L'intelligenza artificiale (IA) è diventata un termine comune nel gergo quotidiano, mentre la blockchain, sebbene spesso vista come distinta, sta guadagnando importanza nel mondo della tecnologia, specialmente nell'ambito finanziario. Concetti come "IA Blockchain", "IA Crypto" e termini simili evidenziano la convergenza di queste due potenti tecnologie. Sebbene distinte, l'IA e la blockchain vengono sempre più combinate per guidare l'innovazione, la complessità e la trasformazione in vari settori.

L'integrazione di AI e blockchain sta creando un ecosistema multistrato con il potenziale di rivoluzionare i settori, migliorare la sicurezza e migliorare l'efficienza. Sebbene entrambi siano diversi e opposti l'uno all'altro. Ma la decentralizzazione dell'intelligenza artificiale è proprio la cosa giusta per dare autorità alle persone.

L'intero ecosistema AI decentralizzato può essere compreso suddividendolo in tre livelli principali: il livello applicativo, il livello middleware e il livello infrastrutturale. Ognuno di questi livelli è costituito da sottolivelli che lavorano insieme per consentire la creazione e l'implementazione senza soluzione di continuità dell'AI all'interno di framework blockchain. Scopriamo come funzionano realmente......

TL;DR

  • Livello applicativo: gli utenti interagiscono con servizi blockchain potenziati dall'intelligenza artificiale in questo livello. Esempi includono soluzioni di finanza, assistenza sanitaria, istruzione e supply chain basate sull'intelligenza artificiale.

  • Livello Middleware: questo livello collega le applicazioni all'infrastruttura. Fornisce servizi come reti di training AI, oracoli e agenti decentralizzati per operazioni AI senza soluzione di continuità.

  • Livello infrastrutturale: spina dorsale dell'ecosistema, questo livello offre soluzioni di cloud computing decentralizzate, rendering GPU e storage per operazioni di intelligenza artificiale e blockchain scalabili e sicure.

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💡Livello applicativo

L'Application Layer è la parte più tangibile dell'ecosistema, dove gli utenti finali interagiscono con servizi blockchain potenziati dall'AI. Integra l'AI con la blockchain per creare applicazioni innovative, guidando l'evoluzione delle esperienze utente in vari domini.

  • Applicazioni rivolte all'utente:

  1. Piattaforme finanziarie basate sull'intelligenza artificiale: oltre ai bot di trading basati sull'intelligenza artificiale, piattaforme come Numerai sfruttano l'intelligenza artificiale per gestire hedge fund decentralizzati. Gli utenti possono contribuire con modelli per prevedere i movimenti del mercato azionario e i modelli più performanti vengono utilizzati per informare le decisioni di trading nel mondo reale. Ciò democratizza l'accesso a strategie finanziarie sofisticate e sfrutta l'intelligenza collettiva.

  2. Organizzazioni autonome decentralizzate (DAO) basate sull'intelligenza artificiale: DAOstack sfrutta l'intelligenza artificiale per ottimizzare i processi decisionali all'interno delle DAO, garantendo una governance più efficiente prevedendo i risultati, suggerendo azioni e automatizzando le decisioni di routine.

  3. Healthcare dApps: Doc.ai è un progetto che integra l'intelligenza artificiale con la blockchain per offrire informazioni sanitarie personalizzate. I pazienti possono gestire i propri dati sanitari in modo sicuro, mentre l'intelligenza artificiale analizza i pattern per fornire raccomandazioni sanitarie personalizzate.

  4. Piattaforme educative: SingularityNET e Aletheia AI sono state pioniere nell'uso dell'intelligenza artificiale nell'istruzione, offrendo esperienze di apprendimento personalizzate, in cui tutor guidati dall'intelligenza artificiale forniscono una guida personalizzata agli studenti, migliorando i risultati di apprendimento attraverso piattaforme decentralizzate.

  • Soluzioni aziendali:

  1. Catena di fornitura basata sull'intelligenza artificiale: Morpheus.Network utilizza l'intelligenza artificiale per semplificare le catene di fornitura globali. Combinando la trasparenza della blockchain con le capacità predittive dell'intelligenza artificiale, migliora l'efficienza logistica, prevede le interruzioni e automatizza la conformità alle normative commerciali globali.

  2. Verifica dell'identità potenziata dall'intelligenza artificiale: Civic e uPort integrano l'intelligenza artificiale con la blockchain per offrire soluzioni avanzate di verifica dell'identità. L'intelligenza artificiale analizza il comportamento dell'utente per rilevare le frodi, mentre la blockchain garantisce che i dati personali rimangano protetti e sotto il controllo dell'utente.

  3. Soluzioni per città intelligenti: la Fondazione MXC sfrutta l'intelligenza artificiale e la blockchain per ottimizzare le infrastrutture urbane, gestendo ogni aspetto, dal consumo energetico al flusso del traffico, in tempo reale, migliorando così l'efficienza e riducendo i costi operativi.

🏵️ Livello middleware

Il Middleware Layer collega le applicazioni rivolte all'utente con l'infrastruttura sottostante, fornendo servizi essenziali che facilitano il funzionamento fluido dell'IA sulla blockchain. Questo layer assicura interoperabilità, scalabilità ed efficienza.

  • Reti di formazione AI:

Le reti di training AI decentralizzate su blockchain combinano la potenza dell'intelligenza artificiale con la sicurezza e la trasparenza della tecnologia blockchain. In questo modello, i dati di training AI sono distribuiti su più nodi su una rete blockchain, garantendo la privacy dei dati, la sicurezza e impedendo la centralizzazione dei dati.

  1. Ocean Protocol: questo protocollo si concentra sulla democratizzazione dell'IA fornendo un mercato per la condivisione dei dati. I provider di dati possono monetizzare i loro set di dati e gli sviluppatori di IA possono accedere a dati diversi e di alta qualità per addestrare i loro modelli, il tutto garantendo la privacy dei dati tramite blockchain.

  2. Cortex: una piattaforma AI decentralizzata che consente agli sviluppatori di caricare modelli AI sulla blockchain, dove possono essere accessibili e utilizzati dalle dApp. Ciò garantisce che i modelli AI siano trasparenti, verificabili e a prova di manomissione.

  3. Bittensor: il caso di una classe di sottolivello per tale implementazione può essere visto con Bittensor. È una rete di apprendimento automatico decentralizzata in cui i partecipanti sono incentivati ​​a mettere le loro risorse computazionali e set di dati. Questa rete è sostenuta dall'economia dei token TAO che premia i contributori in base al valore che aggiungono all'addestramento del modello. Questo modello democratizzato di addestramento dell'IA sta, in realtà, rivoluzionando il processo mediante il quale vengono sviluppati i modelli, rendendo possibile anche per i piccoli attori di contribuire e trarre vantaggio dalla ricerca all'avanguardia sull'IA.

  • Agenti AI e sistemi autonomi:

In questo sottolivello, l'attenzione è rivolta maggiormente alle piattaforme che consentono la creazione e l'implementazione di agenti AI autonomi che sono quindi in grado di eseguire attività in modo indipendente. Questi interagiscono con altri agenti, utenti e sistemi nell'ambiente blockchain per creare un ecosistema di processi guidato dall'AI autosufficiente.

  1. SingularityNET: un mercato decentralizzato per servizi di intelligenza artificiale in cui gli sviluppatori possono offrire le loro soluzioni di intelligenza artificiale a un pubblico globale. Gli agenti di intelligenza artificiale di SingularityNET possono negoziare, interagire ed eseguire autonomamente i servizi, facilitando un'economia decentralizzata di servizi di intelligenza artificiale.

  2. iExec: questa piattaforma fornisce risorse di cloud computing decentralizzate specificatamente per le applicazioni di intelligenza artificiale, consentendo agli sviluppatori di eseguire i propri algoritmi di intelligenza artificiale su una rete decentralizzata, il che migliora la sicurezza e la scalabilità riducendo al contempo i costi.

  3.  Fetch.AI: un esempio di classe di questo sottolivello è Fetch.AI, che agisce come una sorta di middleware decentralizzato su cui "agenti" completamente autonomi rappresentano gli utenti nello svolgimento delle operazioni. Questi agenti sono in grado di negoziare ed eseguire transazioni, gestire dati o ottimizzare processi, come la logistica della supply chain o la gestione energetica decentralizzata. Fetch.AI sta gettando le basi per una nuova era di automazione decentralizzata in cui gli agenti AI gestiscono attività complesse in una vasta gamma di settori.

  • Oracoli basati sull'intelligenza artificiale:

Gli oracoli sono molto importanti per portare i dati off-chain on-chain. Questo sottolivello implica l'integrazione dell'IA negli oracoli per migliorare l'accuratezza e l'affidabilità dei dati da cui dipendono gli smart contract.

  1. Oraichain: Oraichain offre servizi Oracle basati sull'intelligenza artificiale, fornendo input di dati avanzati a contratti intelligenti per dApp con interazione più complessa e dinamica. Consente ai contratti intelligenti che sono agili nell'analisi dei dati o nei modelli di apprendimento automatico alla base dell'esecuzione del contratto di relazionarsi agli eventi che si verificano nel mondo reale.

  2. Chainlink: oltre ai semplici feed di dati, Chainlink integra l'intelligenza artificiale per elaborare e fornire analisi di dati complesse a contratti intelligenti. Può analizzare grandi set di dati, prevedere risultati e offrire supporto decisionale ad applicazioni decentralizzate, migliorandone la funzionalità.

  3. Augur: Sebbene sia principalmente un mercato di previsione, Augur utilizza l'intelligenza artificiale per analizzare i dati storici e prevedere eventi futuri, alimentando queste informazioni nei mercati di previsione decentralizzati. L'integrazione dell'intelligenza artificiale garantisce previsioni più accurate e affidabili.

⚡ Livello infrastrutturale

L'Infrastructure Layer costituisce la spina dorsale dell'ecosistema Crypto AI, fornendo la potenza di calcolo, l'archiviazione e la rete essenziali necessarie per supportare le operazioni AI e blockchain. Questo layer assicura che l'ecosistema sia scalabile, sicuro e resiliente.

  • Cloud Computing decentralizzato:

Le piattaforme di sottolivello dietro questo livello forniscono alternative ai servizi cloud centralizzati per mantenere tutto decentralizzato. Ciò fornisce scalabilità e potenza di elaborazione flessibile per supportare carichi di lavoro AI. Sfruttano risorse altrimenti inutilizzate nei data center globali per creare un'infrastruttura cloud elastica, più affidabile e più economica.

  1.   Akash Network: Akash è una piattaforma di cloud computing decentralizzata che condivide le risorse di calcolo inutilizzate dagli utenti, formando un mercato per i servizi cloud in un modo che diventa più resiliente, conveniente e sicuro rispetto ai provider centralizzati. Per gli sviluppatori di IA, Akash offre molta potenza di calcolo per addestrare modelli o eseguire algoritmi complessi, diventando quindi un componente fondamentale dell'infrastruttura di IA decentralizzata.

  2. Ankr: Ankr offre un'infrastruttura cloud decentralizzata in cui gli utenti possono distribuire carichi di lavoro AI. Fornisce un'alternativa conveniente ai tradizionali servizi cloud sfruttando risorse sottoutilizzate nei data center a livello globale, garantendo elevata disponibilità e resilienza.

  3. Dfinity: The Internet Computer di Dfinity mira a sostituire l'infrastruttura IT tradizionale fornendo una piattaforma decentralizzata per l'esecuzione di software e applicazioni. Per gli sviluppatori di IA, ciò significa distribuire applicazioni di IA direttamente su un Internet decentralizzato, eliminando la dipendenza da provider cloud centralizzati.

  • Reti di elaborazione distribuita:

Questo sottolivello è costituito da piattaforme che eseguono calcoli su una rete globale di macchine in modo tale da offrire l'infrastruttura necessaria per carichi di lavoro su larga scala correlati all'elaborazione dell'intelligenza artificiale.

  1.   Gensyn: l'obiettivo principale di Gensyn è l'infrastruttura decentralizzata per carichi di lavoro AI, fornendo una piattaforma in cui gli utenti contribuiscono con le loro risorse hardware per alimentare le attività di formazione e inferenza AI. Un approccio distribuito può garantire la scalabilità dell'infrastruttura e soddisfare le richieste di applicazioni AI più complesse.

  2. Hadron: questa piattaforma si concentra sul calcolo AI decentralizzato, dove gli utenti possono affittare potenza di calcolo inutilizzata agli sviluppatori AI. La rete decentralizzata di Hadron è particolarmente adatta per attività AI che richiedono un'elaborazione parallela massiva, come l'addestramento di modelli di deep learning.

  3. Hummingbot: un progetto open source che consente agli utenti di creare bot di trading ad alta frequenza su exchange decentralizzati (DEX). Hummingbot utilizza risorse di elaborazione distribuita per eseguire complesse strategie di trading basate sull'intelligenza artificiale in tempo reale.

  • Rendering GPU decentralizzato:

Nel caso della maggior parte delle attività di intelligenza artificiale, in particolare quelle con grafica integrata, e in quei casi con elaborazione dati su larga scala, il rendering GPU è fondamentale. Tali piattaforme offrono un accesso decentralizzato alle risorse GPU, il che significa che ora sarebbe possibile eseguire attività di calcolo pesanti che non si basano su servizi centralizzati.

  1. Render Network: la rete si concentra sulla potenza di rendering GPU decentralizzata, in grado di svolgere attività di intelligenza artificiale, per essere precisi quelle eseguite in modo intensivo, training di reti neurali e rendering 3D. Ciò consente alla Render Network di sfruttare il più grande pool di GPU al mondo, offrendo una soluzione economica e scalabile agli sviluppatori di intelligenza artificiale, riducendo al contempo il time-to-market per prodotti e servizi basati sull'intelligenza artificiale.

  2. DeepBrain Chain: una piattaforma di elaborazione AI decentralizzata che integra la potenza di elaborazione GPU con la tecnologia blockchain. Fornisce agli sviluppatori AI l'accesso alle risorse GPU distribuite, riducendo i costi di addestramento dei modelli AI e garantendo al contempo la privacy dei dati.

  3. NKN (New Kind of Network): pur essendo principalmente una rete di trasmissione dati decentralizzata, NKN fornisce l'infrastruttura di base per supportare il rendering GPU distribuito, consentendo un addestramento e una distribuzione efficienti dei modelli di intelligenza artificiale su una rete decentralizzata.

  • Soluzioni di storage decentralizzate:

La gestione di grandi quantità di dati che verrebbero sia generati che elaborati in applicazioni AI richiede uno storage decentralizzato. Include piattaforme in questo sottolivello, che garantiscono accessibilità e sicurezza nella fornitura di soluzioni di storage.

  1. Filecoin: Filecoin è una rete di archiviazione decentralizzata in cui le persone possono archiviare e recuperare dati. Ciò fornisce un'alternativa scalabile ed economicamente comprovata alle soluzioni centralizzate per le quantità di dati, molte volte enormi, richieste nelle applicazioni AI. Nella migliore delle ipotesi. Nella migliore delle ipotesi, questo sottolivello fungerebbe da elemento di supporto per garantire l'integrità e la disponibilità dei dati nelle dApp e nei servizi basati su AI.

  2. Arweave: questo progetto offre una soluzione di archiviazione permanente e decentralizzata, ideale per preservare le grandi quantità di dati generate dalle applicazioni AI. Arweave garantisce l'immutabilità e la disponibilità dei dati, il che è fondamentale per l'integrità delle applicazioni AI-driven.

  3. Storj: un'altra soluzione di archiviazione decentralizzata, Storj consente agli sviluppatori di intelligenza artificiale di archiviare e recuperare grandi set di dati su una rete distribuita in modo sicuro. La natura decentralizzata di Storj garantisce ridondanza dei dati e protezione contro singoli punti di errore.

🟪 Come funzionano insieme i livelli specifici?

  • Generazione e archiviazione dei dati:

    I dati sono la linfa vitale dell'IA. Le soluzioni di archiviazione decentralizzate dell'Infrastructure Layer come Filecoin e Storj garantiscono che le grandi quantità di dati generate siano archiviate in modo sicuro, facilmente accessibili e immutabili. Questi dati vengono quindi immessi nei modelli di IA ospitati su reti di formazione IA decentralizzate come Ocean Protocol o Bittensor.

  • Formazione e distribuzione di modelli di intelligenza artificiale: Il Middleware Layer, con piattaforme come iExec e Ankr, fornisce la potenza di calcolo necessaria per addestrare modelli AI. Questi modelli possono essere decentralizzati utilizzando piattaforme come Cortex, dove diventano disponibili per l'uso da parte delle dApp.

  •  Esecuzione e interazione: Una volta addestrati, questi modelli di intelligenza artificiale vengono distribuiti all'interno del livello applicativo, dove le applicazioni rivolte all'utente come ChainGPT e Numerai li utilizzano per fornire servizi personalizzati, eseguire analisi finanziarie o migliorare la sicurezza tramite il rilevamento delle frodi basato sull'intelligenza artificiale.

  • Elaborazione dati in tempo reale: Gli oracoli nel livello Middleware, come Oraichain e Chainlink, forniscono dati elaborati dall'intelligenza artificiale in tempo reale ai contratti intelligenti, consentendo applicazioni decentralizzate dinamiche e reattive.

  • Gestione dei sistemi autonomi: Gli agenti di intelligenza artificiale di piattaforme come Fetch.AI operano in modo autonomo, interagendo con altri agenti e sistemi nell'ecosistema blockchain per eseguire attività, ottimizzare i processi e gestire operazioni decentralizzate senza intervento umano.

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