要点

  • NEARプロトコル、Internet Computer、人工超知能アライアンス、レンダー、ビッテンソーは、AI技術をより効率的かつアクセスしやすくすることを目的としたブロックチェーンプロジェクトです。

  • これらのプロジェクトは、ネットワークのパフォーマンスを最適化し、自律エージェントを有効にし、分散型AIトレーニングプロセスを実現するなど、さまざまな方法で人工知能を統合しています。

  • AIとブロックチェーンの暗号通貨分野における統合は、革新を促進し、DAppに新しい機会を提供し、多くの開発者やユーザーに利益をもたらしています。

序論

暗号通貨と人工知能 (AI) の結合は、テクノロジー分野で最もエキサイティングな発展の一つです。AIがさまざまな業界に浸透するにつれて、ますます多くのブロックチェーンプロジェクトがAIを利用してエコシステムを改善することに焦点を当てています。

この記事では、市場に存在するトップAI暗号通貨プロジェクトを探ります。2024年8月現在、上位5つのAIプロジェクトは、NEARプロトコル (NEAR)、Internet Computer (ICP)、人工超知能アライアンス (FET)、レンダー (RNDR)、ビッテンソー (TAO) です。それぞれのプロジェクトとAIとの統合方法について詳しく見ていきましょう。

1. NEARプロトコル (NEAR)

時価総額:468億ドル(2024年8月現在)。

NEARプロトコルとは何ですか?

NEARプロトコルは、Layer 1ブロックチェーンであり、Ethereumなどの人気ネットワークで一般的なスケーラビリティの問題を解決することを目的としています。NEARは2020年に登場し、「ナイトシェード」(Nightshade) と呼ばれる独自のシャーディング技術を採用し、作業負荷を複数の検証者ノードに分配することで、ネットワークが毎秒数千件の取引を処理できるようにしています。

この方法により、分散型アプリケーション(DApp)に対して効率的なスケーラブルなプラットフォームを提供できます。NEARはまた、レインボーブリッジを活用してクロスチェーン相互運用性を提供し、ユーザーがEthereumとNEARの間で資産を転送できるようにします。さらに、NEARエコシステムは、Ethereumベースのアプリケーションとの互換性を高めるLayer 2ソリューション「Aurora」を提供しています。

NEARはどのようにAIと統合されていますか?

NEARプロトコルは、特にそのスマートコントラクトの実行とDApp開発において、AIをさまざまな方法で統合しています。AIはトラフィックを予測し管理することでネットワークのパフォーマンスを最適化し、取引の効率を向上させ、遅延を減少させます。

さらに、NEARはAI駆動の開発者ツールを探索しており、スマートコントラクトの作成と展開を自動化し簡素化するのに役立ちます。開発者は大量のブロックチェーン技術の知識を持たなくても、より複雑で信頼性の高いDAppを簡単に作成できます。

詳しくは:NEARプロトコル (NEAR) とは何ですか?

2. インターネットコンピュータ (ICP)

時価総額:364億ドル(2024年8月現在)。

インターネットコンピュータとは何ですか?

DFINITY財団によって作成されたインターネットコンピュータプロトコルは、さまざまなDAppやWeb3サービスの作成をサポートすることでインターネットの機能を拡張することを目的としたブロックチェーンプロジェクトです。

たとえば、開発者はICPのマルチチェーン機能とフルスタックツールを利用して、ソーシャルメディアチャネル、エンタープライズプラットフォーム、ゲーム、バーチャルリアリティなどを構築できます。従来のブロックチェーンは通常、クラウドサービスを使用してDAppを運営しますが、ICPは分散型ネットワーク上でそれを直接実行できます。この方法は、より高いセキュリティ、優れたスケーラビリティ、および高い効率を提供します。

ICPはどのようにAIと統合されていますか?

AIはDAppの機能を強化し、ICPエコシステムにおいて重要な役割を果たします。ICPはAIアルゴリズムをスマートコントラクトやDAppに直接統合できるため、複雑な計算や意思決定プロセスを自律的に実行できます。これは、DeFiにおいて特に役立ち、AIは取引戦略の最適化、リスク管理

3. 人工超知能アライアンス (FET)

時価総額:280億ドル(2024年8月現在)。

人工超知能アライアンスとは何ですか?

Fetch.ai、SingularityNET、Ocean Protocolによって構成される人工超知能 (ASI) アライアンスは、分散型汎用人工知能 (AGI) の発展を推進し、最終的には超人工知能 (ASI) を実現することを目的とした戦略的な共同作業です。

ASIアライアンスは、Fetch.aiの自律エージェント、SingularityNETのオープンソースAGIプログラム、Ocean Protocolの安全なデータ取引フレームワークを活用して、AIの研究と革新のペースを加速することを目指しています。

人工超知能アライアンスはどのようにAIと統合されているのですか?

プラットフォームの自律エージェントはAIアルゴリズムによって支えられており、契約交渉、物流最適化、エネルギー消費管理などの複雑なタスクを実行する能力を持っています。これらのエージェントは、リアルタイムで相互作用でき、さまざまなデータとサービスのための動的で効率的な市場を作成します。

ASIアライアンスは、オープンソースソリューションとAI革新の成果の公平な分配を強調することによって、分散型AIの発展を促進しています。この方法は、AIの発展のペースを加速させるだけでなく、これらの技術によってさまざまなタイプのユーザーが恩恵を受けることを保証します。

詳しくは:人工超知能 (ASI) アライアンスとは何ですか?

4. レンダー (RNDR)

時価総額:204億ドル(2024年8月現在)。

レンダーとは何ですか?

レンダーは、デジタルアーティストやスタジオを、遊休計算能力を持つGPU所有者と結びつけることを目的とした分散型GPUレンダリングプラットフォームです。このプラットフォームは、ユーザーが分散型GPUリソースを使用して高品質なグラフィックスやアニメーションをレンダリングできるようにし、クリエイターのコストや使用料を削減します。

このプラットフォームはRNDRトークンを使用し、Ethereumベースのスマートコントラクトを通じて安全な自動化支払いを実現し、クリエイターとノードオペレーターのためにシンプルで透明な取引プロセスを構築します。この分散型アプローチは、従来の中央集権的なレンダリングサービスの関連コストを削減するだけでなく、小規模なスタジオ、独立系アーティスト、その他高価なハイエンドGPUハードウェアを使用できないクリエイターなど、より多くのオーディエンスに高度なレンダリング機能を提供します。

レンダーはどのようにAIと統合されているのですか?

レンダーはAIを利用してレンダリングプロセスを最適化し、そのネットワーク全体の効率を向上させます。AIアルゴリズムはGPUリソースの配分を最適化するために使用され、レンダリングタスクを可能な限り迅速かつコスト効率良く完了させることを保証します。

さらに、AIはレンダリングプロセスにも応用され、特に画像の拡大、テクスチャ生成、およびリアルタイムレンダリングなどのタスクにおいて、アーティストが高価なハードウェアなしでプロフェッショナルな効果を簡単に達成できるように、グラフィックスやアニメーションの品質を向上させます。

詳しくは:レンダー (RNDR) とは何ですか?

5. ビッテンソー (TAO)

時価総額:203億ドル(2024年8月現在)。

ビッテンソーとは何ですか?

ビッテンソー (TAO) は、AI駆動のオープンソース神経ネットワークを作成するためのブロックチェーンベースの分散型プロトコルです。中央集権的な実体によって制御される従来のAIモデルとは異なり、ビッテンソーはAIのトレーニングと使用の分散化を目指しており、すべての参加者がネットワークに計算能力とデータを提供できるようにします。これにより、参加者はTAO暗号通貨の報酬を得ることができるグローバルな分散型AIネットワークが構築されます。

ビッテンソーはどのようにAIと統合されていますか?

ビッテンソー全体のプロトコルはAIを中心に構築されており、参加者(「マイナー」と呼ばれる)が貴重なデータと計算能力を提供してネットワーク上でAIモデルをトレーニングします。見返りに、マイナーは提供した質と量に応じてTAOの報酬を受け取ります。

さらに、ビッテンソーはそのコンセンサスメカニズムにもAIを統合しています。ネットワークはAIを使用して貢献を評価し、これらの貢献者がネットワークにもたらす価値に基づいて報酬を公正に分配することを保証し、有用なデータと計算リソースの使用を促進し、より正確で効率的なAIモデルを構築することを目的としています。

結論

人工知能とブロックチェーン技術の融合は、テクノロジー分野の新たなフロンティアを代表し、革新と破壊の可能性を与えています。NEARプロトコル、Internet Computer、人工超知能アライアンス、レンダー、ビッテンソーは、それぞれ独自の方法と設計理念を持ち、ブロックチェーン分野の人気のAIプロジェクトです。

関連資料

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