2024年10月17日、マサチューセッツ工科大学(MIT)で開催されたDecentralized AI Summitで、Origin Trailは最高の分散型AIプロジェクトとして認められました。

ナレッジグラフは、さまざまなエンティティ間の関係やコンテキストを表す関係構造で知識を整理する技術です。データや情報を保存するだけでなく、それらを「知識」に変換し、接続と意味情報を強調します。

知識グラフは、通常のデータベースとは異なり、関係性と意味に重点を置いた種類の知識データベースと考えることができます。知識グラフの最も一般的な例の1つは、Googleが検索エンジンの品質を向上させるために開発したGoogle Knowledge Graphです。ユーザーがその存在に気づいていなくても、おそらく彼らのGoogle検索の結果に影響を与えています。

分散化された世界では、最もよく知られた「分散型」ナレッジグラフはWikipediaです。オープンソースの共同作業プラットフォームとして、Wikipediaは分散方式で動作します。ただし、Wikipediaはブロックチェーン技術を使用していません。一方、Origin Trailは、ブロックチェーン上で分散型のナレッジグラフを実現し、分散型AIとシームレスに統合することで、透明性、追跡可能性、検証可能性の高いナレッジを提供します。

Origin Trailによって作成されたNeuroWebは、Polkadotエコシステム内のパラチェーンです。そのオンチェーンのアクティビティは急速に成長しています。The Blockのオンチェーンデータによると、Polkadotパラチェーンはトランザクションアクティビティの記録を着実に更新しており、NeuroWebは取引量の70％を占めています（2021年10月現在）。

ソース

Origin Trailは2017年に立ち上げられた、確立されたブロックチェーンプロジェクトです。しかし、AIの熱い分野での関連性をどのように見出してきたのでしょうか？この記事では、Origin Trailが何であるか、NeuroWebとの関係、知識マイニングの概念、プロジェクトの将来のポテンシャル、Polkadotパラチェーン上での重要な活動、および関連するトークンである$TRACと$NEUROについて紹介します。

分散型ナレッジグラフの実世界への応用

分散化された知識グラフの概念が抽象的でイメージしにくい場合は、鉄道会社とのパートナーシップを含むこの現実世界の例を考えてみてください。

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

最近のヨーロッパでの列車脱線事故は、事前に検知されなかった車輪の故障が原因でした。分散型知識グラフをブロックチェーン技術と統合することで、複数の情報源からのデータがまとめられ、AIにリアルタイムの異常検知のために提供されることにより、このような事故を未然に防ぐことができる可能性があります。

なぜこの種のアプリケーションにおいて分散化が優位にあるのか？なぜなら、それはより安全で、頑丈で、信頼できるからです。

同じアプローチは航空宇宙、自動車、防衛、建設などの分野にも適用でき、将来のユースケースにおいても大きな可能性を提供しています。

Origin Trailの概要

Origin Trailの分散型ナレッジグラフ（DKG）の紹介

Origin Trailは長い歴史を持つプロジェクトであり、広範なアーキテクチャとエコシステムを持っていますので、簡潔に要約することは困難です。ステップバイステップで解説していきましょう。

Origin Trailの開発の旅

Origin Trailは最初はブロックチェーン技術を使用して供給チェーンの問題を改善するための供給チェーンソリューションとして提供されました。これは最初のバージョンのホワイトペーパーで提案された主な方向でした。後に、リアルワールドの資産、NFT、その他のデータを含めて統合できることがわかり、Web3にシフトし、独自のPolkadotパラチェーンであるOrigin Trail Parachainを立ち上げました。

Origin Trailの企業パートナーには、英国規格協会（BSI）、スイス連邦鉄道（SBB）、GS1（国際バーコード機構）、およびサプライヤーコンプライアンス監査ネットワーク（SCAN）が含まれます。これにはCostco、Walmart、Targetなどの有名な小売業者が含まれています。アプリケーションには、商品の輸入検査、ウイスキーの原料、医薬品、農産物、肉の追跡、さらには主にヨーロッパでの鉄道部品の異常検知などが含まれています。

関連するケースはこちらで閲覧できます。

AIの発展に伴い、Origin Trailの分散型知識グラフはより多くのデータと情報をつなげました。2024年には、第3版のホワイトペーパーがリリースされ、AIのための検証可能な知識ネットワークを目指しています。これはAIのための分散型知識レイヤーとして理解することができ、追跡可能で検証可能な知識を提供します。

2024年10月、MITで開催されたAIサミットには、Dell、Intel、Nvidiaなどの著名な企業が参加しました。Origin Trailは、出席者によって最優秀AIプロジェクトに選ばれました。

Origin Trailの主要製品

ナレッジアセット

各知識資産はNFTとして表現され、ブロックチェーンを使用して追跡および検証することができます。

ナレッジアセットブラウザ：DKGエクスプローラー

データベース内のすべての知識資産を検索することができます。

LLMパワードチャットボット：ChatDKG

DKG内に含まれる知識に基づいて質問に答えるチャットボットです。現在、知識グラフ内の特定のドメインに限定されているため、一般的な質問には答えることができません。

Twitterボット：ChatDKG

ユーザーはボットにタグ付けしてコマンドを発行できます。例えば：

/ask @ChatDKG なぜOrigin Trailが最高のAIプロジェクトなのですか？

(質問に基づいてコマンドを変更できます。)

注：チャットボットの応答は、Origin Trail知識グラフ内に含まれる情報に限定されています。

Origin Trail技術アーキテクチャ

アプリケーション層を除くと、Origin Trailはデュアルレイヤーアーキテクチャを採用しており、NeuroWebブロックチェーンを第1レイヤー、Decentralized Knowledge Networkを第2レイヤーとして構成しています。

分散型ナレッジグラフ（DKG）は、オフチェーンで機能する分散ノードネットワークとして機能します。それは、Gnosis、NeuroWeb、およびBaseなど、複数のブロックチェーンと統合されています。

DKGにおける知識とは何ですか？知識には、データ、情報、意味、および関係が含まれます。この知識は主にDKGノードネットワーク（オフチェーン）に保存されています。データの暗号化ハッシュがブロックチェーンにアップロードされ、ユニークなユニバーサルアセットロケータ（UAL）が生成されます。UALは、ブロックチェーンベースのハイパーリンクとして機能し、各UALが特定の知識セットに対応しています。

DKGはオープンで許可なしの分散ノードネットワークです。$TRACトークンをステーキングすることで、誰でもノードになることができます。ネットワーク内の知識は公開（すべてのノードで共有）またはプライベート（特定のノードでホストされる）として指定することができます。

ノードステーキング：ノードになるためには、$TRACトークンのステーキングが必要です。

ナレッジトランザクション：ネットワークに知識を追加するには、$TRACトークンを支払う必要があります。

2層アーキテクチャの簡略化:

• ナレッジレイヤー（DKG）：
  • 知識が保存・管理される分散ノードネットワーク。
  • 複数のブロックチェーンとの統合をサポートしています。
  • $TRACは、このレイヤーの主要なトークンとして機能し、知識の生成と管理、およびノードのステーキングに使用されます。
• ブロックチェーンレイヤー（NeuroWeb）：
  • PolkadotがサポートするLayer 1のブロックチェーン。
  • 知識のための暗号化された証明やハッシュ生成などの操作を容易にします。
  • 知識のマイニング報酬、ガス手数料、およびガバナンスに$NEUROトークンを使用します。

ナレッジマイニングとは何ですか？

ナレッジマイニングは、$NEUROトークンでユーザーの貢献を奨励します。DKGへの知識の追加には$TRACが必要ですが、寄稿者はネットワークを豊かにするために$NEUROで報酬を受け取ります。これはウィキペディアのエントリーを奨励するのと同様です。

知識マイニングの4つのステップ:

1. 発見：潜在的な価値との知識のギャップを特定します。
2. 公開：これらのギャップを埋めるために役立つ知識を共有する。
3. 豊かにする：知識を改善し、適用する（例：参考文献、使用頻度）。
4. 検証：システムは品質を評価し、知識を確認します。

現在、ナレッジマイニングには、いくつかのプログラミングスキルが必要です。詳細については、公式のドキュメントを参照してください。将来の展開では、ユーザーフレンドリーな活動が含まれる可能性があります。たとえば、@ChatDKGTwitterボット.公式Twitterアカウントをフォローして最新情報を入手してください。

$TRACと$NEUROトークン：供給と購入

How to buy $TRAC

$TRACの総供給量は5億トークンで、現在流通しているのは4億トークン（80%）です。これらのトークンはEthereum、Gonsis、Polygon、Base、NeuroWebの5つのチェーンに分散しています。契約アドレスは[こちら]で確認できます。

以下の取引所または上記のチェーンで直接$TRACを購入することができます。

NEUROの購入方法

$NEUROの総供給量は10億トークンです。最初はトークンの半分のみがリリースされ、残りの半分はブロック報酬を通じて徐々にロック解除されます。現在、流通供給量は5億4800万トークンで、主にBase、NeuroWeb、Moonbeamチェーン上を循環しています。
正式に推奨される購入チャネルは次のとおりです:

• MEXC / Gate.io取引所
• Moonbeam上のStellaswap DEX

概要：OriginTrailはAIのための分散型知識レイヤー

近年、AIの急速な発展は注目されていますが、中央集権化されたAIのリスクについても懸念が高まっています。幸いなことに、分散型AIプロジェクトがいくつか開発されており、その中にはCryptoWesearchによって以前紹介されたものもあります。

OriginTrailは、分散型ナレッジグラフとして、AIのリレーショナルおよびセマンティックコンテキストと統合された追跡可能で検証可能なナレッジを提供します。これにより、一元化されたAIシステムにおけるデータソースの透明性の問題に対処し、OriginTrailをAIアプリケーションの共同プロジェクトとして位置付けます。

ホワイトペーパーは3つのバージョンを経ていますが、これは頻繁な方向性の変更ではなく反復的なアプローチを反映しています。プロジェクトはオンチェーンのサプライチェーンデータから始まり、より広範囲なオンチェーンアセットに拡張され、さらにAIのための共同知識レイヤーに進化しました。

AIの開発を通じて、データプライバシー、データソースの透明性、推論プロセスの透明性、検証可能性に関する議論が続いています。分散型ナレッジグラフは、これらの問題に対処できます。サプライチェーンソリューションに根ざしたOriginTrailは、長年にわたって特定の分野で豊富なオンチェーン知識を蓄積してきました。企業コラボレーションの広範なネットワークと相まって、その将来の発展は非常に有望です。

免責事項：

1. この記事は[から転載されました。クリプトウェサーチ]. 著作権は元の著者[東東]に帰属します。転載に異議がある場合は、お問い合わせください。ゲートラーンチーム、そして彼らはそれを迅速に処理します。
2. 責任の免責事項：この記事で表現されている意見や見解は、著者個人のものであり、投資アドバイスを構成するものではありません。
3. Gate Learnチームは、その記事を他言語に翻訳しました。複製、配布、または翻訳記事の盗用は、明記されていない限り禁止されています。