Wyobraź sobie świat, w którym komputery mogą uczyć się i dostosowywać tak samo jak ludzie. Potrafią samodzielnie podejmować decyzje, rozpoznawać wzorce i stale poprawiać efektywność zadań. Wszystko to wynika ze sztucznej inteligencji, która rewolucjonizuje różne gałęzie przemysłu, poprawia efektywność, promuje innowacyjność i rozwój.

Rzecz w tym, że sztuczna inteligencja to nie magia. Nauka wymaga dużej ilości danych, a same surowe dane nie mają dużej wartości. Dane muszą być zorganizowane, sklasyfikowane i zinterpretowane tak, aby miały znaczenie dla maszyny. Proces ten nazywa się adnotacją danych AI.

Adnotacja danych AI przypomina uczenie maszyn widzenia, słyszenia i rozumienia rzeczy. Przykładowo, jeśli chcesz, aby autonomiczny samochód zatrzymywał się po napotkaniu pieszych lub czerwonych świateł, podczas procesu szkolenia AI musisz oznaczyć te obiekty na obrazach i filmach wykorzystywanych do szkolenia. Wymaga to ręcznego identyfikowania i oznaczania pieszych i czerwonych świateł na zdjęciach i filmach. Dostarczając te dane z adnotacjami do szkolenia w zakresie modeli sztucznej inteligencji, samochody mogą w rzeczywistości nauczyć się rozpoznawać pieszych i czerwone światła oraz reagować na nie.

Rysunek 1. To zdjęcie jest przykładem adnotacji danych. Piesi oznaczeni są na niebiesko, a pojazdy na pomarańczowo. Służą do uczenia modelu AI w zakresie rozpoznawania obiektów.

Analiza rynku

Adnotacja danych AI ma kluczowe znaczenie przy tworzeniu nowych produktów i usług w różnych branżach, w tym medycznej, handlu detalicznym, motoryzacyjnym i bankowym. Wraz ze wzrostem popytu przychody branży znacznie wzrosły i oczekuje się, że będą nadal rosły w przyszłości. W miarę jak coraz więcej firm wdraża sztuczną inteligencję i opracowuje nowe metody uczenia się, zapotrzebowanie na adnotacje do danych stale rośnie.

Oczekuje się, że globalny rynek rozwiązań i usług w zakresie adnotacji danych wzrośnie z 11,6 miliarda dolarów w 2022 r. do 46,9 miliarda dolarów w 2030 r., przy oczekiwanej złożonej rocznej stopie wzrostu (CAGR) na poziomie 19,5%.

(Źródło danych: https://www.kbvresearch.com/data-labeling-solution-and-services-market/)

Rysunek 2. Wielkość rynku adnotacji danych

Jak OORT Datahub rewolucjonizuje branżę adnotacji danych

Rysunek 3. Jak działa OORT Datahub

Notatka:

a. Pamięć masowa OORT: zdecentralizowane rozwiązanie pamięci masowej na poziomie przedsiębiorstwa.

b. Olympus Blockchain: Blockchain warstwy 1 firmy OORT służy do rejestrowania i weryfikacji procesu gromadzenia danych i dodawania adnotacji.

Tradycyjna branża adnotacji danych jest w dużym stopniu zależna od pracy fizycznej i brakuje jej przejrzystości, co skutkuje wyjątkowo niskimi wynagrodzeniami pracowników. Wykorzystanie blockchainu i kryptowalut może znacznie rozwiązać te problemy. Dzięki technologii blockchain i kryptowalutom adnotacje danych AI stały się bezpieczniejsze i wygodniejsze w skali globalnej. Firma OORT Datahub była pionierem tego nowego podejścia, które nazywa zdecentralizowaną adnotacją danych. Rysunek 4 przedstawia szczegółowe porównanie OORT Datahub z tradycyjną branżą adnotacji danych.

Rysunek 4. Porównanie OORT Datahub z tradycyjnymi produktami do adnotacji danych

globalne zaangażowanie

Zdecentralizowane adnotacje danych pozwalają ludziom na całym świecie uczestniczyć i zarabiać kryptowalutę poprzez swoją pracę. Metoda ta przełamuje ograniczenia tradycyjnych platform. Na przykład Toloka rekrutuje wyłącznie personel zajmujący się gromadzeniem danych i sporządzaniem adnotacji w określonych krajach, a opłacanie tego personelu za granicą jest trudne. Podobnie jak osoby fizyczne mogą dokonywać transakcji bez granic za pośrednictwem Bitcoin, współpracownicy OORT Datahub mogą z łatwością zarobić dodatkowy dochód z dowolnego miejsca na świecie.

Otwarty i przejrzysty

Blockchain zwiększa przejrzystość procesu adnotacji danych AI. Każdy krok od wykonania zadania do płatności jest rejestrowany i weryfikowany na blockchainie. Ta przejrzystość skutecznie ogranicza błędy i spory dotyczące etykietowania danych oraz zwiększa zaufanie między projektami AI a użytkownikami uczestniczącymi w etykietowaniu danych. W OORT Datahub OORT wykorzystuje wysokowydajny łańcuch bloków warstwy 1 – protokół Olympus – aby zapewnić przejrzystość procesu wstępnego przetwarzania danych.

Ochrona danych

Wszystkie dane AI w DataHub będą przechowywane w pamięci OORT. OORT Storage to zdecentralizowane rozwiązanie pamięci masowej firmy OORT na poziomie korporacyjnym. Zarówno surowe, jak i opatrzone adnotacjami dane są szyfrowane i przechowywane w fragmentach w różnych lokalizacjach, aby zapewnić, że nie zostaną naruszone ani nie uzyska się do nich dostępu bez autoryzacji. Z kolei dane zarządzane przez scentralizowane platformy chmurowe są bardziej podatne na ataki hakerów ze względu na luki w zabezpieczeniach.

Natychmiastowa płatność

Korzystanie z płatności kryptowalutowych przyspiesza proces płatności, dzięki czemu płatności transgraniczne są szybsze i tańsze. Inteligentne kontrakty zapewniają efektywną dystrybucję zadań, a po wykonaniu zadań współpracownicy otrzymują płatność w ciągu kilku minut. Dla porównania, tradycyjne metody są powolne i złożone, często trwają tygodnie lub miesiące. Co ważniejsze, OORT Datahub wprowadza nowy mechanizm nagradzania, a uczestnicy Datahub otrzymają NFT jako dodatkowe nagrody. Te NFT dają posiadaczom prawo do udziału w przyszłych przychodach ze sprzedaży danych, zapewniając użytkownikom wyższy potencjał zarobkowy.

Rozwój narzędzia współpracy społecznościowej

OORT DataHub zachęca członków społeczności do wspólnego opracowywania małych narzędzi do gromadzenia danych AI i dodawania adnotacji. Dzięki udziałowi programistów, ekspertów ds. danych i projektów AI gadżety te staną się bardziej wydajne i praktyczne.

Kontrola jakości

Jakość zebranych i opatrzonych adnotacjami danych zawsze była problemem w branży adnotacji danych. Dane niskiej jakości będą miały poważny wpływ na efekt szkoleniowy sztucznej inteligencji. OORT DataHub wykorzystuje algorytm konsensusu Proof of Honesty (PoH), półautomatyczny mechanizm kontroli jakości z udziałem człowieka. Algorytm pozwala szybko zweryfikować poprawność przesłanych etykiet danych, w przeciwieństwie do tradycyjnych firm, które polegają na ręcznej weryfikacji, która jest podatna na pominięcia i błędy ludzkie.

Podsumowując, OORT DataHub poprawia wydajność, upraszczając i przyspieszając proces gromadzenia danych i dodawania adnotacji. Dzięki technologii blockchain i zdecentralizowanym usługom przechowywania zwiększa się również bezpieczeństwo i prywatność wstępnego przetwarzania danych, zachęcając w ten sposób do udziału i wkładu użytkowników z całego świata.