17 октября 2024 года на Decentralized AI Summit, прошедшем в Массачусетском технологическом институте, Origin Trail был признан лучшим децентрализованным AI-проектом.

Граф знаний - это технология, которая организует знания в структуру отношений, представляя связи и контекст между различными сущностями. Он не только хранит данные и информацию, но и преобразует их в «знания», подчеркивая связи и семантическую информацию.

Вы можете представить себе граф знаний как вид базы данных, но в отличие от обычных баз данных он уделяет больше внимания отношениям и семантике. Одним из самых распространенных примеров графа знаний является Граф знаний Google, который был разработан Google для улучшения качества своего поискового движка. Даже если пользователи не осведомлены о его существовании, вероятно, он обеспечивает результаты их поисков в Google.

В децентрализованном мире наиболее известным «децентрализованным» графом знаний является Википедия. В качестве платформы с открытым исходным кодом и коллективной работой, Википедия работает в распределенном режиме. Однако Википедия не использует технологию блокчейн. С другой стороны, Origin Trail переносит децентрализованные графы знаний на блокчейн, обеспечивая безшовную интеграцию с децентрализованным искусственным интеллектом для предоставления прозрачного, отслеживаемого и подтверждаемого знания.

NeuroWeb, созданный Origin Trail, является парачейном в экосистеме Polkadot. Его активность на цепи быстро растет. Согласно данным с цепи от The Block, парачейны Polkadot последовательно устанавливают рекорды по активности транзакций, при этом NeuroWeb составляет 70% объема транзакций (на октябрь).

источник

Origin Trail, запущенный в 2017 году, является устоявшимся блокчейн-проектом. Но как он нашел свое место в горячей области искусственного интеллекта? В этой статье представлено, что такое Origin Trail, его отношение к NeuroWeb, концепция майнинга знаний, потенциал проекта в будущем, его значительная активность на парачейнах Polkadot и связанные с ним токены, $TRAC и $NEURO.

Практическое применение децентрализованных графов знаний

Если концепция децентрализованных графов знаний кажется абстрактной или трудно себе представить, рассмотрим следующий реальный пример партнерства с железнодорожными компаниями:

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

Недавнее крушение поезда в Европе было вызвано поломкой колеса, которая не была обнаружена заранее. Благодаря интеграции децентрализованных графов знаний с технологией блокчейн данные из нескольких источников информации могут быть консолидированы и переданы ИИ для обнаружения аномалий в режиме реального времени, потенциально предотвращая такие аварии.

Почему децентрализация имеет преимущество в таком роде приложений? Потому что она более безопасна, надежна и недоверчива.

Такой же подход также может быть применен в таких областях, как авиационная промышленность, автомобильная промышленность, оборонная промышленность, строительство и другие, предлагая значительный потенциал для будущих применений.

Обзор Origin Trail

Введение в децентрализованный граф знаний Origin Trail (DKG)

Origin Trail - это долгосрочный проект с широкой архитектурой и экосистемой, что делает его сложным для краткого описания. Давайте разберем его по шагам.

Путешествие развития Origin Trail

Origin Trail изначально служил решением для цепочки поставок, используя технологию блокчейна для улучшения проблем управления цепочкой поставок. Это было основное направление, предложенное в первой версии его белой книги. Позже было обнаружено, что можно интегрировать больше данных, включая реальные активы, NFT и другие, переходя к Web3 и запуская свой собственный парачейн Polkadot, Origin Trail Parachain.

Корпоративными партнерами Origin Trail являются Британский стандартный институт (BSI), Швейцарские федеральные железные дороги (SBB), GS1 (международная организация штрих-кода) и Сеть проверки соответствия поставщика (SCAN), в которую входят Costco, Walmart, Target и другие известные розничные компании. Применение включает проверку импорта товаров, ингредиентов виски, фармацевтических препаратов, сельскохозяйственной продукции и отслеживание мяса, а также обнаружение аномалий в составе железнодорожных компонентов, в основном в Европе.

Соответствующие случаи можно просмотреть здесь.

С развитием искусственного интеллекта децентрализованный граф знаний Origin Trail связал больше данных и информации. В 2024 году была выпущена третья версия белой книги с целью стать проверяемой сетью знаний для искусственного интеллекта. Это можно понимать как децентрализованный слой знаний для искусственного интеллекта, обеспечивающий трассируемость и подтверждаемость знаний.

В октябре 2024 года на AI Summit, прошедшем в MIT, участниками стали такие известные компании, как Dell, Intel и Nvidia. Origin Trail был признан участниками самым лучшим AI-проектом.

Основные продукты Origin Trail

Активы знаний

Каждый актив знаний представлен в виде NFT, который можно отслеживать и проверять с помощью блокчейна.

Браузер активов знаний: DKG Explorer

Позволяет пользователям искать все активы знаний в базе данных.

Чат-бот на базе LLM: ChatDKG

Чатбот, который отвечает на вопросы только на основе знаний, содержащихся в DKG. В настоящее время его область ограничена определенными доменами в графе знаний, поэтому он не может ответить на большинство повседневных вопросов.

Твиттер Бот:ChatDKG

Пользователи могут отдавать команды, помечая бота. Например:

/ask @ChatDKG Почему Origin Trail — лучший ИИ-проект?

(Команда может быть изменена в зависимости от вопроса.)

Примечание: Ответы чат-бота ограничены информацией, содержащейся в графе знаний Origin Trail.

Техническая архитектура Origin Trail

За исключением уровня приложения, Origin Trail принимает двухуровневую архитектуру, состоящую из блокчейна NeuroWeb в качестве первого уровня и децентрализованной сети знаний в качестве второго уровня.

Децентрализованный граф знаний (DKG) функционирует как децентрализованная сеть узлов, работающая вне цепи. Он интегрируется с несколькими блокчейнами, такими как Gnosis, NeuroWeb и Base.

Что такое знание в DKG? Знание охватывает данные, информацию, семантику и отношения. Это знание в основном хранится в сети узлов DKG (вне цепи). Зашифрованный хэш данных загружается в блокчейн, генерируя уникальный универсальный идентификатор актива (UAL). UAL действует как блокчейн-гиперссылка, причем каждый UAL соответствует определенному набору знаний.

DKG - это открытая, безразрешительная, децентрализованная сеть узлов. Любой может стать узлом, заложив токены $TRAC. Знания в сети могут быть общедоступными (разделяются между всеми узлами) или приватными (размещены на конкретных узлах).

Узел стейкинга: Для становления узлом требуется стейкинг токенов $TRAC.

Транзакции знаний: добавление знаний в сеть включает оплату токенов $TRAC.

Упрощенная двухуровневая архитектура:

• Уровень знаний (DKG):
  • Децентрализованная сеть узлов, где хранится и управляется знаниями.
  • Поддерживает интеграцию с несколькими блокчейнами.
  • $TRAC служит основным токеном для этого слоя, используемым для генерации и управления знаниями и для ставок на узлы.
• Слой блокчейн (NeuroWeb):
  • Блокчейн Layer 1, поддерживаемый Polkadot.
  • Облегчает операции, такие как шифрованные доказательства и генерация хэшей для знаний.
  • Использует токен $NEURO для вознаграждения за майнинг знаний, комиссий за газ и управления.

Что такое майнинг знаний?

Майнинг знаний стимулирует вклад в DKG, вознаграждая пользователей токенами $NEURO. В то время как добавление знаний в DKG требует $TRAC, участники получают награду в виде $NEURO за обогащение сети, аналогично стимулированию записей в Википедии.

Четыре шага майнинга знаний:

1. Обнаружение:Определите пробелы в знаниях с потенциальной ценностью.
2. Публикация:Делитесь полезными знаниями, чтобы сократить эти разрывы.
3. Обогащение: Улучшайте и применяйте полученные знания (например, ссылки, частоту использования).
4. Проверка:Система оценивает качество и подтверждает знания.

В настоящее время добыча знаний требует определенных навыков программирования. Для получения дополнительной информации обратитесь к официальной документации. В будущем в разработках может быть включено более дружелюбное для пользователей взаимодействие, такое как добыча через@ChatDKGTwitter бот. Следите за обновлениями, подписавшись на официальный аккаунт в Twitter.

$TRAC и $NEURO Токены: Поставка и Покупка

Как купить $TRAC

Общий объем $TRAC составляет 500 миллионов токенов, из которых 400 миллионов (80%) в настоящее время находятся в обращении. Эти токены распределены по пяти цепочкам: Ethereum, Gonsis, Polygon, Base и NeuroWeb. Адреса контрактов можно найти [здесь].

Вы можете приобрести $TRAC на следующих биржах или непосредственно на вышеупомянутых цепочках:

Как приобрести $NEURO

Общий объем $NEURO составляет 1 миллиард токенов. Изначально выпущена только половина токенов, в то время как оставшаяся половина будет постепенно разблокирована через блок-награды. В настоящее время обращающийся объем составляет 548 миллионов токенов, преимущественно в обращении на цепочках Base, NeuroWeb и Moonbeam. \
Официально рекомендуемые каналы закупки включают:

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

Сводка: OriginTrail как децентрализованный слой знаний для искусственного интеллекта

Быстрое развитие искусственного интеллекта в последние годы было замечательным, но оно также вызывает опасения относительно рисков централизованного искусственного интеллекта. К счастью, в настоящее время разрабатывается множество децентрализованных проектов по искусственному интеллекту, некоторые из которых были ранее представлены CryptoWesearch.

OriginTrail, как децентрализованный граф знаний, предоставляет возможность отслеживания и проверки знаний, интегрированных с реляционным и семантическим контекстом для искусственного интеллекта. Это решает проблемы прозрачности источников данных в централизованных системах искусственного интеллекта, позиционируя OriginTrail как совместный проект для применения искусственного интеллекта.

Хотя белая книга прошла через три версии, это отражает итеративный подход, а не частые направленные изменения. Проект начался с данных цепочки поставок, расширился до более широкого спектра активов цепочки и дальше развился в сотрудничающий слой знаний для искусственного интеллекта.

На протяжении развития искусственного интеллекта продолжались обсуждения вопросов конфиденциальности данных, прозрачности источника данных, прозрачности процесса вывода и возможности проверки. Децентрализованный граф знаний может решить эти проблемы. OriginTrail, основанный на решениях для цепочки поставок, за годы своего существования накопил богатый опыт в конкретных областях. В сочетании с обширной сетью партнерств с предприятиями его будущее развитие обещает быть очень перспективным.

Отказ от ответственности:

1. Эта статья была перепоставлена с [ криптовесерч]. Авторские права принадлежат автору оригинала [東東]. Если есть какие-либо возражения против репоста, пожалуйста, свяжитесь с Gate Learnкоманда, и они быстро разберутся с этим.
2. Отказ от ответственности: Мнения и взгляды, выраженные в данной статье, являются исключительно мнениями автора и не представляют собой инвестиционного совета.
3. Команда Gate Learn перевела статью на другие языки. Копирование, распространение или плагиат переведенных статей запрещено, если об этом не упомянуто.