17 жовтня 2024 року на Decentralized AI Summit, що відбувся в Массачусетському технологічному інституті, Origin Trail був визнаний найкращим децентралізованим проєктом штучного інтелекту.

Граф знань - це технологія, яка організовує знання в реляційній структурі, що представляє взаємозв'язки та контекст між різними сутностями. Він не лише зберігає дані та інформацію, але й перетворює їх на «знання», акцентуючи зв'язки та семантичну інформацію.

Ви можете подумати про граф знань як про певний вид бази даних, але, на відміну від звичайних баз даних, він більше акцентується на відносинах та семантиці. Одним з найпоширеніших прикладів графа знань є Граф знань Google, який був розроблений Google для покращення якості свого пошукового двигуна. Навіть якщо користувачі не свідомі його існування, ймовірно, він забезпечує результати їх пошуків у Google.

У децентралізованому світі найвідомішим «децентралізованим» графом знань є Вікіпедія. Як відкрите спільне середовище, Вікіпедія працює у розподіленому способі. Однак Вікіпедія не використовує технологію блокчейну. Origin Trail, з іншого боку, вносить децентралізовані графи знань на блокчейн, що дозволяє безперешкодну інтеграцію з децентралізованим штучним інтелектом для надання прозорих, прослідовних та перевірених знань.

NeuroWeb, створений Origin Trail, є парачейном в екосистемі Polkadot. Його активність на ланцюжку досвіджує швидкий ріст. Згідно з даними на ланцюжку від The Block, парачейни Polkadot постійно побивають рекорди за активністю транзакцій, причому NeuroWeb становить 70% обсягу транзакцій (станом на жовтень).

джерело

Origin Trail, запущений у 2017 році, є визнаним блокчейн-проєктом. Але як він знайшов відповідність у гарячому полі штучного інтелекту? Цей матеріал вводить у поняття, що таке Origin Trail, його взаємозв'язок з NeuroWeb, концепцію знання, майбутній потенціал проєкту, його значну активність на парачейнах Polkadot та пов'язані з ним токени, $TRACі $NEURO.

Реальні застосування децентралізованих графів знань

Якщо концепція децентралізованих графів знань видається абстрактною або важкою для уявлення, розгляньте цей реальний приклад, що стосується партнерства з залізничними компаніями:

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

Нещодавнє зірвання потяга в Європі було спричинене відмовою колеса, яка не була виявлена заздалегідь. Інтегруючи децентралізовані графи знань з технологією блокчейн, дані з різних джерел інформації можуть бути об'єднані і передані штучному інтелекту для виявлення аномалій у реальному часі, що потенційно може запобігти таким нещасним випадкам.

Чому децентралізація має перевагу в цьому типі застосування? Тому що вона є більш безпечною, стійкою та не потребує довіри.

Той же підхід також можна застосувати у сферах, таких як авіація, автомобілебудування, оборона, будівництво та інші, що надає великий потенціал для майбутніх використань.

Огляд Origin Trail

Вступ до децентралізованого графа знань (DKG) Origin Trail

Origin Trail - це довгостроковий проект з широкою архітектурою та екосистемою, що ускладнює його коротке узагальнення. Розберемо його по кроках.

Історія розвитку Origin Trail

Origin Trail спочатку служив як рішення для ланцюга поставок, використовуючи технологію блокчейн для вирішення проблем управління ланцюгом поставок. Це було основним напрямком, запропонованим у першій версії його білокниги. Пізніше було виявлено, що можна інтегрувати більше даних, включаючи реальні активи, NFT та інші, змінюючи напрямок до Web3 та запускаючи свій власний полкадот парачейн, Origin Trail Parachain.

Корпоративні партнери Origin Trail включають Британський стандартний інститут (BSI), Швейцарські федеральні залізниці (SBB), GS1 (міжнародна організація штрих-кодів) та Supplier Compliance Audit Network (SCAN), до яких входять Costco, Walmart, Target та інші відомі роздрібні торговці. Застосування включають імпортні інспекції товарів, інгредієнти віскі, фармацевтичні продукти, сільськогосподарську продукцію та відстеження м'яса, а також виявлення аномалій залізничних компонентів, головним чином в Європі.

Відповідні справи можна переглянути тут.

З розвитком штучного інтелекту граф знань децентралізованої платформи Origin Trail з'єднав більше даних та інформації. У 2024 році було випущено третю версію білоку, метою якої є стати перевіреною мережею знань для штучного інтелекту. Це можна розуміти як децентралізований шар знань для штучного інтелекту, що забезпечує можливість відстеження та перевірки знань.

У жовтні 2024 року на саміті з штучного інтелекту, що відбувся в МІТ, серед учасників були такі відомі компанії, як Dell, Intel та Nvidia. Учасники визначили Origin Trail найкращим проектом зі штучного інтелекту.

Основні продукти Origin Trail

Активи знань

Кожний актив знань представлений у вигляді NFT, який можна відстежувати та перевіряти за допомогою блокчейну.

Браузер активів знань: Дослідник DKG

Дозволяє користувачам шукати всі активи знань у базі даних.

Чатбот, який працює на основі LLM: ChatDKG

Чат-бот, який відповідає на запитання, ґрунтуючись виключно на знаннях, що містяться в DKG. В даний час сфера його застосування обмежена конкретними областями в межах графа знань, тому він не може відповісти на більшість повсякденних питань.

Twitter Bot:ЧатDKG

Користувачі можуть видавати команди, позначаючи бота. Наприклад:

/ ask @ChatDKG Чому Origin Trail є найкращим проектом зі штучного інтелекту?

(Команда може бути змінена на основі питання.)

Примітка: Відповіді чат-бота обмежені інформацією, яка міститься в графі знань Origin Trail.

Технічна архітектура Origin Trail

За винятком рівня застосування Origin Trail використовує двошарову архітектуру, що складається з блокчейн NeuroWeb як першого рівня та Децентралізованої мережі знань як другого рівня.

Децентралізований граф знань (DKG) працює як децентралізована мережа вузлів, яка функціонує поза ланцюжком. Він інтегрується з кількома блокчейнами, такими як Gnosis, NeuroWeb та Base.

Що таке знання в DKG? Знання включає дані, інформацію, семантику та взаємозв'язки. Це знання в основному зберігається в мережі вузлів DKG (поза ланцюжком). Зашифрований хеш даних завантажується до блокчейна, створюючи унікальний універсальний ідентифікатор активу (UAL). UAL діє як гіперпосилання на основі блокчейну, при цьому кожен UAL відповідає певному набору знань.

DKG - це відкрита, бездозвільна, децентралізована мережа вузлів. Будь-хто може стати вузлом, заставивши токени $TRAC. Знання в мережі можуть бути позначені як публічні (розподіляються між всіма вузлами) або приватні (зберігаються конкретними вузлами).

Стейкінг вузлів: Щоб стати вузлом, потрібно зробити стейкінг $TRAC токенів.

Транзакції знань: Додавання знань до мережі передбачає оплату токенів $TRAC.

Спрощена двошарова архітектура:

• Шар знань (DKG):
  • Децентралізована вузлова мережа, де зберігається та управляється знання.
  • Підтримує інтеграцію з кількома блокчейнами.
  • $TRAC служить основним токеном для цього рівня, використовується для генерування та управління знаннями та для стейкінгу вузлів.
• Рівень блокчейну (NeuroWeb):
  • Блокчейн рівня 1, підтримуваний Polkadot.
  • Допомагає здійснювати операції, такі як зашифровані докази та генерація хешу для знання.
  • Використовує токен $NEURO для винагород за видобуток знань, комісійних платежів та управління.

Що таке майнінг знань?

Майнінг знань стимулює внесення внеску до DKG, винагороджуючи користувачів токенами $NEURO. Хоча додавання знань до DKG потребує $TRAC, внесок до мережі збагачується за рахунок винагороди у токенах $NEURO, що подібно до стимулювання записів у Вікіпедії.

Чотири кроки знання з видобутку:

1. Відкриття:Виявлення прогалин у знаннях з потенційною вартістю.
2. Публікації:Поширюйте корисні знання, щоб зменшити ці розриви.
3. Збагачення:Поліпшити та застосовувати знання (наприклад, посилання, частота використання).
4. Перевірка: Система оцінює якість і підтверджує знання.

На даний момент для знання майнінгу потрібні деякі навички програмування. Для отримання додаткової інформації дивіться офіційну документацію. Майбутні розробки можуть включати користувацькі дружелюбні активності, такі як майнінг через @ChatDKGTwitter бот. Будьте в курсі, слідкуючи за офіційним обліковим записом у Twitter.

$TRAC та $NEURO Токени: Постачання та Покупка

Як купити $TRAC

Загальний обсяг $TRAC становить 500 мільйонів токенів, з них 400 мільйонів (80%) наразі знаходяться в обігу. Ці токени розподілені по п'яти ланцюгах: Ethereum, Gonsis, Polygon, Base та NeuroWeb. Адреси контрактів можна знайти [тут].

Ви можете придбати $TRAC на наступних біржах або безпосередньо на згаданих вище ланцюгах:

Як придбати $NEURO

Загальний обсяг $NEURO становить 1 мільярд токенів. Спочатку випущена лише половина токенів, тоді як решта половини буде поступово розблокована шляхом нагород за блоки. Наразі обіговий обсяг становить 548 мільйонів токенів, переважно обертаються на ланцюгах Base, NeuroWeb та Moonbeam.
Офіційно рекомендовані канали для покупки включають:

• Біржі MEXC / Gate.io
• Stellaswap DEX на Moonbeam

Резюме: OriginTrail як децентралізований рівень знань для штучного інтелекту

Швидкий розвиток штучного інтелекту в останні роки був помітним, але він також породжує питання про ризики централізованого ШІ. На щастя, розробляються багато проектів децентралізованого ШІ, деякі з яких раніше були представлені CryptoWesearch.

OriginTrail, як децентралізований граф знань, надає можливість відстежування і підтвердження знань, інтегрованих з реляційним і семантичним контекстом для штучного інтелекту. Це вирішує проблеми прозорості джерел даних у централізованих системах штучного інтелекту, розміщуючи OriginTrail як спільний проект для застосування штучного інтелекту.

Незважаючи на те, що технічний документ пройшов три версії, він відображає ітеративний підхід, а не часті зміни напрямку. Проєкт розпочався з даних ланцюжка поставок, поширився на ширший спектр ончейн-активів, а потім перетворився на спільний рівень знань для штучного інтелекту.

Протягом розвитку штучного інтелекту процеси обговорення приватності даних, прозорості джерела даних, прозорості процесу інференції та перевірки продовжуються. Децентралізований граф знань може вирішити ці проблеми. OriginTrail, заснований на рішеннях ланцюга поставок, накопичив велике множество знань у певних галузях протягом років. Поєднавши його широку мережу співпраць з підприємствами, його майбутній розвиток є дуже перспективним.

Відмова від відповідальності:

1. Цю статтю було перепощено з [криптовйдошук]. Авторське право належить оригінальному автору [東東]. Якщо є які-небудь зауваження до розміщення, будь ласка, зв'яжіться зGate Learnкоманда і вони швидко розберуться з цим.
2. Відмова від відповідальності: Погляди та думки, висловлені в цій статті, є виключно власністю автора і не є інвестиційними порадами.
3. Команда Gate Learn переклала статтю іншими мовами. Копіювання, розповсюдження або плагіат перекладених статей заборонено, якщо про це не зазначено.