Як ШІ змінює DePin

Децентралізована фізична інфраструктурна мережа ( DePin ) з'являється на перетині технологій Інтернету речей та блокчейн. Завдяки впровадженню штучного інтелекту ( AI ) функціональність та ефективність мережі DePin, ймовірно, буде значно покращена. У цій статті буде розглянуто, як ШІ може змінити моделі роботи DePin у таких аспектах, як управління пристроями, оптимізація ресурсів, аналіз даних і безпека.

Інтелектуальне управління та автоматизація

Управління та моніторинг обладнання

Технології штучного інтелекту роблять управління та моніторинг пристроїв у мережі DePin більш розумними та ефективними:

• Прогнозування та профілактика збоїв: алгоритми машинного навчання можуть прогнозувати можливі збої, аналізуючи історичні дані про роботу обладнання та дані в реальному часі. Наприклад, ШІ може заздалегідь виявити потенційні проблеми з трансформаторами або генераційним обладнанням у електромережі, що дозволяє організувати профілактичне обслуговування.

• Реальний моніторинг та автоматичне сповіщення: AI-система може здійснювати 24/7 реальний моніторинг всіх пристроїв у мережі, негайно сповіщаючи про аномалії. Це охоплює не лише стан обладнання, але й аномальні зміни в показниках роботи, температури, тиску та інших параметрів.

• Інтелектуальне обслуговування та оптимізація: ШІ може динамічно коригувати плани обслуговування на основі використання обладнання та його робочого стану, уникати надмірного обслуговування та недостатнього обслуговування. Наприклад, аналізуючи дані про роботу вітряних турбін, ШІ може визначити оптимальні періоди та заходи обслуговування.

Розподіл та оптимізація ресурсів

Застосування ШІ в розподілі ресурсів та оптимізації може суттєво підвищити ефективність і продуктивність мережі DePin:

• Динамічне балансування навантаження: у децентралізованих обчислювальних та сховищах даних мережі AI може динамічно налаштовувати розподіл завдань та місце зберігання даних відповідно до навантаження вузлів та показників продуктивності, підвищуючи загальну ефективність мережі.

• Оптимізація енергоефективності: ШІ може оптимізувати виробництво та використання енергії, аналізуючи дані про споживання енергії та режими роботи обладнання. У розумних електромережах ШІ може оптимізувати стратегії генерації електроенергії та схеми розподілу електроенергії, виходячи з звичок споживання електроенергії та потреб користувачів.

• Підвищення ефективності використання ресурсів: за допомогою глибокого навчання та алгоритмів оптимізації, ШІ може максимізувати використання ресурсів. Наприклад, у децентралізованій логістичній мережі ШІ може динамічно коригувати маршрути доставки на основі реальної дорожньої ситуації, розташування транспортних засобів та попиту на вантаж.

Аналіз даних та підтримка прийняття рішень

Збір та обробка даних

Технології штучного інтелекту демонструють значні переваги в зборі та обробці даних у DePin:

• Ефективний збір даних: ШІ за допомогою розумних датчиків та обробки даних на краю може в реальному часі збирати високоякісні дані на пристрої та динамічно налаштовувати частоту та обсяг збору відповідно до потреб.

• Підготовка та очищення даних: ШІ може підвищити якість даних завдяки автоматизованому очищенню та підготовці даних, наприклад, виявленню та виправленню аномальних даних, заповненню відсутніх значень тощо.

• Обробка даних в реальному часі: технології ШІ, зокрема потокова обробка та розподілені обчислювальні фреймворки, дозволяють мережі DePin обробляти та аналізувати великі обсяги даних в реальному часі.

Інтелектуальне рішення та прогнозування

Технології штучного інтелекту за рахунок глибокого навчання, машинного навчання та прогнозних моделей можуть реалізувати інтелектуальне прийняття рішень та точне прогнозування в системі DePin:

• Глибоке навчання та прогностичні моделі: моделі глибокого навчання можуть обробляти складні нелінійні зв'язки, витягуючи潜在ні патерни з великих обсягів даних. Наприклад, аналізуючи дані про роботу обладнання, система може виявити潜在ні ознаки несправності та заздалегідь провести профілактичне обслуговування.

• Оптимізація та алгоритми розподілу: шляхом оптимізації розподілу ресурсів та схем розподілу, штучний інтелект може суттєво підвищити ефективність системи та знизити експлуатаційні витрати.

Безпека

Моніторинг в реальному часі та виявлення аномалій

Технології штучного інтелекту можуть вчасно виявляти та реагувати на різноманітні потенційні загрози безпеці в DePin завдяки моніторингу в реальному часі та виявленню аномалій:

• AI-системи можуть в реальному часі аналізувати мережевий трафік, стан пристроїв та поведінку користувачів, виявляти аномальні активності. Наприклад, у децентралізованій комунікаційній мережі AI може моніторити рух пакетів, виявляти аномальний трафік та шкідливі атаки.

• Завдяки технологіям машинного навчання та розпізнавання образів, система може швидко виявляти та ізолювати заражені вузли, запобігаючи подальшому поширенню атак.

Автоматизоване реагування на загрози

ШІ не лише може виявляти загрози, але й автоматизовано вживати заходів реагування:

• AI-управлінська система безпеки може негайно вжити заходів після виявлення загрози, скорочуючи час реагування.

• Наприклад, у децентралізованій енергетичній мережі, якщо ШІ виявляє аномальну активність на певному вузлі, він може автоматично відключити підключення цього вузла та активувати резервну систему.

• Штучний інтелект може підвищити ефективність та точність виявлення загроз і реагування, постійно навчаючись і оптимізуючись.

Прогнозне обслуговування та захист

За допомогою аналізу даних та прогнозних моделей ШІ може передбачати потенційні загрози безпеці та відмови обладнання, завчасно вживаючи заходів захисту:

• У розумних транспортних системах ШІ може аналізувати трафік та дані про аварії, прогнозувати можливі зони з високою ймовірністю аварій, заздалегідь розгортаючи аварійні заходи.

• У розподілених мережах зберігання AI може прогнозувати ризики відмови зберігаючих вузлів, проводити обслуговування заздалегідь, щоб забезпечити безпеку та доступність даних.

Як DePin змінює AI

Децентралізована фізична інфраструктурна мережа ( DePin ) як інноваційна технологічна архітектура забезпечує нові можливості для розвитку штучного інтелекту ( AI ). Поєднуючи технології блокчейну та Інтернету речей, DePin надає розподілені обчислювальні ресурси, можливості зберігання та джерела даних для систем AI, що, ймовірно, змінить способи розробки, впровадження та застосування AI. У цьому розділі буде розглянуто, як DePin впливає на розвиток AI у таких аспектах, як обмін ресурсами, конфіденційність даних та надійність систем.

Переваги застосування DePin в AI

Спільне використання ресурсів та оптимізація

DePin дозволяє різним сутностям ділитися обчислювальними ресурсами, ресурсами зберігання та даними, що є особливо важливим для сцен, де штучному інтелекту потрібні великі обчислювальні ресурси та дані для навчання та інференції:

• Спільне використання обчислювальних ресурсів: DePin може об'єднати розподілені обчислювальні ресурси, щоб забезпечити потужні розподілені обчислювальні можливості для навчання AI моделей. Це не тільки може прискорити процес навчання AI моделей, але й знизити витрати на апаратне забезпечення для окремих суб'єктів.

• Оптимізація зберігання ресурсів: за допомогою технології розподіленого зберігання DePin може надати більш ефективні та безпечні рішення для зберігання даних для AI-систем. Це особливо вигідно для AI-додатків, які потребують обробки та зберігання великих обсягів даних.

• Спільне використання даних: DePin може сприяти обміну даними між різними організаціями та особами, надаючи для моделей ШІ більш багаті та різноманітні навчальні дані при захисті конфіденційності.

Захист даних та безпека

У традиційних централізованих системах ШІ дані зазвичай зберігаються в одному центральному сервері, що створює проблеми з витоком даних та конфіденційністю. DePin підвищує безпеку даних та захист конфіденційності за допомогою розподіленого зберігання та технологій шифрування:

• Зберігання даних із шифруванням: DePin може розподілити дані на кількох вузлах у мережі та використовувати технології шифрування для захисту даних, знижуючи ризик масових витоків даних.

• Приватні обчислення: за допомогою технологій, таких як федеративне навчання, DePin дозволяє AI-моделям навчатися без прямого доступу до вихідних даних, захищаючи конфіденційність власників даних.

• Контроль доступу: DePin може реалізувати детальний контроль доступу до даних через смарт-контракти, що забезпечує доступ до певних даних лише авторизованим системам ШІ.

підвищена надійність та доступність

Завдяки децентралізованій мережевій структурі DePin підвищує надійність і доступність AI-систем.

• Устранення проблеми єдиного пункту відмови: розподілена архітектура знижує ризик загального збої системи через відмову окремого вузла, підвищуючи стабільність AI-сервісів.

• Балансування навантаження: DePin може інтелектуально розподіляти AI-завдання між кількома вузлами в мережі, забезпечуючи балансування навантаження, покращуючи загальну продуктивність системи та швидкість реакції.

• Витривалість: навіть якщо частина вузлів виходить з ладу, мережа DePin все ще може продовжувати працювати, забезпечуючи безперервність AI-сервісів.

Прозора система стимулювання

Токеноміка DePin забезпечує прозорий і справедливий механізм заохочення для транзакцій між постачальниками ресурсів та користувачами:

• Заохочення обчислювальних ресурсів: вузли, які надають обчислювальні ресурси, можуть отримувати винагороду у вигляді токенів, що спонукає більше учасників приєднуватися до мережі та розширювати пул доступних обчислювальних ресурсів для ШІ.

• Нагорода за внесок у дані: постачальники даних можуть отримувати токени, ділячись цінними наборами даних, сприяючи обігу якісних даних, що вигідно для навчання та оптимізації AI-моделей.

• Мотивація внеску в модель: особи або організації, які розробляють високопродуктивні AI моделі, можуть отримати винагороду за розгортання та обмін моделей у мережі DePin, сприяючи відкритим інноваціям у технологіях AI.

Потенційні сценарії застосування DePin в AI

Розподілене навчання ШІ

Навчання AI-моделей вимагає великої кількості обчислювальних ресурсів. Завдяки DePin різні обчислювальні вузли можуть співпрацювати, формуючи розподілену навчальну мережу, що значно прискорює швидкість навчання:

• Масштабне навчання моделей: використовуючи розподілені обчислювальні можливості DePin, можна навчати більші та складніші AI моделі, такі як великі мовні моделі (LLM) або складні мережі глибокого навчання.

• Федеративне навчання: DePin забезпечує ідеальну інфраструктуру для федеративного навчання, яка дозволяє багатьом учасникам спільно навчати моделі ШІ, захищаючи конфіденційність даних.

• Постійне навчання: через мережу DePin моделі ШІ можуть постійно навчатися з розподілених джерел даних, безперервно оновлюючи та вдосконалюючи свої можливості.

крайні обчислення

З поширенням Інтернету речей ( IoT ), обчислення на краю стає важливим напрямком розвитку ШІ. DePin може розподілити обчислювальні завдання на крайні пристрої, що знаходяться близько до джерела даних, підвищуючи ефективність обчислень та швидкість реагування:

• Реальний AI-інференс: у таких сценаріях, як розумний дім та автономне водіння, DePin може підтримувати реальний AI-інференс на крайових пристроях, зменшуючи затримки та покращуючи досвід користувачів.

• Розподілена сенсорна мережа: DePin може інтегрувати дані з великої кількості розподілених сенсорів, надаючи багатий вхід у реальному часі для таких AI-додатків, як моніторинг навколишнього середовища та розумні міста.

• Мобільні AI додатки: за допомогою DePin мобільні пристрої можуть використовувати поблизу обчислювальні ресурси для виконання складних AI завдань, що розширює застосування мобільного AI.

Ринок даних

Продуктивність AI-моделей залежить від великої кількості високоякісних даних. DePin може створити децентралізований ринок даних, що дозволяє постачальникам і користувачам даних здійснювати обмін даними з гарантією конфіденційності:

• Ціноутворення та торгівля даними: за допомогою смарт-контрактів DePin може забезпечити автоматичне ціноутворення та безпечну торгівлю даними, надаючи дослідникам та розробникам ШІ різноманітні джерела даних.

• Верифікація якості даних: завдяки незмінності блокчейну, DePin може створити систему репутації постачальників даних, що забезпечує якість та достовірність торгових даних.

• Інтеграція даних між галузями: DePin може сприяти інтеграції даних з різних галузей та регіонів, надаючи більш повну підтримку даними для міжгалузевих досліджень та застосувань AI.

Децентралізована платформа AI-сервісів

DePin може слугувати інфраструктурою, щоб підтримувати децентралізовану платформу AI-сервісів:

• Ринок AI-моделей: розробники можуть публікувати та ділитися AI-моделями в мережі DePin, користувачі можуть вибирати та використовувати ці моделі відповідно до своїх потреб, формуючи активну екосистему AI.

• Розподілена AI сервіс інференції: Користувачі можуть отримати доступ до AI моделей, розподілених по всьому світу, через мережу DePin, щоб отримати AI сервіс інференції з низькою затримкою та високою доступністю.

• Децентралізоване управління AI: завдяки механізму децентралізованих автономних організацій DAO(, DePin може реалізувати децентралізоване управління AI-системами, що дозволяє спільноті брати участь у прийнятті рішень щодо напрямків розвитку AI.

AI + DePin проект

На перетині AI та DePin виникає низка інноваційних проектів, які досліджують, як використання децентралізованих технологій може змінити спосіб розробки, розгортання та застосування AI. У цьому розділі буде акцентовано увагу на трьох представницьких проектах: Filecoin, Io.net та Bittensor, які відіграють важливу роль у зберіганні даних AI, наданні обчислювальних ресурсів та розгортанні моделей.

Filecoin

Filecoin є децентралізованою мережею зберігання, яка реалізує розподілене зберігання даних по всьому світу за допомогою технології блокчейн та економічної моделі криптовалюти. Вона надає надійне та безпечне рішення для зберігання даних для систем штучного інтелекту.

) функція

1. Децентралізоване зберігання: Filecoin використовує децентралізований підхід для зберігання даних, уникаючи недоліків традиційного хмарного зберігання, таких як одноточкові збої та ризики перевірки даних.

2. Ринкове управління: Зберігання Filecoin визначається відносинами попиту та пропозиції, ціни на зберігання та якість послуг динамічно налаштовуються через механізм вільного ринку, користувачі можуть обирати оптимальне рішення для зберігання відповідно до своїх потреб.

3. Перевірене зберігання: Filecoin за допомогою доказу простору та часу ###Proof-of-Spacetime, PoSt( і доказу копіювання )Proof-of-Replication, PoRep( та інших механізмів забезпечує ефективне зберігання та резервне копіювання даних у постачальників зберігання.

4. Механізм стимулювання: через майнінг та торгові винагороди