الذكاء الاصطناعي الأكثر ذكاءً، أقرب إليك: مدعوم من شبكة AIOZ

ينتقل الذكاء الاصطناعي بسرعة من مختبرات الأبحاث إلى التطبيقات الواقعية - من الكاميرات الذكية والمساعدين الصوتيين إلى المصادقة البيومترية وإدارة المحتوى المباشر.
مع نمو التبني، أصبحت الحاجة إلى البنية التحتية للاستدلال المستجيبة والقابلة للتطوير والمرنة أكثر أهمية من أي وقت مضى.
ندخل الآن إلى الاستدلال اللامركزي، وهو نهج جديد يجمع بين نشر النماذج الذكية وقوة الشبكات الموزعة. بفضل بنيتها DePIN، تُرسي شبكة AIOZ الأساس لتحويل هذه الرؤية إلى واقع.

ما هو الاستدلال اللامركزي على الحافة؟

يتيح الاستدلال اللامركزي للذكاء الاصطناعي للنماذج العمل بشكل أقرب إلى المكان الذي يتم فيه إنشاء البيانات - على شبكة موزعة من الأجهزة المعروفة باسم الحافة.
بدلاً من الاعتماد فقط على مراكز الحوسبة المركزية، يمكن التعامل مع المهام بواسطة أجهزة موزعة جغرافيًا توفر قوة المعالجة عندما وأينما كانت هناك حاجة إليها.
يفتح هذا النهج إمكانيات جديدة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، وخاصة في المجالات التي تكون فيها الاستجابة وموقع البيانات وقابلية التوسع مهمة.

نهج AIOZ: الاستدلال على DePIN

شبكة AIOZ DePIN (شبكة البنية التحتية المادية اللامركزية) هي شبكة موزعة عالميًا لأجهزة الحوسبة. يمكن استخدام هذه الأجهزة لاستضافة وتشغيل مهام استدلال الذكاء الاصطناعي، مما يوفر بنية تحتية مرنة ومدعومة من قِبل المجتمع.
يمكن للمطورين بناء نماذج ونشرها في هذه البيئة اللامركزية. إليك كيفية إضافة القيمة:

• قابلية التوسع المرنة: ومع نشر المزيد من النماذج والتطبيقات، يمكن لأجهزة جديدة الانضمام إلى الشبكة، مما يؤدي إلى توسيع السعة بشكل عضوي.
  
• الحوافز المدمجة: يتم مكافأة المساهمين الذين يقدمون موارد الحوسبة من خلال أنظمة تعتمد على الرموز، مما يؤدي إلى إنشاء نموذج مشاركة مستدام.
  
• خيارات موقع البيانات: اعتمادًا على حالة الاستخدام، يمكن أن يحدث الاستدلال بالقرب من مصدر البيانات، مما يعزز التحكم في الخصوصية والكفاءة.
  
• أداء زمن انتقال منخفض: تتم معالجة المهام على الأجهزة الأقرب إلى المستخدم، مما يساعد على تمكين الاستدلال في الوقت الفعلي تقريبًا.
  

البناء نحو بنية تحتية جاهزة للحافة

توفر منصة الذكاء الاصطناعي المتكاملة سوقًا شاملة لنماذج ومجموعات بيانات الذكاء الاصطناعي. ومع تطورها، ستتيح الإصدارات القادمة ما يلي:

• V3: نشر نماذج الذكاء الاصطناعي للاستدلال اللامركزي عبر DePINs
  
• توجيه الحافة: اختيار الجهاز الأمثل بشكل ديناميكي بناءً على المنطقة والحمل والتوافر
  
• التحقق على السلسلة: تتبع الاستخدام والمخرجات للحفاظ على المساءلة عن الأداء
  

تمهد هذه الميزات الطريق لإمكانيات استدلال قوية وموزعة عبر مجموعة واسعة من التطبيقات.

حالات الاستخدام في العالم الحقيقي

يمكن أن يدعم الاستدلال اللامركزي للذكاء الاصطناعي مجموعة واسعة من حالات الاستخدام:

• معالجة الوسائط الذكية: تصفية المحتوى أثناء التنقل، والكشف عن الوجه، وتحويل الأنماط لتدفقات الفيديو
  
• التحقق البيومتري: مكافحة انتحال الوجه في الوقت الفعلي للهوية الرقمية أو التحكم في الوصول
  
• أجهزة إنترنت الأشياء: تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي خفيفة الوزن على الأجهزة المحلية أو بالقرب منها لمراقبة الصحة أو اكتشاف الإيماءات أو واجهات الصوت
  
• تحليلات الحافة: تعزيز مراقبة حركة المرور، واكتشاف الشذوذ، أو الوعي بالمواقف في البيئات الذكية
  

نظام بيئي متصل
في إطار هذا النظام البيئي، يستطيع المطورون تحميل نماذجهم واختبارها وتحقيق الربح منها من خلال مجتمع تعاوني.
مع نشر النماذج على الأجهزة الطرفية، تعمل المنصة على تمكين حلقات التغذية الراجعة لتتبع الأداء والتحسين التكراري - مما يحول الشبكة بأكملها إلى أرض اختبار حية للذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي.

مستقبل الذكاء الاصطناعي على الحافة
الاستدلال اللامركزي ليس مجرد تطور تقني، بل هو جزء من تحول أوسع نحو البنية التحتية المفتوحة التي لا تتطلب أذونات للأنظمة الذكية.
طبقة بعد طبقة، تساعد الحلول مثل AIOZ في جعل الذكاء الاصطناعي متاحًا وقابلًا للتطوير ومدفوعًا بالمجتمع.
سواء كنت مطورًا للذكاء الاصطناعي أو مزودًا للبنية الأساسية أو باحثًا، فإن الحافة مفتوحة والشبكة جاهزة.