Искусственный интеллект (ИИ) быстро становится центральной частью нашей повседневной жизни.

Персональные помощники, такие как Google Assistant и Siri, полагаются на AI для обработки речевого ввода. Системы рекомендаций, которые предлагают песни, рестораны или новости, также работают на ИИ. Кроме того, есть такие громкие проекты, как AlphaGo, в котором использовалась искусственная нейронная сеть для победы над игроками-людьми в одной из самых сложных стратегических игр, когда-либо созданных..

Нет сомнений в том, что мы вступаем в будущее, основанное на искусственном интеллекте. Некоторые организации даже используют его для сканирование на наличие болезней и поиск экзопланет. Но стоимость запуска этих приложений трудно игнорировать. Многие стартапы тратят до 20-30% своего финансирования только на эксплуатационные расходы на оборудование..

DeepBrain Chain надеется решить проблему роста затрат на обработку путем объединение технология блокчейн с искусственным интеллектом. По предварительным оценкам, предприятия могут сэкономить до 70%, покупая данные и вычислительную мощность через DeepBrain вместо создания собственной инфраструктуры..

Недавно команда DeepBrain Chain объявила о своих первых успешных запусках моделей искусственного интеллекта в тестовой сети, сигнализируя о первых шагах проекта к общедоступности..

Проблемы стоимости

За последние 5 лет было запущено более 5000 стартапов в области искусственного интеллекта. Венчурный сканер отчеты Общий годовой темп роста финансирования этих проектов составляет 83%, достигнув в 2023 году более 14 миллиардов долларов. В первом квартале 2023 года было зафиксировано рекордное отраслевое финансирование в размере 2,5 миллиардов долларов, что на 11% больше, чем в первом квартале 2023 года..

AlphaGo – одно из самых известных приложений глубокого обучения и искусственного интеллекта. Его разработчик DeepMind был приобретен Google в 2014 году. Несмотря на широко разрекламированные успехи предприятия, DeepMind продолжает публиковать финансовые потери каждый год, только в 2016 году задолженность составила более 162 миллионов долларов..

Операционные расходы и судебные издержки играют большую роль в финансовом состоянии DeepMind, но использование AlphaGo тоже не из дешевых. Версия AlphaGo, в которой играл южнокорейский профессиональный игрок в го Ли Седол, работала на 1920 стандартных процессорах и 280 модифицированных графических процессорах, что привело к эксплуатационным расходам в 3000 долларов на одну игру..

Чтобы заставить любую модель ИИ работать с заметной точностью, требуются тысячи часов обучения. Легко понять, как предприятия искусственного интеллекта могут накапливать большие счета за оборудование в попытке запустить единственный продукт искусственного интеллекта..

Другие компании, работающие с машинным обучением и искусственным интеллектом, сталкиваются с такими же проблемами, как DeepMind. Большинство из них не могут полагаться на бездонные карманы материнской компании размером с Google, чтобы поддерживать их финансирование. Снижение затрат имеет решающее значение для непрерывной работы, и 30%, которые уходят на оборудование, – отличное место для начала..

Финансирование искусственного интеллекта с 2011 по 2023 год – изображение с сайта venturescanner.com

Войдите в сеть DeepBrain

Технология блокчейн – идеальное решение для сдерживания роста затрат на запуск приложений искусственного интеллекта. Это быстрорастущий, масштабируемый и прибыльный сектор, который начал проникать в мейнстрим благодаря популярности криптовалют..

DeepBrain Chain будет работать как децентрализованный рынок данных и вычислительной мощности. В настоящее время он работает на Блокчейн NEO но после выхода основной сети разделится на собственную боковую цепочку. После этого предприятия могут приобретать вычислительную мощность, необходимую для запуска своих приложений, без необходимости инвестировать в собственную выделенную инфраструктуру..

DeepBrain удовлетворит потребности этих организаций, предоставив гибкую, высокопроизводительную сеть с малой задержкой, которая сохраняет конфиденциальность за счет децентрализации и шифрования. По предварительным оценкам, для большинства клиентов экономия затрат составит не менее 70%..

Успехи в тестовой сети

3 июня 2023 года команда разработчиков DeepBrain Chain успешно запустила три типа реальных обучающих моделей ИИ в частной тестовой сети. Результаты этого теста не были объявлены, но цель заключалась не в том, чтобы протестировать ИИ, а только в способности тестовой сети запускать программы в рабочей среде..

Первым успешным тестом была модифицированная база данных Национального института стандартов и технологий (MNIST), своего рода «Hello World» для машинного обучения. Команда DeepBrain успешно запустила MNIST в тестовой сети с ограниченным набором из 250 изображений..

Полный тест MNIST содержит 60 000 изображений рукописных цифр, взятых у учащихся старших классов и сотрудников Бюро переписи населения США. ИИ должен использовать распознавание изображений на каждом сканировании, чтобы интерпретировать маркировку и правильно определить как можно больше чисел.

Второй тест ИИ представлял собой модель обработки естественного языка, запускаемую с использованием сверточных нейронных сетей (CNN).. CNN анализировать изображения как группы пикселей за раз, что позволяет определять формы и края, сравнивая различия в матричных данных. При выполнении языковой обработки CNN могут «видеть» слова в документе и расшифровывать простые значения из контекста..

Наконец, команда DeepBrain успешно запустила модель категоризации текста на китайском языке, используя предварительно обученную версию doc2vector. Эта программа является продолжением word2vec который строит вложения слов из отсканированных текстовых документов. Модель обычно используется для восстановления лингвистического контекста из входных данных документа, что позволяет нейронным сетям понимать письменный язык..

Дорожная карта и вехи

В январе 2023 года DeepBrain объявила о партнерстве с лицензиатом Disney по серии  Микки Маус игрушки которые слушают и реагируют на ввод речи. Образовательный робот отгрузил более 3 миллионов единиц в 2023 году. DeepBrain поможет улучшить его возможности обучения для следующего выпуска продукта..

Наиболее заметным предстоящим событием станет запуск тестовой сети DeepBrain Chain, запланированный на конец июня. После успеха начальных тестов команда чувствует, что продукт готов принимать общедоступные приложения. Релиз основной сети последует через несколько месяцев с запланированным запуском в октябре 2023 года..

В Скайнет Проект была открыта в середине июня 2023 года, чтобы помочь укрепить сеть в рамках подготовки к публичному размещению. Пользователи, соответствующие требованиям к оборудованию, могут подать заявку на присоединение к Skynet и получить права приоритета майнинга в основной сети, дополнительные точки согласования узлов и бесплатное использование ресурсов DeepBrain во время работы проекта Skynet..

DeepBrain Chain создала партнерство с SingularityNET, открытым децентрализованным стеком AI, целью которого является демократизация доступа к искусственному интеллекту. Альянс позволит обмениваться данными и сервисами обработки между обеими платформами через структуру, которую команды создают в настоящее время..

Дорожная карта DeepBrain Chain включает платформу до запуска основной сети в октябре 2023 года и включает тестирование и доработку в течение 2023 года..

Будущее DeepBrain Chain

DeepBrain Chain – первая в мире вычислительная платформа искусственного интеллекта, основанная на блокчейне, и она появилась как раз вовремя, чтобы извлечь выгоду из быстро развивающейся отрасли..

Технологические гиганты Google и Baidu потратили от 20 до 30 миллиардов долларов на разработку ИИ. Сама отрасль может стоить более триллион долларов к 2035 году. Для сравнения, чистая выручка ОПЕК от экспорта нефти достигла своего современного пика в 917 миллиардов долларов в 2012 году и с тех пор упала почти вдвое..

DeepBrain Chain в настоящее время сосредотачивает большую часть своих усилий на предприятиях в Китае, стране уравновешенный стать мировым лидером в области искусственного интеллекта. Генеральный директор DeepBrain Хе Ён объясняет это тем, насколько легко собирать и использовать данные в Китае по сравнению с другими странами..

Есть некоторые опасения по поводу способности и желания DeepBrain расширяться на другие территории, в первую очередь в Европу и Соединенные Штаты. Партнерство с SingularityNET предполагает, что DeepBrain Chain не намерен навсегда оставаться проектом, ориентированным на Китай..

Пока что будущее DeepBrain Chain выглядит светлым. Он занял место в наших функциях на захватывающие проекты NEO и перспективные проекты AI blockchain Ранее в этом году. Если запуск тестовой и основной сети пройдет гладко, DeepBrain Chain может стать первым проектом, к которому компании обратятся при поиске партнерских отношений с ИИ..

Связанный: Блокчейн и искусственный интеллект: преимущества децентрализованного ИИ