آربیتراژ گیری تحلیل کاربران مقایسه صرافی ها قیمت ارزها اخبار
لایت فارکس

ارز بیتنسور چیست؟ | آینده ارز دیجیتال تاو TAO

tao

بیتنسور Bittensor چیست؟ هوش مصنوعی و بلاکچین، دو تکنولوژی که باعث تغییر سبک زندگی انسان ها می شود. ادغام هوش مصنوعی با فناوری بلاکچین گام مهمی است، زیرا فناوری بلاکچین ذاتاً غیرمتمرکز است، به این معنی که خدمات هوش مصنوعی ساخته شده بر روی بلاکچین توسط هیچ نهاد واحدی کنترل نمی شود.

این عدم تمرکز می ‌تواند دسترسی به هوش مصنوعی را دموکراتیک کند و به افراد و کسب ‌و کارهای کوچک این امکان را می ‌دهد تا به همان ابزار قدرتمندی دسترسی داشته باشند که قبلاً فقط در اختیار شرکت ‌های بزرگ بود.

دفتر کل بلاکچین تغییر ناپذیر و شفاف است، به این معنی که تصمیمات و فرآیندهای هوش مصنوعی می تواند توسط هر کسی ثبت و تأیید شود. این می تواند اعتماد به سیستم های هوش مصنوعی را افزایش دهد، زیرا کاربران می توانند مطمئن باشند که اقدامات هوش مصنوعی دستکاری نشده است و داده های مورد استفاده برای آموزش دقیق و بی طرفانه هستند.

بلاکچین می تواند راهی امن برای اشتراک گذاری و استفاده از داده ها برای هوش مصنوعی بدون به خطر انداختن حریم خصوصی ارائه دهد. با استفاده از رمزگذاری و قراردادهای هوشمند، داده‌ های حساس می ‌توانند توسط هوش مصنوعی بدون قرار گرفتن در معرض اشخاص ثالث پردازش شوند و به طور بالقوه برنامه‌ های کاربردی جدیدی را در زمینه ‌هایی مانند مراقبت ‌های بهداشتی و مالی که در آن حریم خصوصی در اولویت است، فعال می ‌کند.

شبکه های بلاکچین دارای مدل های اقتصادی هستند که می توانند مشوق مشارکت و نگهداری مدل های هوش مصنوعی باشند. به عنوان مثال، ماینرها یا ولیدیتور‌ها می ‌توانند برای ارائه قدرت محاسباتی یا نگهداری داده‌ ها برای آموزش مدل‌ های هوش مصنوعی، با ارز دیجیتال پاداش بگیرند.

هوش مصنوعی، به ویژه مدل های یادگیری، به منابع محاسباتی قابل توجهی نیاز دارد. شبکه ‌های بلاکچین می ‌توانند از قدرت محاسبات توزیع ‌شده بهره ببرند و به افراد این امکان را می‌ دهند که منابع محاسباتی خود را در ازای ارز دیجیتال در اختیار شبکه قراردهند تا مدل های هوش مصنوعی فعالیت کنند، بنابراین یک ابر رایانه غیرمتمرکز ایجاد می‌ کنند.

پروژه Bittensor نیز یکی از پروژه هایی می باشد که قصد دارد تکنولوژی بلاکچین را با هوش مصنوعی تلفیق کند. این پروژه سرویس های مختلف هوش مصنوعی را روی بلاکچین به کاربران خود ارائه می دهد، اگر کنجکاو هستید تا از ساختار این پروژه و یا خدماتی که به کاربران خود ارائه می دهد مطلع شوید، تا انتهای این مقاله تیم زوم ارز را همراهی کنید.

بررسی ویدویی ارز TAO

(قسمت اول)

(قسمت دوم)

ارز TAO چیست؟

ارز TAO چیست؟
ارز TAO چیست؟

توکن TAO ارز دیجیتال بومی شبکه Bittensor است، که چندین اهداف کلیدی را در اکوسیستم Bittensor بر عهده دارد:

  • پاداش و انگیزه مشارکت:

 توکن TAO برای ایجاد انگیزه برای کاربرانی که در شبکه Bittensor مشارکت می کنند استفاده می شود. ماینرهایی که منابع محاسباتی خود را برای انجام وظایف machine learning در اختیار شبکه قرار می ‌دهند، با توکن ‌های TAO برای مشارکتشان پاداش می‌ گیرند. این مکانیسم پاداش، ارائه توان محاسباتی به شبکه را تشویق می ‌کند، که برای فرآیندهای machine learning غیرمتمرکز ضروری است.

برای شرکت در شبکه به عنوان ماینر و کسب پاداش، کاربران باید توکن های TAO را در این پلتفرم قفل کنند. فرآیند استیکینگ به عنوان نوعی وثیقه عمل می کند، که این اطمینان وجود داشته باشد که ماینرها برای انجام وظایف خود در شبکه کوتاهی نمی کنند، همچنین این کار به ایمن کردن شبکه نیز کمک می ‌کند.

  • حاکمیت:

 از توکن های TAO می توان برای اداره شبکه Bittensor استفاده کرد. دارندگان توکن TAO توانایی پیشنهاد تغییرات، رای دادن در مورد ارتقاء پروتکل، یا مشارکت در سایر فرآیندهای تصمیم گیری که بر شبکه تاثیر می گذارد را دارند. این موضوع با ایده غیرمتمرکز بودن فناوری بلاکچین مطابقت دارد، جایی که کنترل به جای متمرکز شدن در یک مرجع واحد، بین کاربران توزیع می شود.

  • کارمزد تراکنش:

تراکنش ‌های شبکه Bittensor، مانند انتقال توکن‌ ها مستلزم پرداخت هزینه می باشد. این هزینه ‌ها معمولاً با استفاده از توکن ‌های TAO پرداخت می ‌شوند و به ولیدیتورها به عنوان پردازش و ایمن کردن تراکنش‌ ها در بلاکچین داده می ‌شود.

  • مدل اقتصادی:

 توکن TAO زیربنای مدل اقتصادی شبکه Bittensor است. این ارز برای متعادل کردن عرضه و تقاضای منابع محاسباتی، همسو کردن انگیزه‌ ها بین شرکت ‌کنندگان و تسهیل تبادل ارزش در اکوسیستم طراحی شده است.

  • دسترسی به خدمات:

 کاربرانی که به خدمات machine learning ارائه شده توسط شبکه Bittensor نیاز دارند، ممکن است نیاز به پرداخت هزینه این خدمات با استفاده از توکن‌ های TAO داشته باشند.


معرفی بنیانگذاران و تاریخچه پروژه bittensor

معرفی بنیانگذاران و تاریخچه پروژه bittensor
معرفی بنیانگذاران و تاریخچه پروژه bittensor

شبکه Bittensor توسط شرکت Opentensor در سال ۲۰۲۱ با هدف استفاده از قدرت محاسباتی توزیع شده و ارائه خدمات هوش مصنوعی به صورت عادلانه به کاربران، تاسیس و شروع به فعالیت کرد. خوب است بدانید شرکت Opentensor در زمینه توسعه فناوری‌ های هوش مصنوعی فعالیت می کند. در ادامه قصد داریم بنیان گذاران پروژه Bittensor را به شما معرفی کنیم:

یکی از بنیان گذاران این پروژه آقای Jacob Robert Steeves می باشد که سابقه تحصیل در رشته علوم کامپیوتری را دارد. ایشان سابقه فعالیت در گوگل به عنوان مهندس نرم افزار و همچنین به عنوان محقق Machine Learning در یک شرکت را در کارنامه خود دارد. همچنین ایشان خالق میم کوین Dogecon نیز می باشد.

آقای Ala Shaabana نیز یکی دیگر از بنیان گذاران این پروژه می باشد که دارای مدرک دکتری در زمینه علوم کامپیوتر دارد. ایشان از سال ۲۰۱۹ همزمان با پروژه Bittensor در چندین شرکت دیگر به طور همزمان فعالیت می کند. ایشان دارای پایه فنی قوی، با درک عمیق از علوم کامپیوتر، رمزنگاری، و سیستم های توزیع شده است. دانش و تجربه او در شکل دادن به چشم انداز Bittensor و هدایت موفقیت آن مؤثر بوده است.


بررسی عملکرد bittensor و ساختار معماری این پروژه

بررسی عملکرد bittensor و ساختار معماری این پروژه
بررسی عملکرد bittensor و ساختار معماری این پروژه

در این بخش قصد داریم ساختار فنی شبکه Bittensor را بررسی کنیم اما قبل از هرچیزی نیاز است با مفهوم Machine Learning آشنا شویم.

Machine Learning زیرشاخه‌ ای از هوش مصنوعی (AI) است که بر توسعه الگوریتم ‌ها و مدل ‌هایی تمرکز دارد که کامپیوترها را قادر می ‌سازد بدون برنامه ‌ریزی یاد بگیرند و پیش‌ بینی یا تصمیم بگیرند.

Machine Learning در مورد ایجاد الگوریتم ها و مدل هایی است که می توانند از داده ها و اطلاعات موجود یاد بگیرند. Machine Learning بر اساس این ایده که کامپیوترها را می توان آموزش داد تا الگوها را بیاموزند و بر اساس الگوهایی که آموخته اند، پیش بینی ها یا تصمیمات دقیق بگیرند ایجاد شده است. این فرآیند یادگیری شامل ورودی مقدار زیادی از داده ها به کامپیوترها است، که به آن اجازه می دهد تا الگوهایی را از داده ها تجزیه و تحلیل و استخراج کند و سپس از این الگوها برای پیش بینی یا تصمیم گیری در مورد داده های جدید و نادیده استفاده کند.

حال با درک درستی از مفهوم Machine Learning به سراغ بررسی ساختار شبکه Bittensor می رویم.

Bittensor یک شبکه غیرمتمرکز است که برای اتصال و ایجاد مدل های Machine Learning به جای کامپیوترها یا سرورها متمرکز طراحی شده است. Bittensor را به عنوان یک مغز جهانی در نظر بگیرید که در آن هر “نورون” یک مدل Machine Learning است که متعلق به افراد مختلف در سراسر جهان می باشد.

 این مدل ‌ها با هم کار می ‌کنند تا اطلاعات را پردازش کنند و پاسخ‌ های هوشمندانه ‌ای را ارائه دهند، دقیقاً مانند نحوه کار نورون‌ های مغز برای کمک به فکر کردن و تصمیم ‌گیری. Bittensor از یک معماری بلاکچین منحصر به فرد استفاده می کند که برای تسهیل پروتکل Machine Learning غیرمتمرکز طراحی شده است.

بلاک چین Bittensor با استفاده از کیت توسعه Substrate ساخته شده است، که یک چارچوب ماژولار است که امکان ایجاد بلاکچین های خاصی را با هدف خاصی فراهم می کند.

خوب است بدانید Substrate کیت توسعه پولکادات است که با استفاده از آن بلاکچین های مختلفی ساخته می شود که به زنجیره اصلی پولکادات متصل است. Bittensor نیز در ابتدا یکی از پاراچین های شبکه پولکادات بود که بعدا زنجیره مستقل خود را ساخت و به آن مهاجرت کرد.

Bittensor از مکانیزم اجماع گواه اثبات سهام (PoS) استفاده می کند در PoS، ولیدیتورها برای ایجاد بلاک های جدید و تأیید تراکنش‌ ها بر اساس تعداد توکن ‌هایی که در اختیار دارند و می‌ خواهند از آن به عنوان وثیقه استفاده کنند، انتخاب می ‌شوند.

اما Bittensor چگونه کار می کند؟

دقیقاً مانند بیت کوین، Bittensor نیز مانند یک شبکه غیرمتمرکز عمل می کند. این بدان معناست که هیچ نهاد متمرکزی وجود ندارد که این شبکه را کنترل کند و این شبکه توسط اعضای فعال آن اداره و کنترل می شود. به این ترتیب وظایف پردازش تراکنش ها و ایجاد الگو Machine Learning بر عهده ماینرهای شبکه خواهد بود.

در Bittensor، ماینرها مدل های Machine Learning خود را به شبکه ارائه می دهند. این مدل ها را می توان به عنوان کارگرانی در نظر گرفت که داده ها را تجزیه و تحلیل می کنند و بینش جدیدی را ارائه می کنند. ماینرها نیز برای مشارکت خود در شبکه با توکن‌ های TAO پاداش می‌ گیرند. خوب است بدانید Bittensor از یک مکانیسم اجماع منحصر به فرد استفاده می کند تا اطمینان حاصل کند که شبکه بر روی بهترین پاسخ به پرسشی که توسط یک کاربر مطرح شده توافق می کند.

هنگامی که یک سوال پرسیده می شود، چندین مدل (ماینرها) پاسخ خود را ارائه می دهند. سپس شبکه از یک سیستم برای تعیین بهترین پاسخ از ورودی جمعی استفاده می کند و سپس بهترین پاسخ را برای کاربر ارسال می کند.

اما اجازه بدید با مکانیسم اجماعی که این پروژه برای پاسخ گویی به کاربران طراحی کرده کمی بیشتر آشنا شویم:

مکانیسم اجماع به کار گرفته شده توسط Bittensor به عنوان اجماع هوش جمعی (CIC) شناخته می شود. CIC که مخفف Collective Intelligence Consensus می باشد، برای دستیابی به بهترین پاسخ به یک سوال معین طراحی شده است تا از ورودی جمعی چندین مدل استفاده کند که به آن ها ماینر نیز گفته می شود. این رویکرد به Bittensor اجازه می‌ دهد تا از طیف متنوعی از دیدگاه ‌ها و دانش بهره ببرد و در نهایت به پاسخ‌ های دقیق ‌تر و قابل اعتماد تری منجر شود.

مکانیسم اجماع هوش جمعی در Bittensor از طریق یک سری مراحل عمل می‌ کند و فرآیند تصمیم ‌گیری منصفانه و مؤثر را تضمین می ‌کند. در اینجا خلاصه ای از نحوه عملکرد آن را بیان می کنیم:

ارسال سوال: زمانی که کاربر سوالی را مطرح می کند، این سوال در شبکه پخش می شود و به ماینرها می رسد.

پاسخ های ماینر: هر ماینر به طور مستقل سوال را پردازش می کند و پاسخ خود را بر اساس مدل و دانش منحصر به فرد خود ارائه می دهد.

ورودی جمعی: پاسخ های ارسال شده توسط ماینرها توسط شبکه جمع آوری و تجمیع می شود.

تعیین اجماع: Bittensor از یک سیستم پیچیده استفاده می کند که ورودی جمعی را تجزیه و تحلیل می کند و قابل اطمینان ترین و دقیق ترین پاسخ را شناسایی می کند. این تعیین، با در نظر گرفتن عوامل مختلفی مانند شهرت و اعتبار ماینرها، عملکرد تاریخی و اجماع شبکه، انجام می شود.

ارائه بهترین پاسخ: هنگامی که بهترین پاسخ مشخص شد، برای کاربر ارسال می شود و اطمینان حاصل می شود که دقیق ترین و مطمئن ترین پاسخ را برای درخواست خود دریافت می کند.

در نتیجه، مکانیسم اجماع هوش جمعی Bittensor نقشی حیاتی در تضمین توانایی شبکه برای ارائه پاسخ ‌های دقیق و قابل اعتماد به پرسش ‌های کاربر ایفا می ‌کند.

دوستان اجازه بدید با استفاده از یک مثال عملکرد این شبکه را بررسی کنیم:

شهری را تصور کنید که در آن افراد مشاغل و مهارت های گوناگونی دارند. با فرض این که شما نیاز به انجام کاری دارید، به میدان شهر می روید و درخواست خود را مطرح  می کنید. مردم شهر که می توانند به شما با ارائه خدماتشان کمک کنند، به شما پاسخ می دهند و شما یکی را انتخاب می کنید که به بهترین وجه با نیازهای شما مطابقت دارد.

بلاکچین Bittensor مانند این شهر است. Bittensor شبکه ای است که در آن هر شهروند (ماینر) یک مدل Machine Learning با تخصص خاص خود است. ماینرها نیز صاحب این مدل ها هستند. آن ها مدل های خود را در حال اجرا نگه می دارند و آماده پاسخ دادن به سؤالات یا انجام وظایف هستند.

وقتی سوالی دارید، آن را به شبکه ارسال می کنید. ماینرهایی که مدل‌ هایشان برای پاسخ به سؤال شما مناسب است، آن را پردازش کرده و پاسخ پیشنهادی را ارسال می‌ کنند.

سپس شبکه از مکانیزم اجماع برای ارزیابی پاسخ ها استفاده می کند. این مانند این است که شورای شهر تمام راه حل های پیشنهادی را بررسی می کند و تصمیم می گیرد که کدام یک بهترین است. هنگامی که بهترین پاسخ انتخاب شد، برای شما ارسال می‌ شود و ماینری که پاسخ مناسب را ارائه کرده است با استفاده از توکن ‌های tao پاداش می‌ گیرد. این سیستم پاداش، ماینرها را تشویق می کند تا مدل های خود را دقیق و در دسترس نگه دارند.

در این جا توکن های TAO کمی شبیه واحد پولی مورد استفاده در شهر هستند. شما از آن ها برای پرداخت هزینه خدماتی که دریافت می کنید استفاده می کنید و ماینرها آن ها را برای ارائه تخصص خود به دست می آورند.

همه این ها در یک دفتر کل غیرمتمرکز، شبیه به بلاکچین، ردیابی می ‌شوند که تراکنش ‌ها را ثبت می ‌کند و تضمین می ‌کند که همه چیز منصفانه و امن است. این دفتر عمومی است، بنابراین همه می توانند تراکنش ها را ببینند، اما برای محافظت از حریم خصوصی، آن ها رمزگذاری شده اند.

همچنین برای ایمن نگه داشتن شبکه، Bittensor تدابیر امنیتی در نظر گرفته است. این قوانین مانند قوانین شهر هستند که از تقلب جلوگیری می کنند و تضمین می کنند که همه صادقانه مشارکت داشته باشند.

خوب است بدانید همان طور که ماینرهای بیشتری به شبکه می پیوندند و مدل های خود را اضافه می کنند، “شهر” رشد می کند. این بدان معناست که مهارت ‌ها و دانش بیشتری در دسترس است و شبکه را قدرتمند تر می‌ کند و قادر به پاسخگویی به سؤالات متنوع ‌تری است.

از آنجایی که Bittensor غیرمتمرکز است، هر کسی که به اینترنت دسترسی دارد می ‌تواند به شبکه بپیوندد، چه به عنوان کاربری که سؤال می ‌پرسد و چه به عنوان ماینر که پاسخ‌ ها را ارائه می ‌دهد. این باعث می شود که هوش مصنوعی قدرتمند برای افراد بیشتری قابل دسترسی باشد. در اصل، Bittensor یک بازار غیرمتمرکز برای خدمات هوش مصنوعی است که در آن عرضه و تقاضا به صورت پرسش و پاسخ با هوش مصنوعی مطابقت داده می ‌شود و تراکنش‌ ها در یک سیستم بلاکچین ثبت می‌ شوند. این فرآیند یک رویکرد جامعه محور برای در دسترس قرار دادن هوش مصنوعی به طور گسترده است و با یک سیستم پاداش و جزا که نگهداری و بهبود مدل های هوش مصنوعی را تشویق می کند.

بررسی عملکرد bittensor و ساختار معماری این پروژه
بررسی عملکرد bittensor و ساختار معماری این پروژه

شبکه Bittensor خود را بسیار مشابه با شبکه بیت کوین می داند، در ادامه قصد داریم این دو شبکه را باهم مقایسه کنیم:

  • Bittensor و Bitcoin هر دو شبکه های غیرمتمرکز هستند و هیچ مقام و نهاد مرکزی وجود ندارد که این دو شبکه را کنترل کند.
  • در هر دو شبکه فرآیند «ماینینگ» شامل کمک به شبکه و دریافت پاداش با ارز دیجیتال در ازای آن است. در بیت کوین، ماینرها تراکنش ها را تأیید می کنند و شبکه را ایمن می کنند. در Bittensor، ماینرها قدرت محاسباتی را برای وظایف Machine Learning فراهم می کنند.
  • بیت کوین پیشگام بود زیرا مفهوم ارز دیجیتال غیرمتمرکز را معرفی کرد. Bittensor به روشی مشابه، پیشگامانه است، اما برای قدرت محاسباتی غیرمتمرکز و هوش مصنوعی. این پروژه روشی جدید برای مدل‌ های Machine Learning ایجاد می ‌کند تا بتوانند بدون یک مرجع مرکزی با یکدیگر تعامل داشته باشند و خدمات ارائه دهند.
  • هر دو شبکه ارز دیجیتال مخصوص به خود را دارند که مشوق مشارکت و تسهیل تراکنش ها در اکوسیستم مربوطه خود است.
  • بیت کوین با ایجاد یک ارز امن و غیرمتمرکز که به بانک ها یا دولت ها متکی نیست، ایده پول را متحول کرد. Bittensor نیز قصد دارد با ایجاد یک شبکه غیرمتمرکز، هوش مصنوعی را متحول کند که در آن هر کسی می ‌تواند در مدل ‌های machine learning مشارکت کند و برای آن پاداش دریافت کند و به طور بالقوه دسترسی به هوش مصنوعی را دموکراتیک کند.
مقایسه Bittensor و بیت کوین
مقایسه Bittensor و بیت کوین

به طور خلاصه، Bittensor مانند یک مغز غیرمتمرکز است، با مدل‌ های machine learning به ‌عنوان نورون‌ ها که برای پردازش اطلاعات و حل مشکلات با هم کار می ‌کنند. Bittensor از نظر ساختار غیرمتمرکز است و این عدم تمرکز را در حوزه هوش مصنوعی و machine learning به کار می ‌برد که می ‌تواند به اندازه تاثیر بیت ‌کوین بر امور مالی دگرگون ‌کننده باشد.

خوب است بدانید هوش مصنوعی آموزش دیده با هوش مصنوعی استنتاجی تفاوت هایی دارد که در ادامه قصد داریم این دو را باهم مقایسه کنیم:

هوش مصنوعی آموزش دیده مانند آموزش یک موضوع جدید به دانش آموز است. شما مثال‌ ها (داده‌ ها) زیادی به هوش مصنوعی می‌ دهید و او الگوها و اطلاعات را از این مثال‌ ها می ‌آموزد. این فرآیند به قدرت محاسباتی و زمان زیادی نیاز دارد زیرا هوش مصنوعی اساساً در حال مطالعه برای درک و به خاطر سپردن این اطلاعات است.

اما هوش مصنوعی استنتاجی زمانی است که هوش مصنوعی آموخته های خود را می گیرد و آن را برای سوالات یا مشکلات جدید و نادیده به کار می گیرد. این رویکرد مانند این است که دانش آموزی در مورد موضوعی که مطالعه کرده است امتحان می دهد. هوش استنتاجی معمولاً از نظر محاسباتی کمتر از هوش آموزشی فضا لازم دارد زیرا هوش مصنوعی استنتاجی به جای تلاش برای کسب دانش جدید از دانش آموخته شده خود استفاده می کند.

پروژه Bittensor بر بخش هوش مصنوعی استنتاجی تمرکز دارد. این شبکه به گونه ای طراحی شده است تا به مدل‌ های machine learning که قبلاً آموزش دیده ‌اند اجازه دهد تا برای پاسخ به سؤالات یا انجام وظایف با هم کار کنند. ایده این است که شبکه ‌ای ایجاد کنیم که در آن شبکه، هر کسی به این مدل‌ های آموزش ‌دیده دسترسی داشته باشد و بتواند از آن ها استفاده کند، بدون اینکه مجبور باشد مدل ‌های خود را از ابتدا آموزش دهد.

حال قصد داریم هوش مصنوعی ChatGPT و Bittensor را با یکدیگر مقایسه کنیم:

ChatGPT یک مدل هوش مصنوعی است که توسط OpenAI توسعه یافته و برای درک و تولید متن مشابه انسان آموزش دیده است. ChatGPT مانند یک دانش آموز بسیار آگاه است که در موضوعات مختلف آموزش دیده است و می تواند به انواع مختلفی از سوالات پاسخ دهد.

از طرف دیگر، Bittensor یک مدل هوش مصنوعی نیست. Bittensor شبکه ای است که بسیاری از مدل های هوش مصنوعی را به هم متصل می کند. Bittensor را به عنوان مدرسه ای پر از دانش آموزان (مدل های هوش مصنوعی) در نظر بگیرید که هر کدام دانش و مهارت های منحصر به فرد خود را دارند و وقتی سوالی می ‌پرسید، تمامی دانش ‌آموزان برای پاسخ به سؤال شما تلاش می کنند و پاسخ مناسب را به شما ارائه می ‌دهند.


 بررسی اهداف پروژه bittensor

 بررسی اهداف پروژه bittensor
بررسی اهداف پروژه bittensor

در این بخش قصد داریم برترین اهداف پروژه Bittensor را عنوان کنیم:

  • استفاده از هوش مصنوعی برای همه:

یکی از اهداف اولیه پروژه Bittensor این است که هوش مصنوعی را برای همه در دسترس قرار دهد. Bittensor  با استفاده از شبکه مدل‌ های هوش مصنوعی خود قصد دارد بستری را فراهم کند که افراد و سازمان‌ ها بتوانند آزادانه از قابلیت‌ های هوش مصنوعی بدون هیچ مانعی استفاده کنند. این دموکراسی ‌سازی هوش مصنوعی به کاربران این امکان را می ‌دهد تا از قدرت machine learning برای برنامه‌ های مختلف، از تحقیق گرفته تا حل مسئله در دنیای واقعی، استفاده کنند.

  • محافظت از حریم خصوصی از طریق رمزگذاری:

در عصر دیجیتال امروزی، حفظ حریم خصوصی یکی از دغدغه های اصلی افراد است. Bittensor اهمیت حفاظت از داده های کاربر را تشخیص می دهد و این نگرانی را از طریق رمزگذاری برطرف می کند. Bittensor با اجرای تکنیک ‌های رمزگذاری قوی، اطمینان می ‌دهد که جستجوهای کاربر و اطلاعات شخصی امن و غیرقابل دسترس برای اشخاص غیرمجاز باقی می ‌مانند. این تعهد به حفاظت از حریم خصوصی، Bittensor  را به عنوان یک پلتفرم هوش مصنوعی قابل اعتماد و قابل اعتماد متمایز می کند.

  • ثبت اطلاعات شفاف در بلاکچین:

هدف دیگر پروژه Bittensor ایجاد یک سیستم شفاف برای ثبت اطلاعات است. با استفاده از فناوری بلاکچین، Bittensor  قصد دارد یک دفتر کل غیرمتمرکز ایجاد کند که در آن همه داده‌ های مربوطه ثبت شوند. این شفافیت تضمین می‌کند که اطلاعات تولید شده توسط مدل‌ های هوش مصنوعی در شبکه Bittensor قابل دسترسی، ممیزی و تأیید است. این ویژگی برای صنایعی مانند امور مالی، زنجیره تامین و مراقبت های بهداشتی، که در آن شفافیت و مسئولیت پذیری در اولویت هستند، ارزش بسیار زیادی دارد.

  • ادغام هزاران مدل هوش مصنوعی:

معماری شبکه منحصر به فرد Bittensor امکان ادغام هزاران مدل هوش مصنوعی را فراهم می کند. Bittensor با اتصال این مدل ها به شیوه ای منسجم، هوش جمعی و قدرت محاسباتی این مدل ها را تجمیع می کند. این ادغام باعث افزایش عملکرد، دقت بهبود یافته و توانایی مقابله با مشکلات پیچیده ای می شود که ممکن است به دیدگاه های مختلفی نیاز داشته باشد. اثر شبکه ایجاد شده توسط ادغام چندین مدل هوش مصنوعی Bittensor را به عنوان یک پلتفرم پیشرفته در زمینه هوش مصنوعی متمایز می کند.

  • زیرساخت غیرمتمرکز هوش مصنوعی (AI):

 پروژه Bittensor با هدف ایجاد زیرساخت غیرمتمرکز برای هوش مصنوعی، به توسعه دهندگان و سازمان ها امکان می دهد مدل های هوش مصنوعی را به شیوه ای امن و مقیاس پذیر بسازند و به کار گیرند.

  • مقیاس پذیری:

 یکی از اهداف کلیدی پروژه Bittensor ارائه راه حلی مقیاس پذیر برای کاربردهای هوش مصنوعی است. هدف Bittensor با استفاده از شبکه غیرمتمرکز نودها، امکان پردازش مدل‌ های هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ و مجموعه داده ‌ها است.

  • قابلیت همکاری:

 Bittensor با هدف ارائه قابلیت همکاری بین چارچوب ها و پلتفرم های هوش مصنوعی مختلف است. این به توسعه دهندگان اجازه می دهد تا به راحتی Bittensor را در کار و سیستم های هوش مصنوعی موجود خود ادغام کنند.

  • مشوق ها:

 پروژه Bittensor با استفاده از اقتصاد مبتنی بر توکن، به ماینرها برای مشارکت‌ هایشان پاداش داده می ‌شود و یک اکوسیستم منصفانه و پایدار ایجاد می ‌کند.

  • تأخیر کم و توان عملیاتی بالا:

 هدف Bittensor ارائه تأخیر کم و توان عملیاتی بالا برای مدل های هوش مصنوعی است. هدف این پروژه با استفاده از شبکه توزیع شده از نودها، به حداقل رساندن تأخیر و به حداکثر رساندن سرعت پردازش مدل های هوش مصنوعی است.


بررسی ویژگی های پروژه bittensor

بررسی ویژگی های پروژه bittensor
بررسی ویژگی های پروژه bittensor

در این بخش قصد داریم ویژگی های برتر پروژه Bittensor را برشماریم:

  • ادغام بلاکچین و هوش مصنوعی:

پروژه Bittensor به طور یکپارچه فناوری بلاکچین را با خدمات هوش مصنوعی ترکیب می کند و امکان توسعه برنامه های غیرمتمرکز AI را فراهم می کند.

  • خدمات هوش مصنوعی استنتاجی:

Bittensor خدمات هوش مصنوعی استنتاجی را در اختیار کاربران قرار می دهد و به آن ها اجازه می دهد از قابلیت های پیشرفته هوش مصنوعی برای اهداف مختلف استفاده کنند.

  • احترام به حریم خصوصی و ضد سانسور:

 Bittensor حریم خصوصی کاربران خود را در اولویت قرار می دهد و هدفش ایجاد پلتفرمی است که در برابر سانسور مقاوم باشد و اطمینان حاصل کند که کاربران می توانند آزادانه به اطلاعات دسترسی داشته باشند.

  • پاداش برای ماینرها:

 ماینرهای شبکه Bittensor با دریافت جوایزی برای ارائه مدل ‌های machine learning و منابع محاسباتی خود تشویق می ‌شوند و به رشد و پایداری پروژه کمک می ‌کنند.

  • تمرکززدایی:

پروژه Bittensor به صورت غیرمتمرکز عمل می کند، به این معنی که تصمیم گیری و کنترل شبکه بین ماینرها توزیع می شود و سیستم شفاف تر و انعطاف پذیرتری را تضمین می کند.

  • مشارکت و دسترسی:

 Bittensor به هر کسی اجازه می دهد تا در شبکه شرکت کند، این فرصت را برای کاربران فراهم می کند تا آزادانه به خدمات هوش مصنوعی دسترسی داشته باشند و از آن ها استفاده کنند که استفاده از هوش مصنوعی را دموکراتیک می کند.

  • مقیاس پذیری:

 Bittensor به گونه ای طراحی شده است که مقیاس پذیر باشد و امکان پردازش کارآمد مقادیر زیادی از داده ها و مدیریت وظایف پیچیده هوش مصنوعی را فراهم کند.

  • مکانیسم اجماع:

این پروژه از مکانیزم اجماع هوش جمعی استفاده می کند و این مکانیزم تضمین می کند که بهترین جواب که مطابقت بیشتری با سوال کاربر دارد انتخاب شود و بدون هیچ محدودیتی به کاربر برسد.


بررسی امنیت پروژه bittensor

بررسی امنیت پروژه bittensor
بررسی امنیت پروژه bittensor

در این بخش از مقاله جنبه ‌های امنیتی پروژه Bittensor را با تمرکز بر قراردادهای هوشمند آن و هرگونه حادثه گزارش‌ شده هک یا اختلال در شبکه بررسی خواهیم کرد:

قراردادهای هوشمند نقش مهمی در اکوسیستم Bittensor دارند، زیرا اجرای عملیات های مختلف در شبکه را تسهیل می کنند. برای ارزیابی امنیت این قراردادها، تیم زوم ارز یک بررسی کامل از وب سایت رسمی این پروژه انجام داد و به طور خاص اسناد و گزارش های حسابرسی موجود را بررسی کردیم.

با بازدید از وب سایت رسمی، متوجه شدیم که پروژه Bittensor اطلاعات دقیقی در مورد قراردادهای هوشمند خود ارائه می دهد. مستندات هدف و عملکرد هر قرارداد را مشخص می کند که نشانه مثبتی از شفافیت و پاسخگویی است.

همچنین در زمان نوشتن این مقاله، ما نتوانستیم هیچ ممیزی در دسترس عموم را پیدا کنیم که به طور خاص در قراردادهای هوشمند Bittensor انجام شده باشد. این لزوماً به معنای ناامن بودن قراردادها نیست، زیرا ممیزی ها ممکن است به صورت خصوصی انجام شده باشد یا در حال حاضر در حال انجام است.

برای تعیین اینکه آیا پروژه Bittensor هک شده است یا هر گونه اختلال موقتی در شبکه خود تجربه کرده است، ما یک جستجوی جامع برای هر گونه حادثه یا آسیب پذیری گزارش شده انجام دادیم. ما منابع مختلف، از جمله مقالات خبری، پلتفرم های رسانه های اجتماعی و انجمن های آنلاین را برای جمع آوری اطلاعات مرتبط بررسی کردیم.

تحقیقات ما هیچ مدرک مشخصی مبنی بر هک شدن پروژه Bittensor یا اختلالات قابل توجه در شبکه این پروژه به دست نیاورد. با این حال، توجه به این نکته مهم است که عدم وجود حوادث گزارش شده، مصونیت پروژه را در برابر تهدیدات امنیتی تضمین نمی کند.


بررسی آینده پیش روی bittensor

بررسی آینده پیش روی bittensor
بررسی آینده پیش روی bittensor

اگر برای شما نیز اهمیت دارد که آینده این پروژه چگونه خواهد بود، در این بخش نیز ما را همراهی کنید:

موفقیت این پلتفرم احتمالاً به عوامل مختلفی بستگی دارد، از جمله مقیاس پذیری شبکه Bittensor، سهولت استفاده برای کاربران از خدمات هوش مصنوعی، توانایی شبکه برای اطمینان از کیفیت و قابلیت اطمینان خروجی های هوش مصنوعی، و پذیرش کلی فناوری ‌های بلاکچین و هوش مصنوعی در بخش ‌های مختلف، اگر Bittensor بتواند به این چالش ها رسیدگی کند و از فرصت های ارائه شده توسط همگرایی هوش مصنوعی و بلاکچین استفاده کند، TAO می تواند به یک دارایی کلیدی در حوزه نوظهور خدمات غیرمتمرکز هوش مصنوعی تبدیل شود. این نه تنها ارزش TAO را به عنوان یک ارز دیجیتال افزایش می دهد، بلکه Bittensor را به عنوان یک غول بزرگ در شکل دادن به آینده هوش مصنوعی و ادغام بلاکچین تبدیل می کند.

اما آیا Bittensor در مقایسه با رقبای بزرگ خود شانسی دارد؟

هدف Bittensor مفهوم machine learning غیرمتمرکز است. برخلاف مدل ‌های سنتی هوش مصنوعی که به سرورهای متمرکز متکی هستند، Bittensor از قدرت فناوری بلاکچین برای توزیع بار محاسباتی در شبکه ‌ای از نودها استفاده می ‌کند. این رویکرد غیرمتمرکز نه تنها مقیاس پذیری بهتر و تحمل خطا را تضمین می کند، بلکه حریم خصوصی و امنیت مدل های هوش مصنوعی را نیز افزایش می دهد.

Bittensor با به کارگیری هوش جمعی جامعه خود، این پتانسیل را دارد که سرعت نوآوری را تسریع کند و به پذیرش هوش مصنوعی غیرمتمرکز منجر شود.

در حالی که Bittensor ممکن است در رقابت با بزرگان شناخته شده ی بازار مانند ChatGPT و فناوری های هوش مصنوعی توسعه یافته توسط گوگل و مایکروسافت به مشکل بخورد، اما مهم است که توجه داشته باشیم که صنعت هوش مصنوعی هنوز در مراحل اولیه خود است و فضای کافی برای تازه واردان وجود دارد تا جایگاه خود را ایجاد کنند و تأثیر قابل توجهی داشته باشند.

ویژگی منحصر به فرد Bittensor در رویکرد غیرمتمرکز و تمرکز آن بر همکاری نهفته است. Bittensor با ارائه جایگزین مقیاس‌ پذیرتر و امن ‌تر برای مدل ‌های هوش مصنوعی متمرکز، پتانسیل جذب کاربرانی را دارد که حریم خصوصی و کنترل داده ‌های خود را در اولویت قرار می ‌دهند. علاوه بر این، مدل توسعه جامعه محور این پروژه به آن اجازه می دهد تا از طیف متنوعی از استعدادها و دیدگاه ها استفاده کند و از نظر نوآوری و سازگاری، مزیت رقابتی به آن بدهد.

در پایان، Bittensor یک پروژه امیدوارکننده است که پتانسیل تغییر شکل آینده هوش مصنوعی و فناوری بلاکچین را دارد. رویکرد غیرمتمرکز، تاکید بر همکاری و ویژگی های منحصر به فرد آن را، از رقبای خود متمایز می کند. در حالی که ممکن است در یک بازار بسیار رقابتی با چالش هایی روبرو شود، چشم انداز نوآورانه Bittensor و مدل توسعه مبتنی بر جامعه به آن شانس زیادی برای موفقیت می دهد.


بررسی وایت پیپر بیتنسور Bittensor

وایت پیپر بیتنسور Bittensor از دیدگاه فنی

قبل از هر چیزی خوب است کمی بیشتر در مورد مکانیسم اجماع شبکه Bittensor صحبت کنیم. مکانیسم اجماع شبکه Bittensor که با نام Yuma Consensus شناخته می شود، یک الگوریتم اجماع ترکیبی است که نقاط قوت مکانیسم های اثبات کار (POW) و اثبات سهام (POS) را ترکیب می کند. هدف این طراحی دستیابی به توزیع عادلانه منابع محاسباتی در سراسر نودهای شبکه با توجه به نگرانی ‌های محیط زیستی مرتبط با POW و خطرات متمرکزسازی POS است.

در Yuma Consensus، نودها در شبکه کار محاسباتی انجام می ‌دهند، تراکنش‌ ها را تأیید می ‌کنند و بلاک های جدید تولید می ‌کنند. سپس این بلاک ها توسط نودهای دیگر در شبکه تأیید می شوند. این فرآیند تضمین می ‌کند که تمام تراکنش ‌ها و بلاک ها توسط شبکه تایید شده و مورد توافق قرار می ‌گیرند و یکپارچگی و امنیت بلاکچین را حفظ می‌ کند. رویکرد ترکیبی Yuma Consensus امکان پردازش کارآمد تراکنش ‌ها را بدون مصرف بالای انرژی در POW فراهم می‌ کند و در نتیجه اثرات زیست ‌محیطی را کاهش می ‌دهد. در عین حال، با اطمینان از اینکه همه نودها شانس عادلانه ‌ای برای مشارکت در حاکمیت و پاداش‌ های شبکه دارند، از خطرات متمرکزسازی مرتبط با POS جلوگیری می ‌کند.

مکانیسم اجماع Yuma توسط لایه بلاکچین شبکه Bittensor که بر پایه Polkadot Substrate است پشتیبانی می شود. این لایه مسئول اجرای مکانیسم های اجماع، اطمینان از هویت نودها و ایجاد انگیزه های اقتصادی در نودهای شبکه است. لایه بلاکچین با لایه هوش مصنوعی ارتباط برقرار می کند که درخواست ها را پردازش می کند و از سازگاری بین شبکه های عصبی نودها اطمینان حاصل می کند. این تقسیم مسئولیت ها به شبکه Bittensor اجازه می دهد تا هر دو جنبه محاسباتی و حاکمیتی اکوسیستم غیرمتمرکز خود را به طور موثر مدیریت کند.

مکانیسم اجماع شبکه Bittensor برای حفظ امنیت، تمرکززدایی و عدالت شبکه بسیار مهم است. با استفاده از یک الگوریتم اجماع ترکیبی، Bittensor قصد دارد یک شبکه قوی و پایدار برای توسعه، به اشتراک گذاری و تبادل مدل های هوش مصنوعی و machine learning ایجاد کند. این رویکرد نه تنها از معماری فنی شبکه پشتیبانی می ‌کند، بلکه با هدف گسترده ‌تر آن یعنی دموکراتیک کردن هوش مصنوعی و ایجاد یک شبکه عصبی جهانی و متن باز همسو می ‌شود.

همچنین لایه Polkadot Substrate در شبکه Bittensor نقش مهمی در تسهیل عملکرد شبکه، امنیت و مقیاس پذیری دارد. Substrate یک چارچوب ماژولار است که به توسعه دهندگان اجازه می دهد تا بلاکچین های خود را با ویژگی های مورد نظرشان سفارشی بسازند و از سازگاری با اکوسیستم Polkadot اطمینان حاصل کنند. این سازگاری برای Bittensor ضروری است، زیرا شبکه را قادر می ‌سازد تا از امنیت و ویژگی های شبکه Polkadot، مانند قابلیت همکاری و مقیاس‌ پذیری، بدون نیاز به توسعه مکانیسم ‌های امنیتی و اجماع خود از ابتدا استفاده کند.

وقتی Bittensor با استفاده از Substrate با Polkadot ادغام می ‌شود، از زیرساخت‌ ها و ابزارهای قوی Polkadot بهره می ‌برد. این شامل خدمات Polkadot است که اطلاعات شبکه را ارائه می دهد و به نظارت بر سلامت و عملکرد شبکه Bittensor کمک می کند. علاوه بر این، ابزارهایی مانند Polkadot JS’s Substrate و Polkadot UI، Substrate UI، Polkadash، Polkabot و Polkascan بستری را برای جست و جو داده های بلاکچین، تجزیه و تحلیل، نظارت بر اعتبارسنجی، نظارت بر شبکه و گزارش ها ارائه می دهند. این ابزارها برای حفظ شفافیت، امنیت و کارایی شبکه با رشد و تکامل آن حیاتی هستند.

علاوه بر این، چارچوب Substrate از توسعه پاراچین ‌ها پشتیبانی می ‌کند، که بلاکچین ‌های مجزایی هستند که به موازات زنجیره اصلی Polkabot اجرا می‌ شوند. این معماری به Bittensor اجازه می دهد تا به عنوان یک پاراچین عمل کند و از مقیاس پذیری و ویژگی های امنیتی Polkadot بهره مند شود. با اتصال به Polkabot، Bittensor می تواند از امنیت تلفیقی شبکه استفاده کند، به این معنی که امنیت شبکه Bittensor صرفاً به منابع خود وابسته نیست، بلکه توسط امنیت جمعی شبکه Polkadot نیز پشتیبانی می شود. این مدل امنیتی مشترک به کاهش خطرات مرتبط با تمرکز کمک می کند و امنیت کلی شبکه Bittensor را افزایش می دهد.

به طور خلاصه، لایه Polkadot Substrate در شبکه Bittensor برای عملکرد، امنیت و مقیاس پذیری شبکه یکپارچه است و Bittensor را قادر می ‌سازد تا از زیرساخت‌ ها و ابزارهای Polkadot استفاده کند و اطمینان حاصل کند که شبکه می ‌تواند به طور کارآمد مقیاس شود و در عین حال سطوح بالایی از امنیت و شفافیت را حفظ کند. این ادغام همچنین از هدف Bittensor برای ایجاد یک شبکه عصبی غیرمتمرکز و متن باز پشتیبانی می کند و به آن اجازه می دهد از قابلیت ها و منابع گسترده اکوسیستم Polkadot  بهره مند شود.

جالب است که بدانید شبکه Bittensor از فرآیندهای شناختی مشاهده شده در مغز انسان، به ویژه در ساختار و عملکرد خودش، الهام می گیرد. در اینجا شباهت های کلیدی بین شبکه Bittensor و سیستم عصبی مغز انسان وجود دارد:

نورون ها به عنوان واحدهای محاسباتی: در شبکه Bittensor، هر واحد محاسباتی به عنوان “نورون” نامیده می شود که عملکرد نورون های مغز انسان را منعکس می کند. این نورون‌ ها برای تقلید از عملکرد نورون ‌های بیولوژیکی طراحی شده‌ اند که هر نورون شامل یک مدل، یک مجموعه داده و یک تابع می باشد. این طراحی امکان بهینه ‌سازی توابع را از طریق استفاده از داده‌ های ورودی و ارتباطات بین عصبی فراهم می ‌کند، دقیقاً مانند نحوه پردازش سلول‌ های عصبی در مغز و برقراری ارتباط با یکدیگر.

ارتباطات بین عصبی: مکانیسم ارتباطی بین دو نورون Bittensor به گونه ای طراحی شده است که ارتباطات عصبی مشاهده شده در شبکه های عصبی بیولوژیکی را منعکس کند. هر نورون دارای یک پایانه Axon برای دریافت ورودی از نورون های دیگر و یک پایانه dendrite برای انتقال ورودی به نورون های همسایه است.

Axon در شبکه Bittensor یک جزء سمت سرور است که ارتباط بین نورون‌ ها، رسیدگی به درخواست ‌های دریافتی و اطمینان از تعاملات شبکه کارآمد و ایمن را تسهیل می ‌کند.

dendrite در شبکه Bittensor یک جزء سمت کلاینت است که نقش مهمی در پروتکل ارتباطی شبکه ایفا می ‌کند و انتقال Synapse به Axon ‌ها را برای تبادل اطلاعات بین نورون‌ ها ممکن می ‌سازد. در شبکه Bittensor، یک Synapse به عنوان فرستنده اصلی بین نورون ها رفتار می کند.

در نهایت این ساختار شبکه عصبی بیولوژیکی را منعکس می کند، جایی که نورون ها از طریق Synapse ها برای انتقال سیگنال ها ارتباط برقرار می کنند.

فرایند یادگیری مشارکتی: در طول فرآیند آموزش یک نورون، دسته ای از ورودی ها را از مجموعه داده های خود به نورون های همسایه می فرستد و به طور همزمان همان دسته را از طریق مدل داخلی خود پردازش می کند. به محض دریافت، نورون ‌های همسایه ورودی را با استفاده از مدل‌ های محلی مربوطه پردازش می ‌کنند و خروجی را به نورون اصلی برمی ‌گردانند. سپس نورون اصلی این خروجی‌ ها را ادغام می ‌کند و با در نظر گرفتن اختلال های ناشی از نورون ‌های دور به ‌روز رسانی می‌ کند. این فرآیند یادگیری مشارکتی شبیه به ماهیت مشارکتی نورون‌ ها در مغز انسان است، جایی که اطلاعات پردازش شده و در سراسر شبکه برای دستیابی به یک هدف مشترک منتقل می‌ شود.

پروتکل machine learning غیرمتمرکز: پروتکل Bittensor یک پروتکل machine learning غیرمتمرکز است که امکان تبادل قابلیت ها و پیش بینی های machine learning را بین شرکت کنندگان در یک شبکه فراهم می کند. این منعکس کننده ماهیت غیرمتمرکز مغز انسان است، جایی که پردازش اطلاعات و تصمیم گیری در مناطق و شبکه های مختلف نورون ها توزیع می شود.

مکانیسم های اجماع : شبکه Bittensor از الگوریتم های اجماع برای هماهنگی بین نورون های ارائه دهنده سرویس هوش مصنوعی استفاده می کند. این شبیه مکانیسم های اجماع در مغز انسان است، جایی که مناطق و شبکه های مختلف نورون ها برای پردازش اطلاعات و تصمیم گیری با هم کار می کنند.

به طور خلاصه، معماری و عملکرد شبکه Bittensor برای تقلید از فرآیندهای شناختی مغز انسان طراحی شده است، با نورون‌ ها که به صورت غیرمتمرکز برای بهینه ‌سازی مدل ‌های machine learning عمل می ‌کنند. این طراحی به Bittensor اجازه می ‌دهد تا شبکه‌ ای ایجاد کند که موازی‌ با فرآیندهای شناختی مشاهده ‌شده در شبکه ‌های عصبی بیولوژیکی، اشتراک، آموزش و استفاده از مدل‌ های هوش مصنوعی را به شیوه ‌ای غیرمتمرکز تسهیل می ‌کند.

اما حال که شناخت کاملی از شبکه Bittensor پیدا کردیم، در ادامه بررسی می کنیم که این شبکه مناسب چه کسب و کار هایی است. شبکه Bittensor به لطف پروتکل machine learning غیرمتمرکز آن می تواند در مشاغل مختلف و در بخش های مختلف مورد استفاده قرار گیرد.

خدمات مالی:

با توجه به توانایی شبکه برای پردازش و پاسخگویی به سوالات مربوط به داده های مالی، می توان از آن در مشاغلی در بخش مالی مانند تحلیلگران مالی، معامله گران و مشاوران سرمایه گذاری استفاده کرد. برای مثال، می‌ تواند داده‌ هایی در مورد قیمت سهام، ارزش ارزهای دیجیتال و اخبار مالی ارائه کند و به فرآیندهای تصمیم ‌گیری کمک کند.

مراقبت های بهداشتی:

شبکه Bittensor را می توان در مشاغل مراقبت های بهداشتی مانند تحقیقات پزشکی و ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی به کار گرفت. این شبکه می تواند به پیش بینی شیوع بیماری، تجزیه و تحلیل داده های بیمار و توسعه برنامه های درمانی شخصی با استفاده از مدل های هوش مصنوعی متخصص در داده های مراقبت های بهداشتی کمک کند.

آموزش:

در بخش آموزش، Bittensor می تواند توسط مربیان، توسعه دهندگان برنامه درسی و ارائه دهندگان فناوری آموزشی استفاده شود. این می تواند به ایجاد تجربیات یادگیری شخصی، پیش بینی عملکرد دانش آموز و شناسایی مناطقی که دانش آموزان ممکن است به حمایت اضافی نیاز داشته باشند کمک کند.

علوم محیط زیست:

دانشمندان محیط زیست می توانند از Bittensor برای تجزیه و تحلیل داده های محیطی، پیش بینی اثرات تغییرات آب و هوا و توسعه استراتژی هایی برای حفاظت و پایداری استفاده کنند. این شبکه می تواند مجموعه داده های بزرگ مربوط به الگوهای آب و هوا، تنوع زیستی و سطوح آلودگی را پردازش کند و بینش هایی را برای مدیریت زیست محیطی ارائه دهد.

بازاریابی و فروش:

متخصصان بازاریابی و تیم های فروش می توانند از Bittensor برای تجزیه و تحلیل رفتار مشتری، پیش بینی روند بازار و توسعه کمپین های بازاریابی هدفمند استفاده کنند. Bittensor با پردازش داده‌ های مشتری و بینش‌ های بازار، می‌ تواند به تصمیم‌ گیری آگاهانه در مورد توسعه محصول، استراتژی‌ های قیمت ‌گذاری و تعامل با مشتری کمک کند.

امنیت سایبری:

در زمینه امنیت سایبری، Bittensor می تواند برای شناسایی و جلوگیری از تهدیدات سایبری، تجزیه و تحلیل نقض های امنیتی و توسعه اقدامات امنیتی موثرتر مورد استفاده قرار گیرد. این شبکه می تواند حجم وسیعی از داده های مربوط به حملات سایبری، آسیب پذیری ها و حوادث امنیتی را پردازش کند و به حفاظت از دارایی ها و اطلاعات دیجیتال کمک کند.

دولت و خدمات عمومی:

سازمان های دولتی و ارائه دهندگان خدمات عمومی می توانند از Bittensor برای تجزیه و تحلیل داده های عمومی، پیش بینی روندهای اجتماعی، و توسعه سیاست ها و خدماتی که نیازهای اجتماعی را برطرف می کند، استفاده کنند. این می تواند همه چیز را از ابتکارات بهداشت عمومی گرفته تا برنامه ریزی شهری و تلاش های حفاظت از محیط زیست را شامل شود.

پروتکل غیرمتمرکز Bittensor و توانایی آن در تسهیل تبادل قابلیت ها و پیش بینی های machine learning، آن را به ابزاری همه کاره برای طیف وسیعی از مشاغل در صنایع مختلف تبدیل کرده است. کاربردهای بالقوه آن بسیار گسترده است، از امور مالی و مراقبت های بهداشتی گرفته تا آموزش و علوم زیست محیطی، که ارزش آن را در رسیدگی به مشکلات پیچیده و افزایش فرآیندهای تصمیم گیری برجسته می کند.

بررسی اهداف شبکه بیتنسور Bittensor

در این بخش قصد داریم مهم ترین اهداف پروژه Bittensor را معرفی کنیم.

  • حمایت از تولید هوش ماشینی

Bittensor در پی ایجاد یک بازار همتا به همتا است که تولید و آموزش هوش ماشینی را از طریق مشوق ها حمایت می کند.

  • تسهیل به اشتراک گذاری دانش

با تقویت یک “اقتصاد تشویقی” Bittensor به دنبال تسهیل اشتراک دانش در میان محققان است و توسعه مدل های هوش مصنوعی قوی تر را تشویق می کند.

  • پیشرفت توسعه هوش مصنوعی

هدف نهایی Bittensor باز کردن مرزهای جدید در پیشرفت هوش مصنوعی با تجمیع مشارکت های فردی است.

  • ایجاد یک بازار هوش مصنوعی منصفانه، شفاف و قابل دسترس

Bittensor یک بازار برای هوش مصنوعی را متصور است که برای همه، از جمله شرکت های بزرگ و کوچک تر، قابل دسترسی است.

  • افزایش سرعت توسعه هوش مصنوعی و ML

هدف Bittensor تسریع توسعه مدل های هوش مصنوعی و ML با اعمال نفوذ غیرمتمرکز است.

  • ساختن مدل های هوش مصنوعی متن باز

Bittensor به دنبال آن است که هوش مصنوعی را متن باز و بخشی از دامنه عمومی قرار دهد و دسترسی به فناوری های هوش مصنوعی را دموکراتیک کند.

  • توسعه یک اقتصاد غیرمتمرکز برای هوش مصنوعی

با تشویق مشارکت های فردی، Bittensor قصد دارد یک اقتصاد تمرکززدایی را برای هوش مصنوعی گسترش دهد.

  • ساخت یک شبکه عصبی بدون مرز

Bittensor با هدف ایجاد یک شبکه عصبی بدون مرز بر روی یک شبکه متن باز، تسهیل همکاری جهانی و تبادل دانش شکل گرفته است.

  • تعامل تشویقی کارشناسان هوش مصنوعی

Bittensor تعامل کارشناسان هوش مصنوعی را تشویق می کند و به ایجاد یک فضا برای دستیابی به توسعه مدل های هوش مصنوعی قوی تر کمک می کند.

  • دموکراتیزه کردن هوش مصنوعی و تسریع رشد آن

ماموریت Bittensor دموکراتیک کردن هوش مصنوعی و سرعت بخشیدن به رشد آن است، با هدف تبدیل شدن به اولین شبکه اینترنتی نورونی در جهان.

بررسی ویژگی های شبکه بیتنسور Bittensor

ویژگی های تخصصی و فنی Bittensor که آن را جذاب و منحصر به فرد می کند عبارتند از:

  • زیر ساخت انگیزشی

Bittensor بر اساس زیرساختی با انگیزه، سازگار و همیشه در حال بهبود ساخته شده است که برای توسعه دهندگان و کسب و کارهایی که به دنبال استفاده از برنامه های غیرمتمرکز با استفاده از هوش مصنوعی هستند بسیار مهم است.

  • ایجاد فضای مناسب برای مبتکران

شبکه Bittensor یک فضای مناسب برای مبتکران ایجاد کرده است و بستری را برای توسعه دهندگان فراهم می کند تا از ایده های خود در سیستم تخصیص کلان منابع بدون نیاز به ایجاد یک شبکه کاملاً جدید کسب درآمد کنند.

  • مقیاس پذیری

Bittensor مقیاس پذیر است و همین موضوع به آن اجازه می دهد تا حجم فزاینده ای از کار را به شیوه ای توانا انجام دهد. این مقیاس پذیری برای حمایت از رشد شبکه و افزایش تقاضای کاربران آن ضروری است.

  • تخصیص منابع مبتنی بر رمزنگاری

شبکه Bittensor از رمزنگاری برای تخصیص منابع استفاده می کند و امنیت و اعتماد را در داخل شبکه تضمین می کند. این یک ویژگی حیاتی، برای حفظ یکپارچگی و امنیت تراکنش ها و داده ها است.

  • ضد سانسور

 Bittensor بر روی یک بلاکچین غیرمتمرکز ایجاد شده است که قابل بازرسی و شفاف است. این رویکرد تضمین می کند که شبکه در برابر سانسور و تداخل خارجی مقاوم باشد.

  • شبکه محاسباتی مبتنی بر بازار

 Bittensor از یک شبکه محاسباتی مبتنی بر بازار استفاده می کند، جایی که ماینرها در سراسر جهان به طور مداوم راه هایی را برای کاهش هزینه استخراج TAO، توکن شبکه، پیدا می کنند. این رویکرد بازار محور، نوآوری و کارایی را تشویق می کند.

  • سیستم های انگیزشی فرعی به هم پیوسته چندگانه

 Bittensor امکان ساخت چندین سیستم انگیزشی فرعی در هم تنیده و مکمل را می دهد که کالاهایی مانند داده یا پهنای باند را با ارزش واقعی و قابل اجرا ایجاد می کند. این ویژگی در توانایی خود برای ایجاد شبکه ای از بازارهای به هم پیوسته منحصر به فرد است.

  • زبان نوشتن بازارهای غیرمتمرکز

 Bittensor به عنوان زبانی برای نوشتن بسیاری از بازارهای کالاهای غیرمتمرکز یا «زیر شبکه ها» که تحت یک سیستم توکن یکپارچه قرار دارند، عمل می کند. این رویکرد امکان ایجاد سیستم های قدرتمند و به هم پیوسته را فراهم می کند.

  • هدایت قدرت به سمت هوش مصنوعی

چشم انداز کلی Bittensor هدایت قدرت بازارهای دیجیتال به سمت مهم ترین کالای دیجیتال جامعه – هوش مصنوعی است. این تمرکز تضمین می ‌کند که مزایا و مالکیت هوش ماشینی برای همه قابل دسترسی است و رویکردی از پایین به بالا را به جای رویکرد از بالا به پایین ترویج می ‌کند.

معرفی و مقایسه پروژه Bittensor با رقبای خود

در این بخش قصد داریم مقایسه Bittensor با سه رقیب خود در زمینه هوش مصنوعی، یعنی ChainML، Lumino و Flower را در رویکرد، تمرکز و پیشنهادات آن ها بررسی کنیم:

مقایسه Bittensor و ChainML

تمرکز: Bittensor حول محور ایجاد یک شبکه غیرمتمرکز برای قابلیت های هوش مصنوعی است که هدف آن هدایت قدرت بازار دیجیتال به سمت هوش مصنوعی است. این زبان به عنوان زبانی برای نوشتن بازارهای غیرمتمرکز یا «شبکه‌ های فرعی» تحت یک سیستم یکپارچه رفتار می ‌کند. از سوی دیگر، ChainML در تحقیق و توسعه هوش مصنوعی، ارائه تجزیه و تحلیل شورا و یک پلتفرم مبتنی بر هوش مصنوعی برای پیش ‌بینی روندهای نوظهور و شناسایی چالش های آینده، متخصص است.

مکانیسم تشویقی: Bittensor از یک مکانیسم تشویقی منحصر به ‌فرد شامل استخراج‌ کنندگان و ولیدیتور‌ها برای مدیریت شبکه استفاده می ‌کند، به‌ طوری‌ که ماینرها مدل ‌های از پیش آموزش‌ دیده ‌شده را در ازای پاداش ‌ها ارسال می‌ کنند و در نهایت اعتبارسنجی ‌هایی که صحت این مدل ‌ها را تأیید می ‌کنند. رویکرد ChainML به هوش مصنوعی بیشتر بر تجزیه و تحلیل و بینش متمرکز است تا تعامل مستقیم با مدل‌ ها یا شبکه‌ های هوش مصنوعی.

مقایسه Bittensor و Lumino

تکنولوژی: Bittensor بر روی یک بلاکچین غیرمتمرکز ایجاد شده و استقرار برنامه های هوش مصنوعی را در زنجیره تسهیل می کند. Lumino در ارائه راه ‌حل ‌های مبتنی بر فضای ابری برای توسعه مدل و آموزش در بخش فناوری، ارائه SDK برای ساخت و آموزش مدل ‌های machine learning تخصص دارد.

موارد استفاده: موارد استفاده Bittensor شامل قابلیت های غیرمتمرکز AI است که به چت بات های هوش مصنوعی این امکان را می دهد تا به سوالات در سراسر نودها در شبکه Bittensor پاسخ دهند. تمرکز Lumino بر تسهیل توسعه و آموزش مدل‌ های هوش مصنوعی در یک فضای ابری است و ایجاد و استقرار برنامه‌ های هوش مصنوعی را برای توسعه ‌دهندگان آسان ‌تر می ‌کند.

مقایسه Bittensor و Flower

پلتفرم: Bittensor قصد دارد یک شبکه غیرمتمرکز بسازد که قادر به رقابت با مدل هایی باشد که قبلاً فقط در دسترس شرکت های بزرگ بود اما حالا در دسترس عموم و از فناوری بلاکچین بهره می برد. Flower در صنعت machine learning و هوش مصنوعی فعالیت می کند و پلتفرمی را ارائه می دهد که توسعه و استقرار مدل های یادگیری فدرال را امکان پذیر می کند.

همکاری و امنیت: معماری شبکه Bittensor از قابلیت همکاری بین مدل ها و شبکه های مختلف هوش مصنوعی پشتیبانی می کند. Flower، با تمرکز بر یادگیری فدرال، بر حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ ها با ایجاد امکان توسعه و استقرار مدل‌ های هوش مصنوعی در سازمان‌ های مختلف بدون به اشتراک گذاشتن داده‌ های حساس تاکید دارد.

به طور خلاصه، در حالی که Bittensor، ChainML، Lumino و Flower همگی در فضای هوش مصنوعی فعالیت می کنند، اما هر کدام اهداف و رویکردهای متفاوتی دارند. ویژگی منحصر به فرد Bittensor در رویکرد غیرمتمرکز آن به هوش مصنوعی، استفاده از فناوری بلاکچین برای تسهیل قابلیت ‌های هوش مصنوعی است. ChainML بر تجزیه و تحلیل و بینش هوش مصنوعی، Lumino بر توسعه و آموزش مدل هوش مصنوعی مبتنی بر فضای ابری و Flower بر روی مدل‌ های یادگیری فدرال برای توسعه هوش مصنوعی امن و خصوصی تمرکز دارد.


ممنون که تا پایان مقاله”بیتنسور Bittensor چیست؟ | آینده ارز دیجیتال تاو TAO”همراه ما بودید.


بیشتر بخوانید:

تیم محتوا
تیم محتوا
محقق و علاقه مند به بلاکچین و ارزهای دیجیتال

با معامله در این صرافی ها می توانید تجربه خرید و فروش خوبی را تجربه کنید.

1 1 رای
امتیازدهی به مقاله
اشتراک در
اطلاع از
1 دیدگاه خود را ثبت نمایید
تازه‌ترین
قدیمی‌ترین بیشترین رأی
بازخورد (Feedback) های اینلاین
مشاهده همه دیدگاه ها
علیرضا
13 روز قبل

ممنون از اطلاعات خوبی که از این پروژه به ما دادین فقط چیزی که هست میخواستم بدونم به چه صورت توکن آزاد میکنه هر سال چه مقدار کلا چجوریه

معرفی صرافی های برتر خارجی

آخرین مقالات منتشر شده