في عالم يتحكم فيه بشكل متزايد البيانات ويتشكل بواسطة الذكاء الاصطناعي (AI) ، أصبح ضمان موثوقية وشفافية ومصدر المعلومات تحديًا حاسمًا. مع تزايد قوة أنظمة الذكاء الاصطناعي واندماجها في عمليات اتخاذ القرار ، ترتفع بشكل كبير المخاطر المتعلقة بالمعلومات الخاطئة والخوارزميات الغامضة والسيطرة المركزية. إن إنشاء نظم يمكنها التحقق من أصالة البيانات والحفاظ على حقوق الملكية وتمكين المشاركة المفتوحة أمر أساسي لضمان مستقبل رقمي عادل وآمن. يعالج مشروع واحد هذه التحديات عن طريق دمج بنية Web3 مع أطر جاهزة للذكاء الاصطناعي هو بروتوكول الرسم البياني للمعرفة اللامركزي المعروف باسم OriginTrail.

ما هو OriginTrail (TRAC)؟

بين عامي 2013 و 2016 ، تم وضع الأساس ل OriginTrail من خلال طياري سلسلة التوريد في جميع أنحاء أوروبا. ركزت هذه النماذج الأولية على لحوم البقر العضوية ومنتجات الألبان والدواجن والخضروات ، والتكامل مع أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) مثل Microsoft Navision و SAP. بحلول عام 2017 ، بدأت OriginTrail في ربط المستخدمين ب Ethereum وأنشأت مكتب مشروع في شنغهاي. في أوائل عام 2018 ، أطلق الفريق بقيادة Žiga Drev و Tomaž Levak و Branimir Rakić عرضا أوليا للعملة ، حيث جمع 22.5 مليون دولار في أقل من 20 دقيقة. أدى هذا النجاح السريع إلى تطوير الرسم البياني للمعرفة اللامركزية OriginTrail (DKG) ، وهي بنية تحتية اعتمدتها شركات مثل BSI و SBB و WFH. بين عامي 2018 و 2022 ، أطلقت OriginTrail شبكتها الرئيسية غير المصرح بها ، وقدمت طبقات المعرفة الصفرية ، وصقلت نماذج الحوافز وآليات تقديم العطاءات من خلال إصدارات متعددة. فازت Trace Labs ، شركة التطوير الأساسية ومقرها هونغ كونغ ، بجائزة Walmart Food Safety Innovation Spark خلال هذه الفترة. في عام 2022 ، تم إصدار الورقة البيضاء الثانية ، والتي توضح بالتفصيل بشكل أكبر ترميز أصول العالم الحقيقي ودور DKG. في أواخر عام 2023 ، قدمت مرحلة تورينج DKG V6 و ChatDKG المتوافقة مع الذكاء الاصطناعي ، لمعالجة فجوة الثقة في الذكاء الاصطناعي التوليدية. بحلول عام 2024 ، أطلقت OriginTrail blockchain NeuroWeb لدعم توسيع الرسم البياني المعرفي عبر سلاسل EVM. اعتبارا من أبريل 2025 ، لا تزال مرحلة Metcalfe مستمرة ، وتتركز حول DKG V8 وإمكانية التحقق من الذكاء الاصطناعي اللامركزية. مستوحاة من بوب ميتكالف ، تؤكد هذه المرحلة على استرجاع الجيل المعزز (dRAG) واستدلال المعرفة. مع أكثر من عقد من التطوير ، تواصل OriginTrail دفع الحدود في البنية التحتية للبيانات الموثوقة ، ودعم قطاعات مثل سلاسل التوريد والرعاية الصحية الذكاء الاصطناعي.

تم إنشاء OriginTrail لبناء إنترنت قابلة للتحقق للذكاء الاصطناعي، مبنية على حيادية وشمولية وقابلية الاستخدام، مما يتيح البنية التحتية للبيانات الموثوقة للذكاء الاصطناعي المتموزع وأنظمة الويب3.

كيف يعمل OriginTrail؟ الرسم البياني المعرفي اللامركزي وشبكة NeuroWeb

يعمل OriginTrail من خلال بنية بيانات معقدة تعرف باسم Decentralized Knowledge Graph (DKG)، وهو نظام مصمم بغرض جلب قابلية التحقق والملكية والوصول إلى المعرفة الرقمية في بيئة لامركزية. في عصر رقمي مشبع بالمعلومات الخاطئة، يكون القدرة على التحقق وامتلاك المعرفة أساسيًا بشكل متزايد، خاصة بالنسبة لأنظمة الذكاء الاصطناعي (AI) التي تعتمد على مدخلات بيانات دقيقة وفورية. تم تصميم DKG لمعالجة هذه التحديات من خلال تحويل البيانات إلى أصول معرفية جاهزة للذكاء الاصطناعي، يمكن الوصول إليها عبر شبكة لامركزية من العقد.

المصدر: ورقة بيضاء origintrail

جيت هو الأصلي جيه الذي يعمل بشكل مفتوح هو شبكة منظمة في ثلاث طبقات مترابطة تشكل تراكم الذكاء الاصطناعي العصبي الرمزي. تتأكد الطبقة الثقة من سلامة البيانات باستخدام تكنولوجيا سلسلة الكتل. تطبق طبقة قاعدة المعرفة الذكاء الاصطناعي الرمزي لتنظيم والتفكير بشكل فعال حول المعرفة. أخيرًا، توظف طبقة الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق نماذج الذكاء الاصطناعي العصبي للتأليف والتكيف. معًا، يوفرون نظامًا قويًا لتنظيم واسترجاع والتحقق من المعلومات.

أحد أكثر الميزات المتقدمة لـ OriginTrail DKG هو تنفيذه للجيل المحسن بالتجزئة المركزية (dRAG). استنادًا إلى مفهوم التجزئة المحسنة (RAG)، يعزز dRAG أنظمة الذكاء الاصطناعي الإنشائي من خلال دمج الذكاء الاصطناعي الرمزي من خلال رسم معرفة موزع. يتيح ذلك للأنظمة جلب المعرفة ذات الصلة والمحققة قبل توليد الردود، مما يعزز دقة وصلة النواتج الذكاء الاصطناعي. dRAG قيمة بشكل خاص لأنه يدمج قوى التعميم للشبكات العصبونية مع دقة واستدلال سياقي للذكاء الاصطناعي الرمزي.

المصدر: origintrail.io

داخل DKG ، تعمل أصول المعرفة كوحدة أساسية للمعلومات. هذه حاويات معرفة متعددة الأشكال وقابلة للامتلاك ، يمكن التعرف عليها بشكل فريد من خلال محددات مواقع الأصول الموحدة (UALs). تتم إدارة الملكية من خلال NFTs ، مما يسمح بالتحكم الآمن في البيانات وتحقيق الدخل منها. قابلية الاكتشاف متأصلة في هيكلها ، باستخدام مبادئ البيانات المرتبطة وتمكين الاتصالات عبر الإنترنت. يتم ضمان إمكانية التحقق من خلال إثباتات التشفير المستندة إلى Merkle-tree المسجلة على السلسلة ، مما يجعل كل أصل قابلا للتدقيق ومقاوما للتلاعب.

يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي والوكلاء الوصول إلى هذه الأصول المعرفية بدقة، باستخدام أساليب الاستعلام الرمزية والعصبية. سواء كانت تشغيل الروبوتات الدردشة، أو الوكلاء الذاتية، أو نماذج اللغة الكبيرة، يوفر DKG أساسًا شفافًا وقابلاً للتتبع للذكاء الاصطناعي. يمكن الاستعلام عن كل أصل، والتحقق منه، ودمجه، لتشكيل شبكة من مصادر البيانات المتوافقة والموثوقة التي تدعم تطبيقات الذكاء الاصطناعي الموثوقة.

في نهاية المطاف، يعيد OriginTrail DKG تعريف فائدة البيانات في عصر Web3 والذكاء الاصطناعي من خلال تحويل المعرفة إلى فئة أصول لامركزية وقابلة للامتلاك والتحقق منها. يشكل هذا الجزء الأساسي لشبكة الإنترنت القابلة للتحقق للذكاء الاصطناعي، مضمنًا أن البشر والآلات يمكنهما الوصول إلى معلومات دقيقة وموثوقة في الوقت الحقيقي، مع ضمانات المصدر، والملكية، والنزاهة.

نيوروويب

في قلب تطور البنية التحتية لـ OriginTrail يكمن NeuroWeb، وهو بلوكشين طبقة 1 مصمم خصيصًا لتعزيز الاقتصاد المعرفي اللامركزي من خلال التكامل الوثيق مع الرسوم البيانية للمعرفة والذكاء الاصطناعي. يعمل NeuroWeb كمركز ابتكار متعدد السلاسل، متماشيًا مع مبادئ الحيادية والشمولية وسهولة الاستخدام. تم بناؤه باستخدام إطار Substrate ومؤمّن بواسطة Polkadot، ويدعم التوافق مع EVM، مما يجعله قابلًا للتشغيل مع Ethereum وشبكات أخرى تعمل بمحرك Ethereum Virtual Machine (EVM). من خلال هذه التكاملات، يسهل NeuroWeb توسيع سلس لرسم المعرفة اللامركزي لـ OriginTrail (DKG) عبر النظم البيئية.

المصدر: origintrail.io

يدير NeuroWeb من قبل مجتمع OriginTrail ويتغذى بواسطة رمز NEURO. يدعم هذا الرمز الأصلي للمنفعة العملات الرقمية الأساسية للمنصة، بما في ذلك تحفيز مشاركي الشبكة والرهان وتعدين المعرفة. تم نشر DKG V6 على NeuroWeb، مما يشكل خطوة حاسمة نحو بناء الذكاء الاصطناعي التحقق من صحته من خلال تمكين البنية التحتية للبيانات اللامركزية القابلة للتوسع عبر النظم البيانية. من خلال DKG V6، يمكن تطوير أصول المعرفة المتصلة والمحافظة عليها عبر شبكات متعددة، بما في ذلك Polkadot parachains وسلاسل EVM.

أحد الابتكارات المميزة ل NeuroWeb هو دعمها للجيل المعزز للاسترجاع اللامركزي (dRAG) ، وهو إطار يعزز نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية بمعرفة خارجية موثوقة. مع توسع كمية المعرفة المتاحة في DKG ، يصبح dRAG أكثر فعالية. لدفع هذا النمو ، تمكن NeuroWeb من التنقيب عن المعرفة - وهي آلية محفزة تسمح للأفراد أو المؤسسات بإنشاء أصول المعرفة والتحقق من صحتها ومشاركتها ضمن "paranets" محددة.

البارانيتات هي شرائح موضوعية أو مجالية من DKG التي يمكن إنشاؤها وإدارتها بشكل مستقل. يمكن لمشغلي هذه البارانيتات اقتراح هياكل مكافأة من خلال الحكم اللامركزي، وتحديد كيفية توزيع انبعاثات رمز NEURO. قد تحفز المكافآت المهام مثل التحقق من الجدولة الزمنية، وتوفير خدمات الذكاء الاصطناعي، أو تنظيم البيانات. تضمن هذه الآليات الديناميكية للحكم أن يظل NeuroWeb قابلاً للتكيف، مع تعزيز المساحات البيانات الواسعة والمتخصصة وفقًا لاحتياجات المجتمع المتطورة.

على نحو حاسم، يدعم نظام حوكمة NeuroWeb نظام الحوافز للتنقيب عن المعرفة سواء يدويًا أو ذاتيًا. في المراحل الأولى، يجمع المشاركون وينظمون المعرفة يدويًا. عندما ينضج البيانات داخل paranet - وهي محددة ومتوافقة مع المعايير الأنتولوجية - يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي استخدام الاستدلال والاستقراء لتوليد معرفة جديدة ذاتيًا. يتبع الاستدلال قواعد منطقية لاستخلاص البصيرة من المعرفة الحالية، بينما يقوم الاستقراء، بدعم من أدوات مثل الشبكات العصبية الرسمية (GNNs)، بتحديد الأنماط لإجراء افتراضات وتوقعات احتمالية.

تقدم تقارب DKG و NeuroWeb و AI من خلال إطار dRAG عصرًا جديدًا من خلق المعرفة الذاتية. تصبح الأصول المعرفية مترابطة ديناميكيًا، ومتحقق منها باستمرار من خلال الأدلة التشفيرية، وتثرى بشكل متزايد من خلال استنتاج الذكاء الاصطناعي. تعزز هذه الرمزية سلامة وصلوحية وفائدة أنظمة الذكاء الاصطناعي، موازنة مع قيم Web3 للشفافية، والتحكم من قبل المستخدم، واللامركزية.

حالات استخدام OriginTrail

يستفيد OriginTrail من مخطط المعرفة اللامركزي (DKG) الخاص به لمعالجة التحديات العملية عبر قطاعات متعددة. من خلال تمكين تبادل البيانات القابلة للتحقق والموثوقة، يمنح OriginTrail الشركات القدرة على بناء أنظمة أكثر أمانًا وكفاءة وشفافية في الصناعات الحرجة.

1. إنترنت أكثر أمانًا في عصر الذكاء الاصطناعي: يعالج OriginTrail المخاوف المتزايدة حول deepfakes، انتهاكات الملكية الفكرية، والمحتوى غير المشروع مثل CSAM من خلال تقديم بنية بيانات موثوقة. مع تطور الذكاء الاصطناعي، تتزايد مخاطره—خاصة مع الإنتاج الجماعي للمعلومات الخاطئة ووسائط الإيذاء. يدعم OriginTrail إنترنت قابلة للتحقق منها من خلال تمكين الشفافية، والملكية، والثقة. من خلال تعزيز نظام بيئي للمحتوى الرقمي لا مركزي، ومقاوم للرقابة، وقابل للتشغيل معًا، يمكنه أن يمكن الابتكار الأخلاقي ويحمي كل من الأفراد والمؤسسات في المناظر الأونلاين المحكومة بالذكاء الاصطناعي بشكل متزايد.
2. العلم المركزي ونزاهة البحوث: يقود OriginTrail علمًا مركزيًا (DeSci) لمواجهة قضايا مثل نقص المعلومات، والتحيز في النشر، والنشر المفترس. من خلال تحويل البيانات إلى أصول معرفية قابلة للتحقق والتي ترتبط ببعضها، يمكن للباحثين الوصول إلى معلومات دقيقة وقابلة للتتبع بأصل واضح. تستخدم مشاريع مثل SciGraph ال DKG لربط البيانات وتمكين تكوين فرضيات يقودها الذكاء الاصطناعي، مما يدعم بيئة أبحاث أكثر شفافية وتعاونية. يتيح هذا للمجتمع العلمي بناء الثقة، وتحسين قابلية التكرار، وفتح المجال لاكتشافات أسرع وأكثر مصداقية في مجالات مثل علم المناخ والرعاية الصحية.
3. سلاسل الإمداد الشفافة: غالبًا ما تكون سلاسل الإمداد العالمية غير شفافة، مما يثير مخاوف بشأن الاستدامة وحقوق الإنسان وسلامة المنتجات. يتيح DKG الخاص بـ OriginTrail مشاركة البيانات الموثقة بشكل آمن ومحافظة على الخصوصية عبر الشبكات، مع تعزيز قابلية التتبع والتعاون. إنها قيد الاستخدام بالفعل في مبادرات رئيسية، مثل شبكة فحص مطابقة الموردين (SCAN)، مع أعضاء تشمل وول مارت وكوستكو. من خلال الأصول المعرفية، يدعم OriginTrail معايير ESG، ويقلل من تكرار التدقيق، ويضمن الامتثال التنظيمي، مما يعزز النظم الأخلاقية والمستدامة والفعالة للتجارة.
4. البنية التحتية الذكية والبناء: في البناء ، يعالج OriginTrail نقص بيانات البناء الجديرة بالثقة ، مما يعيق الاستدامة والسلامة. يضمن نظام الرسم البياني اللامركزي الخاص به سجلات يمكن التحقق منها للمشاريع والمواد والامتثال. تستخدم تقنية OriginTrail في مشروع BuildChain ، وتتكامل مع سجل البناء الرقمي للاتحاد الأوروبي ، مما يتيح لجميع أصحاب المصلحة - المهندسين المعماريين والمقاولين والمالكين - الوصول إلى بيانات المباني في الوقت الفعلي والمقاومة للعبث. وهذا يحسن الكفاءة، ويعزز التأهب للكوارث، ويضع الأساس لبنية تحتية أكثر ذكاء ومراعاة للبيئة وأكثر خضوعا للمساءلة.

ميزات OriginTrail الرئيسية

شبكات متمردة

Paranets هي شبكات فرعية يتم تشغيلها بشكل مستقل داخل الرسم البياني للمعرفة اللامركزية (DKG) ، يتم إنشاؤها وإدارتها من قبل الأفراد أو المنظمات أو DAOs. يتضمن كل بارانت مجموعته المنسقة الخاصة من أصول المعرفة والخدمات الذكاء الاصطناعي وهياكل المكافآت لتحفيز المساهمين. قد تركز هذه الأصول على مواضيع محددة ، مثل بيانات تدريب LLM أو وسائل التواصل الاجتماعي أو الصناعة 4.0 أو تقارير الشركات العامة. تستخدم Paranets dRAG (الجيل المعزز للاسترجاع اللامركزي) لتجميع معلومات دقيقة من المصادر العامة والخاصة عبر DKG. يتم تحديد خصائصها - بما في ذلك قواعد الأنطولوجيا وتنسيقات البيانات وحوافز النمو - من قبل مشغلي البارانت. يعمل كل بارانت على blockchain مدعوم ، مما يسمح بالتشغيل البيني العالمي داخل DKG. إن الطبيعة المعيارية وغير المصرح بها للشبكات تمكن أي شخص من المساهمة بمعرفة موثوقة ، مما يمكن أنظمة الذكاء الاصطناعي من التوسع في الذكاء والخصوصية. يغذي هذا الهيكل نموذجا لامركزيا وجماعيا لتوليد البيانات وتحسين الذكاء الاصطناعي عبر الصناعات والمجالات.

المصدر: ورقة بيضاء origintrail

توازن عصبي رمزي

يعزز OriginTrail تآزرا فريدا بين أنظمة الذكاء الاصطناعي الرمزية والعصبية ، حيث يجمع بين الرسوم البيانية المعرفية القائمة على الحقائق والقدرات التوليدية لنماذج اللغة الكبيرة. يمكن هذا النموذج الهجين ، المعروف باسم الذكاء الاصطناعي الرمزية العصبية ، الأنظمة من التفكير والإنشاء ، باستخدام بيانات منظمة يمكن التحقق منها لدعم المخرجات الخيالية والإبداعية. تضمن الطبقة الرمزية (المدعومة من DKG) سلامة البيانات وإمكانية التتبع والملكية ، مما يوفر أساسا واقعيا قويا. وفي الوقت نفسه ، تضيف الطبقة العصبية (مثل LLMs) إبداعا ديناميكيا متعدد الوسائط عبر النص والصورة والصوت. تمكن هذه البنية المستخدمين من اختيار نماذج الذكاء الاصطناعي المفضلة لديهم ودمجها مع مصادر بيانات موثوقة. سواء كان تصميم مساعدي الذكاء الاصطناعي أو بناء خطوط أنابيب متقدمة للتعلم الآلي ، يستفيد المطورون من توازن OriginTrail بين الهيكل والابتكار. يوفر النظام قابلية التركيب والتحكم دون المساس بالقوة التكيفية للشبكات العصبية ، مما يتيح الذكاء الاصطناعي قابلة للتطوير وشفافة ليست ذكية فحسب ، بل تخضع أيضا للمساءلة وشاملة.

المصدر: origintrail.io

ChatDKG

ChatDKG عبارة عن نظام أساسي سهل البناء يحول بياناتك إلى أصول معرفية قابلة للاستخدام ويمكن التحقق منها ، مما يتيح تطوير تطبيقات موثوقة تعتمد على الذكاء الاصطناعي. يتم إنشاء هذه الأصول على الرسم البياني للمعرفة اللامركزية OriginTrail (DKG) ، مما يضمن مصدر البيانات ويمنح المبدعين تحكما كاملا في الرؤية والاستخدام. بمجرد نشر الأصول ، يمكن للمطورين نشر وكلاء الذكاء الاصطناعي بسلوك يمكن التنبؤ به ، معززا بالتكامل مع أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك OpenAI و Microsoft Copilot و Llama Index و Hugging Face. كما يسمح ChatDKG للمستخدمين بإطلاق شبكات تعريف جديدة ، وإنشاء مراكز معرفة متخصصة يمكنها تلقي حوافز الشبكة. لتعزيز نمو النظام الإيكولوجي ، يتضمن ChatDKG آليات لطلب التحفيز لكل أصل معرفي جديد ذي صلة مضاف. هذا لا يزيد من جودة الأصول وكميتها فحسب ، بل يحافظ أيضا على اقتصاد البيانات الموثوقة والوكلاء الموثوقين. سواء كنت تقوم بإنشاء محرك بحث أو أداة تحليلات أو روبوت محادثة الذكاء الاصطناعي ، فإن ChatDKG يبسط العملية - مما يوفر جسرا بين بياناتك والأنظمة الذكية والمستقلة.

المصدر: chatdkg.ai

وكلاء الذكاء الاصطناعي في العمل

يتيح ChatDKG من OriginTrail تطبيقات الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي عبر مختلف الصناعات من خلال وكلاء أذكياء يعملون على معرفة تم التحقق منها. أحد الأمثلة على ذلك هو PolkaBot.ai ، وهي أداة تعليمية مدعومة الذكاء الاصطناعي مصممة خصيصا لنظام Polkadot البيئي. وهي تستفيد من الأصول المعرفية المنسقة من قبل المجتمع لتقديم رؤى وموارد تعليمية موثوقة. في قطاع الأغذية، تستخدم Perutnina Ptuj الذكاء الاصطناعي اللامركزية لتعزيز ثقة المستهلك من خلال التحقق من أصالة المنتج في كل نقطة اتصال. وبالمثل ، تعمل ChatDKG على تشغيل الوكلاء الأذكياء في قطاع البناء في أوروبا ، ومساعدة البنائين ببيانات موثوقة وامتثال. في مجال الطيران ، تقف OriginTrail وراء مبادرة يمولها الاتحاد الأوروبي لتطوير جواز سفر المنتج الرقمي ، مما يساعد الصناعات على تحسين إمكانية التتبع والاستجابة للأحداث غير المتوقعة. توضح حالات الاستخدام هذه الإمكانات المتنوعة ل ChatDKG ، بدءا من تعزيز مشاركة المستخدم إلى ضمان سلامة البيانات وتسهيل الحلول التنظيمية القابلة للتطوير. يرتبط كل وكيل الذكاء الاصطناعي ببيانات يمكن التحقق منها على DKG ، مما يضمن الموثوقية وقابلية التدقيق والاستقلالية ، مما يؤدي في النهاية إلى إعادة تعريف مستقبل التعاون بين الإنسان والآلة في الصناعات الحيوية.

المصدر: chatdkg.ai

العقد الأساسي

العقدة الأساسية هي العمود الفقري لـ DKG، وتأمين الشبكة وكسب مكافآت TRAC من نشاط البيانات العالمي. من خلال رهن الحد الأدنى من 50،000 TRAC، يساعد المشغلون في الحفاظ على مرونة وأمان وجدارة الشبكة. تستضيف العقد الأساسية أصول المعرفة العامة وتشارك في توزيع المكافآت بناءً على استخدام DKG الشامل. يمكنهم زيادة الأرباح بشكل أكبر من خلال الرهن المفوض، حيث يساهم حاملو TRAC الآخرون في رهن العقدة. يُشير إلى أن العقد الأساسي يتضمن جميع ميزات العقد الحافة، ويوفر نفس الأدوات لبناء الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق مع دعم البنية التحتية الحرجة للاقتصاد المعرفي المتزايد.

المصدر: origintrail.io

حافة العقدة

تعد Edge Node بوابة سهلة الاستخدام إلى الرسم البياني المعرفي اللامركزي OriginTrail (DKG) ، مما يتيح للمطورين إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي موثوقة يمكن التحقق منها. من خلال واجهة مبسطة أو واجهة برمجة تطبيقات ، يمكن للمستخدمين تحميل تنسيقات بيانات متنوعة - مثل ملفات PDF أو مستندات Word أو محتوى الويب - وتحويلها إلى أصول معرفية غنية لغويا. توفر عقد الحافة تحكما كاملا في خصوصية البيانات ، مما يسمح بالمشاركة الانتقائية على DKG. من خلال الدعم المدمج للجيل المعزز للاسترجاع اللامركزي (dRAG) ، يمكن للمستخدمين التفاعل مع المعرفة مباشرة أو عبر مساعد الذكاء الاصطناعي. تتيح خيارات تكامل الذكاء الاصطناعي المرنة نشر النموذج المحلي أو اتصالات الخدمة الخارجية، مما يحقق التوازن بين الخصوصية وقابلية التوسع.

المصدر: origintrail.io

ما هو عملة TRAC؟

TRAC هو الرمز الخاص الذي يشغل الشبكة المعرفية اللامركزية OriginTrail والنظام البيئي. إجمالي العرض يبلغ 500 مليون وحدة، ومعظمها (499.4 مليون) متداولة بالفعل (أبريل 2025).

مع توسيع OriginTrail لمعالجة تحديات نشر المعلومات الخاطئة والذكاء الاصطناعي اللامركزي وبنية الويب3، يلعب TRAC دورًا مركزيًا في تحفيز العمليات، وتأمينها، وتمكينها عبر الشبكة. في كل مرة يتم فيها إنشاء أصل معرفي على DKG، يستهلك موارد الشبكة. يُستخدم TRAC لدفع ثمن هذه الخدمة، حيث يعمل كرسم دخول لنشر وتحديث الأصول داخل النظام. على الرغم من أن TRAC لا يُستخدم كغاز مباشرة على جميع السلاسل، نظرًا لأن ذلك يعتمد على البلوكشين (على سبيل المثال، ETH على إيثيريوم أو NEURO على NeuroWeb)، إلا أنه لا يزال أصل دفع وتحفيز أساسي عبر بنية OriginTrail.

العُقَد (Nodes) داخل DKG تتنافس لتقديم خدمات النشر وكسب رسوم TRAC. نجاحهم يعتمد على جودة الخدمة، وكمية TRAC المراهنة، وتكوينات ذات صلة بالشبكة الجانبية (paranet). نظرًا لأن رهان TRAC يحدد أي العُقد يمكنها المشاركة والكسب، ظهر تفويض TRAC كوظيفة أساسية في الشبكة. يمكن لأي حائز TRAC تفويض الرموز إلى عُقد النواة وكسب مكافآت متناسبة. يقوي هذا النظام المراهن المفوض أمان ومتانة DKG من خلال ضمان تحفيز العُقد بشكل صحيح وتعاقبها إذا تصرفت بشكل غير لائق. يضمن رهان TRAC بشكل فعال موثوقية الشبكة وتوافق اقتصادي بين المشاركين.

تم إطلاق TRAC كرمز ERC-20 على Ethereum في عام 2018، وقد اتسعت فائدته بشكل كبير منذ ذلك الحين. بالإضافة إلى استخدامه لرهان العقد وعمليات الأصول المعرفية، يعمل كوسيلة لنقل القيمة داخل نظام OriginTrail. تم توزيع الرمز كما يلي: تم تخصيص 50% للبيع الأولي وبيع الجمهور، 20% للتطوير المستقبلي، 18% للمؤسسين والمساهمين في Pre-ICO، 5% للفريق والمستشارين، 5% لبركة السيولة، و2% للمكافآت. يدعم هذا التوزيع النمو على المدى الطويل، وحوافز الشبكة، والمشاركة اللامركزية في النظام البيئي.

المصدر: medium.com/origintrail

هل TRAC استثمار جيد؟

يستفيد TRAC من فائدة قوية داخل نظام OriginTrail، حيث يعمل كمحرك اقتصادي للرسم البياني المعرفي اللامركزي (DKG)، الذي يعالج قضايا ملحة مثل شفافية الذكاء الاصطناعي وتضليل المعلومات. يضيف نموذج الحصة المفوضة الخاص به وتكامله مع الشركات الحقيقية مصداقية. ومع ذلك، يواجه المشروع تحدي اعتماد أبعد من القطاعات النيشية. يمكن أن تحد من تقنيته المعقدة واعتماده على التقارير الطويلة الأجل للويب3 وتقارب الذكاء الاصطناعي الاقتران الجري القريب. كما يشكل التقلب السوقي والوعي المحدود في الوسط الرئيسي مخاطر أيضًا لنجاح TRAC الأوسع وتقدير القيمة المحتملة.

كيف تمتلك TRAC؟

لامتلاك TRAC، يمكنك استخدام خدمات بورصة العملات المشفرة المركزية. ابدأ بإنشاء حساب Gate.io, والحصول عليها مُوثّقة وممولة. بعد ذلك، أنت جاهز لاتّخاذ الخطوات اللازمة لشراء TRAC.

أخبار حول OriginTrail

كما أفاد مدونة OriginTrail الرسمية، كشف النظام البيئي عن خارطة طريقه لعام 2025، مسلطًا الضوء على إطلاق Impact Base: Gaia ونشر DKG V8 كمرحلة مهمة. يسرع هذا التحديث الذكاء الاصطناعي العصبي الرمزي التعاوني مع أدوات قابلة للتوسيع مثل الحواف Nodes، مستودعات المعرفة الخاصة، والاستنتاج الذاتي. تقدم خارطة الطريق أيضًا برنامج خزينة TRAC Collective Programmatic (CPT) بقيمة 60 مليون TRAC لمكافأة مساهمي النظام البيئي. بفضل التقدم في مجال الخصوصية ودمج الذكاء الاصطناعي وتعدين المعرفة القابلة للتحقق، يستمر OriginTrail في التطور كالطبقة الأساسية لإنترنت الذكاء الاصطناعي الموثوقة واللامركزية.

تحرك في TRAC

تحقق منسعر TRAC اليوم، وابدأ التداول في أزواج العملات المفضلة لديك.

• TRAC/USDT