив не тільки для оплати за газ на блокчейні та інклюзивного управління, але й для стимулювання зростання використання DKG. Разом з TRAC ці два токени формують токенову економіку екосистеми OriginTrail, стимулюючи мережеві ефекти та створюючи цінність для всіх учасників мережі. Таким чином, OriginTrail стає екосистемою з двома технічними компонентами, двома мережевими рівнями і двома токенами корисності. Два рівні технології OriginTrail - DKG (рівень 2) і рівень консенсусу (рівень 1) - можуть отримати значну користь один від одного, якщо вони тісно інтегровані. Використовуючи OriginTrail NeuroWeb як блокчейн, спеціально розроблений для DKG, стек технологій OriginTrail отримує додаткову функціональність і значні поліпшення в масштабованості і продуктивності.

Основні поняття в DKG

Knowledge Asset - це продукт децентралізованого графа знань OriginTrail (DKG), що поєднує в собі різні стандартизовані компоненти з доменів блокчейну і графа знань. Основним елементом DKG є "Актив знань", який пояснюється разом з іншими важливими компонентами нижче.

Актив знань - це контейнер для цінної інформації, яка належить вам, здатний описувати будь-який фізичний об'єкт, документ, абстрактне поняття, цифру або рядок. Він існує в децентралізованому графіку знань, що полегшує його пошук, забезпечуючи при цьому цілісність інформації та право власності на Актив знань через базовий блокчейн. Точніше кажучи, актив знань - це веб-ресурс, ідентифікований за допомогою уніфікованого локатора активів (UAL), що є розширенням традиційної URL-адреси. У тому числі:

Граф активів, що містить дані про активи знань, представлені у форматі RDF, які зберігаються в DKG (не в блокчейні).

Незмінні докази та записи про власність: Складається з доказів стану графа активів і записів про власність, представлених не взаємозамінними токенами, що зберігаються в блокчейні.

Граф активів складається з тверджень, що відображають стан вмісту активів. Твердження зберігаються на DKG і мають зашифровані відбитки пальців для перевірки. Кожне твердження можна незалежно перевірити на цілісність, перерахувавши зашифрований відбиток і порівнявши результат з відповідним записом відбитка в блокчейні. Технічно, твердження серіалізується за допомогою N-квадратів (зберігаються в DKG) і використовує зашифрований відбиток (корінь Меркла з графа N-квадратів, незмінно зберігається в блокчейні) для перевірки твердження. Активи знань можуть містити як публічні, так і приватні дані. Дані публічного підтвердження реплікуються в Децентралізовану мережу OriginTrail і стають загальнодоступними, в той час як дані приватного підтвердження містяться в приватному домені власника активу (наприклад, у вузлі OriginTrail, яким керує власник активу, наприклад, фізична особа або компанія). Загалом, актив знань - це комбінація записів NFT та семантичних записів. За допомогою dkg.js SDK ви зможете виконувати операції CRUD (створення, читання, оновлення, передача) над ресурсами знань.

Державна остаточність

Подібно до розподіленої бази даних, децентралізований граф знань OriginTrail застосовує механізми реплікації і вимагає механізмів для досягнення узгодженого стану активів знань у мережі. У OriginTrail DKG узгодженість станів координується за допомогою блокчейну, в якому зберігаються докази станів активів знань, а також реплікована інформація про комміти з вузлів DKG. Це означає, що оновлення існуючих активів знань приймаються вузлами мережі (подібно до того, як вузли приймають активи знань при створенні), і всі прийняті операції зі станом можуть бути використані. Існує три стадії статусу активу знань:

• LATEST: вказує на статус ресурсу знань, який потрібно оновити, очікуючи на подання вузла DKG. Після отримання комміту статус змінюється на LATEST_FINALIZED.

• ОСТАННІЙ_ФІНАЛІЗОВАНИЙ: Статус останнього подання, прийнятого мережею.

• ІСТОРИЧНИЙ: Будь-який раніше завершений стан, який можна ідентифікувати за хешем стану. Resource Description Framework (RDF) - це стандартизована W3C модель, призначена для представлення даних про фізичні об'єкти та абстрактні поняття (ресурси). Це модель, яка виражає взаємозв'язки між сутностями в графічному форматі. Схема RDF надає механізм для опису пов'язаних ресурсів та їх взаємозв'язків. Вона схожа на об'єктно-орієнтовані мови програмування, але описує властивості у вигляді класів ресурсів. RDF реалізує запити за допомогою мови запитів SPARQL. UAL (Universal Asset Locators) - це ідентифікатори, що належать DKG, подібні до URL-адрес у традиційному веб-контексті. UAL відповідає специфікації URL-адреси DID і використовується для ідентифікації та визначення місцезнаходження конкретних об'єктів знань у децентралізованому графі знань OriginTrail (DKG). УАЛ складається з 5 частин:

• предикат did (децентралізований ідентифікатор)

• предикат dkg (децентралізований граф знань)

• ідентифікатор блокчейну (otp:2043 = OriginTrail NeuroWeb Mainnet)

• адреса блокчейну (наприклад, адреса смарт-контракту NFT, пов'язаного з відповідним активом)

• ідентифікатор конкретного контракту, наприклад, ідентифікатор токена NFT

• компоненти запитів і фрагментів.

Наприклад, UAL може виглядати так: didotp:2043/0x5cac41237127f94c2d21dae0b14bfefa99880630/318322. Цей UAL відноситься до децентралізованого графу знань в основній мережі з блокчейн-адресою 0x5cac41237127f94c2d21dae0b14bfefa99880630 та ідентифікатором токена 318322.

Економіка токенів

Токен був випущений у 2018 році із загальною кількістю 500 000 000 токенів. Наразі в обігу перебуває 402 324 425 токенів, що становить 80% обігу. Поточна ціна токена становить $0.83 США, причому пікова ціна досягла 3,863 долара 2 листопада 2021 року, а найнижча - близько 0,2 долара. Це означає чотирикратне збільшення вартості. Що стосується розподілу токенів, то більшість токенів, 50%, були розподілені між інвесторами, 18% - між засновниками, 20% - на розвиток проекту, 5% - між радниками команди і 5% - на ліквідність. Це означає, що окрім 50%, виділених інвесторам, решта 50% також належить їхній команді, що викликає певне занепокоєння щодо методу розподілу.

Висновок

На закінчення, цей проект можна розглядати як проект, що глибоко занурений в аспект графів знань блокчейну. Однак ми усвідомлюємо, що в епоху Web2 є багато компаній, які зосереджені на графіках знань. Хоча концепція є дійсно інноваційною, її практичне застосування наразі обмежене, як і у випадку з великими даними. Щоб по-справжньому реалізувати потенціал графів знань, необхідно досягти інтероперабельності даних у різних галузях та ефективно видобувати цінність даних. Це вимагає кумулятивних зусиль і не може бути досягнуто за один день. Однак, при поступовому накопиченні, прориви можуть відбуватися раптово, подібно до ChatGPT.

Крім того, цей проект розпочався у 2017 році і постійно адаптується до новітніх тенденцій. Нещодавно він випустив офіційний документ 3.0, який сигналізує про перехід до ШІ на основі графів знань, що видається розумним. Крім того, він часто оголошує про співпрацю з різними B2B-компаніями, що свідчить про гідну основу проекту та постійний розвиток. Єдине занепокоєння викликає розподіл токенів, який є дещо централізованим. Однак після років консолідації ця проблема була дещо пом'якшена. Що стосується токен-стратегій, то в спільноті тривають подальші дискусії.

Відмова від відповідальності:.

1. Ця стаття передрукована з[书中自有大饼屋], Forward the Original Title'去中心化知识图谱龙头-OriginTrail 项目分析', всі авторські права належать оригінальному автору[Teacher Zhu321]. Якщо у вас є заперечення щодо цього передруку, будь ласка, зв'яжіться з командою Gate Learn, і вони оперативно його опрацюють.
2. Відмова від відповідальності: Погляди та думки, висловлені в цій статті, належать виключно автору і не є інвестиційною порадою.
3. Переклади статті іншими мовами виконані командою Gate Learn. Якщо не зазначено інше, копіювання, розповсюдження або плагіат перекладених статей заборонені.