Les crypto-monnaies d’intelligence artificielle ont gagné en popularité en raison de l’intérêt croissant pour l’IA et ses applications dans différents secteurs. Ces crypto-monnaies profitent de la technologie blockchain pour développer des projets d’IA avec des solutions décentralisées, une analyse de données, une automatisation, etc. Voici quelques-unes des crypto-monnaies IA les plus remarquables : #ia #ai #IA
1. SingularitéNET (AGIX)
Description : SingularityNET est une plateforme d'IA décentralisée qui permet aux développeurs de créer, partager et monétiser des services d'IA. Les utilisateurs peuvent accéder à un réseau de services d’IA interconnectés fonctionnant sur une plateforme blockchain.
Avantages : C'est un pionnier dans le domaine, et son association avec des personnalités connues, comme le Dr Ben Goertzel, lui confère une grande crédibilité.
2. Récupérer.ai (FET)
Description : Fetch.ai se concentre sur la création d'agents autonomes qui fonctionnent avec l'IA pour effectuer des tâches spécifiques dans l'écosystème blockchain. Les agents interagissent et accomplissent des tâches complexes de manière autonome, telles que l'optimisation du réseau et la gestion de l'énergie.
Avantages : Son orientation vers l’automatisation en fait une option unique sur le marché.
3.Protocole océanique (OCEAN)
Description : Ocean Protocol fournit un marché décentralisé pour les données, où les utilisateurs peuvent acheter, vendre et partager des données en toute sécurité. Ces données peuvent être utilisées pour former des modèles d’IA, au profit des chercheurs et des développeurs.
Avantages : La confidentialité et le contrôle des données sont une priorité, ce qui est attrayant dans un monde où les préoccupations en matière de sécurité sont croissantes.
4. Numériques (RMN)
Description : Numerai est un hedge fund décentralisé qui utilise des modèles de prédiction basés sur l'IA pour négocier sur les marchés financiers. Les data scientists créent des modèles et les forment pour améliorer les performances des fonds.
Avantages : incite les développeurs à améliorer la précision des modèles, et leur succès est lié aux performances de ces modèles.
