ASIを構築する

第1の柱は、人工超知能に必要な中核インフラを開発・磨き上げることに焦点を当てています。これには、分散型AIシステムのためのフレームワークの構築、AIモデル間の相互運用性の確保、共同開発の促進が含まれます。ASI内のAIモデルは自律的に動作し、多様なデータセットから学習し、継続的なトレーニングを通じて進化するよう設計されています。
この柱は、AIの能力の限界を押し広げるための研究と革新を強調しています。Fetch.ai、SingularityNET、Ocean Protocol、CUDOSなど、複数のプロジェクトの取り組みを組み合わせることで、同盟は分散型のガバナンスと透明性を維持しながら、AGIの進歩を加速させています。開発者、研究者、貢献者が共に働き、公共のアクセスと共同の進歩を優先する包括的なAIネットワークを構築しています。

アプリを表示し、スタックを統一する

第2の柱は、現実世界のアプリケーションに焦点を当て、統合された技術スタック内でAIモデルを統合することに重点を置いています。実際のユースケースを示すことは、分散型AIの力を示し、より広範な採用を促進するために不可欠です。 AI駆動の金融モデリング、個別の医療診断、自律型サプライチェーン管理など、ASIエコシステム内のプロジェクトは、さまざまな業界でAIの可能性を示しています。
開発者や企業にとって、一貫性のあるアクセス可能なフレームワークを提供することで、AIの導入を簡素化することが目標です。これには、データ共有プロトコル、自律エージェント、分散型クラウドコンピューティングなど、ASIスタックのさまざまなコンポーネントを統合し、AIアプリケーションのシームレスな展開をサポートする包括的なシステムが含まれます。これらの要素を統一することにより、連合はAIサービスが効率的でスケーラブルであり、分散型エコシステムに簡単に統合できることを確保しています。

分散コンピュートのスケール

第3の柱は、AI処理の需要の増加をサポートするためにスケーラブルな計算リソースが必要であるという問題に取り組んでいます。従来の中央集権型のクラウドサービスは、しばしばボトルネックや高コストを引き起こし、AIの開発を制限しています。これを解決するために、ASIはCUDOSの分散型クラウドコンピューティングインフラを活用し、AIプロジェクトにオンデマンドの処理能力を提供しています。
分散型コンピューティングの拡張により、AI 開発者は複雑なモデルを訓練し、大規模なデータセットを処理し、リアルタイムの AI アプリケーションを実行するために必要なリソースを確保できます。分散型ネットワーク上でコンピューティングタスクを分散することで、ASI は効率を向上させ、コストを削減しながら高いパフォーマンスを維持します。

ハイライト

• Build ASI – 分散型AIインフラストラクチャと共同AGI研究の開発に焦点を当てています。
• アプリを表示し、スタックを統合する-実用的なAIユースケースを示し、統一されたテクノロジースタックを通じて採用を簡素化します。
• 分散コンピュートのスケール拡大 - CUDOSの分散クラウドネットワークを介したスケーラブルな計算リソースを確保します。
• 相互運用性と拡張性-シームレスなクロスプラットフォームのサポートにより、産業間でのAI統合を向上させます。
• 共同開発- ASIメンバーやコミュニティの貢献者による共同イノベーションを促し、持続的なAIの向上を図ります。