La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un término común en el lenguaje cotidiano, mientras que la cadena de bloques, aunque a menudo se considera algo distinto, está ganando prominencia en el mundo de la tecnología, especialmente en el ámbito financiero. Conceptos como "AI Blockchain", "AI Crypto" y otros similares resaltan la convergencia de estas dos poderosas tecnologías. Aunque son distintas, la IA y la cadena de bloques se combinan cada vez más para impulsar la innovación, la complejidad y la transformación en diversas industrias.
La integración de la IA y la cadena de bloques está creando un ecosistema de múltiples capas con el potencial de revolucionar las industrias, mejorar la seguridad y mejorar la eficiencia. Aunque ambos son diferentes y totalmente opuestos entre sí, la descentralización de la inteligencia artificial es lo correcto para otorgarle autoridad a la gente.
Todo el ecosistema de IA descentralizada se puede entender dividiéndolo en tres capas principales: la capa de aplicación, la capa de middleware y la capa de infraestructura. Cada una de estas capas consta de subcapas que trabajan juntas para permitir la creación y la implementación sin problemas de IA dentro de los marcos de blockchain. Descubramos cómo funcionan realmente...
TL;DR
Capa de aplicación: los usuarios interactúan con servicios de blockchain mejorados con IA en esta capa. Algunos ejemplos son las soluciones impulsadas por IA para finanzas, atención médica, educación y cadena de suministro.
Capa de middleware: esta capa conecta las aplicaciones con la infraestructura. Proporciona servicios como redes de entrenamiento de IA, oráculos y agentes descentralizados para operaciones de IA sin inconvenientes.
Capa de infraestructura: la columna vertebral del ecosistema, esta capa ofrece computación en la nube descentralizada, renderizado de GPU y soluciones de almacenamiento para operaciones de IA y blockchain escalables y seguras.
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Capa de aplicación
La capa de aplicación es la parte más tangible del ecosistema, donde los usuarios finales interactúan con los servicios de blockchain mejorados por IA. Integra la IA con la blockchain para crear aplicaciones innovadoras, impulsando la evolución de las experiencias de los usuarios en varios dominios.
Aplicaciones orientadas al usuario:
Plataformas financieras impulsadas por IA: más allá de los robots comerciales de IA, las plataformas como Numerai aprovechan la IA para gestionar fondos de cobertura descentralizados. Los usuarios pueden aportar modelos para predecir los movimientos del mercado de valores, y los modelos con mejor rendimiento se utilizan para fundamentar decisiones comerciales en el mundo real. Esto democratiza el acceso a estrategias financieras sofisticadas y aprovecha la inteligencia colectiva.
Organizaciones autónomas descentralizadas (DAO) impulsadas por IA: DAOstack utiliza IA para optimizar los procesos de toma de decisiones dentro de las DAO, lo que garantiza una gobernanza más eficiente al predecir resultados, sugerir acciones y automatizar decisiones de rutina.
Aplicaciones sanitarias descentralizadas: Doc.ai es un proyecto que integra la IA con la cadena de bloques para ofrecer información sanitaria personalizada. Los pacientes pueden gestionar sus datos sanitarios de forma segura, mientras que la IA analiza patrones para ofrecer recomendaciones sanitarias personalizadas.
Plataformas educativas: SingularityNET y Aletheia AI han sido pioneros en el uso de IA en la educación al ofrecer experiencias de aprendizaje personalizadas, donde los tutores impulsados por IA brindan orientación personalizada a los estudiantes, mejorando los resultados de aprendizaje a través de plataformas descentralizadas.
Soluciones empresariales:
Cadena de suministro impulsada por IA: Morpheus.Network utiliza IA para optimizar las cadenas de suministro globales. Al combinar la transparencia de la cadena de bloques con las capacidades predictivas de la IA, mejora la eficiencia logística, predice interrupciones y automatiza el cumplimiento de las regulaciones comerciales globales.
Verificación de identidad mejorada con IA: Civic y uPort integran IA con blockchain para ofrecer soluciones avanzadas de verificación de identidad. La IA analiza el comportamiento del usuario para detectar fraudes, mientras que la blockchain garantiza que los datos personales permanezcan seguros y bajo el control del usuario.
Soluciones para ciudades inteligentes: MXC Foundation aprovecha la inteligencia artificial y la cadena de bloques para optimizar la infraestructura urbana, gestionando todo, desde el consumo de energía hasta el flujo de tráfico en tiempo real, mejorando así la eficiencia y reduciendo los costos operativos.
Capa de middleware
La capa de middleware conecta las aplicaciones orientadas al usuario con la infraestructura subyacente, brindando servicios esenciales que facilitan el funcionamiento sin inconvenientes de la IA en la cadena de bloques. Esta capa garantiza la interoperabilidad, la escalabilidad y la eficiencia.
Redes de formación en IA:
Las redes de entrenamiento de IA descentralizadas en blockchain combinan el poder de la inteligencia artificial con la seguridad y la transparencia de la tecnología blockchain. En este modelo, los datos de entrenamiento de IA se distribuyen entre múltiples nodos en una red blockchain, lo que garantiza la privacidad y la seguridad de los datos y evita la centralización de los mismos.
Protocolo Ocean: este protocolo se centra en democratizar la IA al ofrecer un mercado para compartir datos. Los proveedores de datos pueden monetizar sus conjuntos de datos y los desarrolladores de IA pueden acceder a datos diversos y de alta calidad para entrenar sus modelos, todo ello garantizando la privacidad de los datos a través de la cadena de bloques.
Cortex: una plataforma de inteligencia artificial descentralizada que permite a los desarrolladores cargar modelos de IA en la cadena de bloques, donde las aplicaciones descentralizadas pueden acceder a ellos y utilizarlos. Esto garantiza que los modelos de IA sean transparentes, auditables y a prueba de manipulaciones.
Bittensor: El caso de una clase de subcapa para tal implementación se puede ver con Bittensor. Es una red descentralizada de aprendizaje automático donde los participantes tienen incentivos para aportar sus recursos computacionales y conjuntos de datos. Esta red se sustenta en la economía de tokens TAO que recompensa a los contribuyentes de acuerdo con el valor que agregan al entrenamiento de modelos. Este modelo democratizado de entrenamiento de IA está, en realidad, revolucionando el proceso mediante el cual se desarrollan los modelos, haciendo posible que incluso los pequeños actores contribuyan y se beneficien de la investigación de IA de vanguardia.
Agentes de IA y sistemas autónomos:
En esta subcapa, el enfoque se centra más en las plataformas que permiten la creación y el despliegue de agentes de IA autónomos que luego pueden ejecutar tareas de manera independiente. Estos interactúan con otros agentes, usuarios y sistemas en el entorno de blockchain para crear un ecosistema de procesos autosostenible impulsado por IA.
SingularityNET: un mercado descentralizado de servicios de IA donde los desarrolladores pueden ofrecer sus soluciones de IA a una audiencia global. Los agentes de IA de SingularityNET pueden negociar, interactuar y ejecutar servicios de forma autónoma, lo que facilita una economía descentralizada de servicios de IA.
iExec: esta plataforma proporciona recursos de computación en la nube descentralizados específicamente para aplicaciones de IA, lo que permite a los desarrolladores ejecutar sus algoritmos de IA en una red descentralizada, lo que mejora la seguridad y la escalabilidad al tiempo que reduce los costos.
Fetch.AI: Un ejemplo de esta subcapa es Fetch.AI, que actúa como una especie de middleware descentralizado sobre el cual unos "agentes" totalmente autónomos representan a los usuarios en la realización de operaciones. Estos agentes son capaces de negociar y ejecutar transacciones, gestionar datos u optimizar procesos, como la logística de la cadena de suministro o la gestión descentralizada de la energía. Fetch.AI está sentando las bases para una nueva era de automatización descentralizada en la que los agentes de IA gestionan tareas complicadas en una variedad de industrias.
Oráculos impulsados por IA:
Los oráculos son muy importantes para llevar los datos fuera de la cadena a la cadena. Esta subcapa implica la integración de la IA en los oráculos para mejorar la precisión y la fiabilidad de los datos de los que dependen los contratos inteligentes.
Oraichain: Oraichain ofrece servicios de Oracle basados en IA, que proporcionan entradas de datos avanzadas para contratos inteligentes para aplicaciones descentralizadas con una interacción más compleja y dinámica. Permite que los contratos inteligentes que son ágiles en el análisis de datos o los modelos de aprendizaje automático detrás de la ejecución de contratos se relacionen con eventos que ocurren en el mundo real.
Chainlink: más allá de las fuentes de datos simples, Chainlink integra IA para procesar y entregar análisis de datos complejos a contratos inteligentes. Puede analizar grandes conjuntos de datos, predecir resultados y ofrecer soporte para la toma de decisiones a aplicaciones descentralizadas, mejorando su funcionalidad.
Augur: si bien se trata principalmente de un mercado de predicciones, Augur utiliza IA para analizar datos históricos y predecir eventos futuros, y alimenta estos conocimientos a mercados de predicciones descentralizados. La integración de IA garantiza predicciones más precisas y confiables.
⚡ Capa de infraestructura
La capa de infraestructura constituye la columna vertebral del ecosistema de inteligencia artificial criptográfica y proporciona la potencia computacional, el almacenamiento y la red esenciales necesarios para respaldar las operaciones de inteligencia artificial y blockchain. Esta capa garantiza que el ecosistema sea escalable, seguro y resistente.
Computación en la nube descentralizada:
Las plataformas de subcapas detrás de esta capa brindan alternativas a los servicios de nube centralizados para mantener todo descentralizado. Esto brinda escalabilidad y potencia informática flexible para respaldar las cargas de trabajo de IA. Aprovechan recursos que de otro modo estarían inactivos en los centros de datos globales para crear una infraestructura de nube elástica, más confiable y más económica.
Red Akash: Akash es una plataforma de computación en la nube descentralizada que comparte recursos computacionales no utilizados por los usuarios, formando un mercado para servicios en la nube de una manera que se vuelve más resistente, rentable y segura que los proveedores centralizados. Para los desarrolladores de IA, Akash ofrece una gran potencia computacional para entrenar modelos o ejecutar algoritmos complejos, por lo que se convierte en un componente central de la infraestructura de IA descentralizada.
Ankr: Ankr ofrece una infraestructura de nube descentralizada donde los usuarios pueden implementar cargas de trabajo de IA. Proporciona una alternativa rentable a los servicios de nube tradicionales al aprovechar recursos subutilizados en centros de datos a nivel mundial, lo que garantiza una alta disponibilidad y resiliencia.
Dfinity: The Internet Computer de Dfinity tiene como objetivo reemplazar la infraestructura de TI tradicional al proporcionar una plataforma descentralizada para ejecutar software y aplicaciones. Para los desarrolladores de IA, esto significa implementar aplicaciones de IA directamente en una Internet descentralizada, eliminando la dependencia de proveedores de nube centralizados.
Redes de computación distribuida:
Esta subcapa consta de plataformas que realizan cálculos en una red global de máquinas de tal manera que ofrecen la infraestructura necesaria para cargas de trabajo a gran escala relacionadas con el procesamiento de IA.
Gensyn: El enfoque principal de Gensyn radica en la infraestructura descentralizada para cargas de trabajo de IA, proporcionando una plataforma donde los usuarios aportan sus recursos de hardware para impulsar las tareas de inferencia y entrenamiento de IA. Un enfoque distribuido puede garantizar la escalabilidad de la infraestructura y satisfacer las demandas de aplicaciones de IA más complejas.
Hadron: esta plataforma se centra en la computación descentralizada de IA, donde los usuarios pueden alquilar potencia computacional inactiva a desarrolladores de IA. La red descentralizada de Hadron es particularmente adecuada para tareas de IA que requieren un procesamiento paralelo masivo, como el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo.
Hummingbot: un proyecto de código abierto que permite a los usuarios crear bots de trading de alta frecuencia en bolsas descentralizadas (DEX). Hummingbot utiliza recursos informáticos distribuidos para ejecutar estrategias comerciales complejas impulsadas por IA en tiempo real.
Representación de GPU descentralizada:
En el caso de la mayoría de las tareas de IA, especialmente aquellas con gráficos integrados y en aquellos casos en los que se procesan datos a gran escala, la renderización por GPU es clave. Estas plataformas ofrecen un acceso descentralizado a los recursos de la GPU, lo que significa que ahora sería posible realizar tareas de computación pesadas que no dependan de servicios centralizados.
Red de renderizado: la red se concentra en la potencia de renderizado de GPU descentralizada, que puede realizar tareas de IA (para ser exactos, aquellas que se ejecutan de forma intensiva en procesamiento): entrenamiento de redes neuronales y renderizado 3D. Esto permite que la red de renderizado aproveche el conjunto de GPU más grande del mundo, lo que ofrece una solución económica y escalable para los desarrolladores de IA y, al mismo tiempo, reduce el tiempo de comercialización de productos y servicios impulsados por IA.
DeepBrain Chain: una plataforma de computación de IA descentralizada que integra la potencia de computación de la GPU con la tecnología blockchain. Proporciona a los desarrolladores de IA acceso a recursos distribuidos de la GPU, lo que reduce el costo de entrenamiento de los modelos de IA y garantiza la privacidad de los datos.
NKN (Nuevo tipo de red): si bien es principalmente una red de transmisión de datos descentralizada, NKN proporciona la infraestructura subyacente para respaldar la representación distribuida de GPU, lo que permite un entrenamiento y una implementación eficientes de modelos de IA en una red descentralizada.
Soluciones de almacenamiento descentralizado:
La gestión de grandes cantidades de datos que se generarían y procesarían en aplicaciones de IA requiere un almacenamiento descentralizado. Esto incluye plataformas en esta subcapa que garantizan la accesibilidad y la seguridad al brindar soluciones de almacenamiento.
Filecoin: Filecoin es una red de almacenamiento descentralizada donde las personas pueden almacenar y recuperar datos. Esto proporciona una alternativa escalable y económicamente probada a las soluciones centralizadas para las enormes cantidades de datos que se requieren en las aplicaciones de IA. En el mejor de los casos, esta subcapa serviría como un elemento de soporte para garantizar la integridad y disponibilidad de los datos en las aplicaciones y servicios descentralizados impulsados por IA.
Arweave: este proyecto ofrece una solución de almacenamiento permanente y descentralizada ideal para preservar las grandes cantidades de datos generados por las aplicaciones de IA. Arweave garantiza la inmutabilidad y disponibilidad de los datos, lo cual es fundamental para la integridad de las aplicaciones impulsadas por IA.
Storj: Otra solución de almacenamiento descentralizada que permite a los desarrolladores de IA almacenar y recuperar grandes conjuntos de datos en una red distribuida de forma segura. La naturaleza descentralizada de Storj garantiza la redundancia de datos y la protección contra puntos únicos de falla.
🟪 ¿Cómo funcionan juntas capas específicas?
Generación y almacenamiento de datos:
Los datos son el elemento vital de la IA. Las soluciones de almacenamiento descentralizado de la capa de infraestructura, como Filecoin y Storj, garantizan que las grandes cantidades de datos generados se almacenen de forma segura, sean fácilmente accesibles e inmutables. Estos datos se incorporan a los modelos de IA alojados en redes de entrenamiento de IA descentralizadas, como Ocean Protocol o Bittensor.
Entrenamiento e implementación de modelos de IA:
La capa de middleware, con plataformas como iExec y Ankr, proporciona la potencia computacional necesaria para entrenar modelos de IA. Estos modelos se pueden descentralizar mediante plataformas como Cortex, donde se ponen a disposición de las aplicaciones descentralizadas.Ejecución e Interacción:
Una vez entrenados, estos modelos de IA se implementan dentro de la capa de aplicación, donde las aplicaciones orientadas al usuario como ChainGPT y Numerai los utilizan para brindar servicios personalizados, realizar análisis financieros o mejorar la seguridad a través de la detección de fraude impulsada por IA.Procesamiento de datos en tiempo real:
Los oráculos en la capa de middleware, como Oraichain y Chainlink, alimentan contratos inteligentes con datos procesados por IA en tiempo real, lo que permite aplicaciones descentralizadas dinámicas y receptivas.Gestión de sistemas autónomos:
Los agentes de IA de plataformas como Fetch.AI operan de forma autónoma, interactuando con otros agentes y sistemas en todo el ecosistema blockchain para ejecutar tareas, optimizar procesos y gestionar operaciones descentralizadas sin intervención humana.
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