Вступ

Зі стрімким розвитком штучного інтелекту (AI) виникла потреба в захисті конфіденційності даних, ефективності навчання та децентралізації. Традиційні методи навчання моделей штучного інтелекту часто ґрунтуються на централізованому зборі та обробці даних, що становить ризики порушення конфіденційності та зловживання даними, а також обмежує різноманітність та інновацію моделей штучного інтелекту. У той же час, зрілість технології блокчейну, з її децентралізованою та недоступною до втручання характеристикою, відкриває нові можливості для галузі AI. В цих умовах створено FLock.io, що присвячений побудові децентралізованої платформи навчання та обміну моделями AI для подолання викликів, з якими стикається сучасний розвиток AI.

Що таке Flock.io?

FLock.io — це децентралізована платформа для навчання та обміну моделями зі штучним інтелектом, заснована на технології блокчейн. Інтегруючи федеративне навчання та блокчейн, він дозволяє користувачам спільно брати участь у навчанні та оптимізації моделей штучного інтелекту, зберігаючи конфіденційність даних. FLock.io представила концепцію «Federated Learning Blocks (FLocks)», використовуючи блокчейн як координаційну платформу між власниками даних для машинного навчання, гарантуючи, що дані зберігаються локально та конфіденційно. Цей інноваційний підхід спрямований на подолання розрізненості даних, сприяння обміну знаннями та прискорення ітерацій та інновацій моделей штучного інтелекту.

Джерело:https://www.flock.io/whitepaper

Фон проекту

Учасники команди

Команда Flock.io складається з кількох експертів з галузі Web2:

• Jiahao Sun | Засновник та головний виконавчий директор (CEO)
• Вінсент Цзе Ван | Головний фінансовий директор та головний юрист (CFO & Генеральний юрист)
• Крім того, команда включає кількох технічних експертів та дослідників з великим досвідом в галузі штучного інтелекту, блокчейну та захисту даних. Разом вони міцно підтримують технологічний розвиток та інновації продуктів FLock.

Стан фінансування

Flock.io зібрав загалом 9 мільйонів доларів, що включає в себе:

• Раунд первичного привлечения: $6 миллионов, возглавили Lightspeed Faction и Tagus Capital, с участием DCG, OKX Ventures, Inception Capital и Volt Capital.
• Стратегічний раунд: 3 мільйони доларів, очолив DCG (Digital Currency Group), материнська компанія Grayscale, з подальшим інвестиціями від Lightspeed Faction. Стратегічні партнери, такі як Animoca Brands, Fenbushi Capital, GnosisVC, GSR Ventures, OKCoinJapan, Bas1s Ventures та A41 також прийняли участь.

Технічна архітектура

Система FLock складається з чотирьох ключових компонентів: рівня блокчейну, рівня штучного інтелекту, ринку штучного інтелекту та різних учасників, кожен з яких відіграє важливу роль у функціональності та безпеці системи.

Блокчейн-шар: Основа для участі зацікавлених сторін та розподілу винагород

Рівень блокчейну використовує смарт-контракти, щоб дозволити учасникам безпечно блокувати свої ставки, сприяючи надійному та прозорому середовищу. Цей механізм стимулює участь, розподіляючи винагороди на основі внесків, заохочуючи більшу залученість і більш активну спільноту. Властиві блокчейн-рівню функції безпеки запобігають шахрайським діям, забезпечуючи цілісність ставок і розподіл винагород. Це критично важливий компонент, який підтримує безпеку моделі та підвищує стійкість до зловмисних атак. Використовуючи смарт-контракти, система автоматизує ефективний і справедливий процес винагороди, зменшуючи людські помилки та забезпечуючи своєчасний і справедливий розподіл винагороди.

Шар штучного інтелекту: Інфраструктура для децентралізованого тренування, вилучення знань та монетизації даних

Шар штучний навчання надає інфраструктуру для децентралізованої моделі навчання, дозволяючи учасникам вносити обчислювальну потужність та дані, отримуючи винагороду за допомогою інцентивів, побудованих на блокчейні. Цей шар підтримує традиційні парадигми навчання моделей машинного навчання (ML), дозволяючи користувачам оптимізувати моделі безпосередньо на власних пристроях за допомогою приватних або загальнодоступних наборів даних. Використовуючи методи Федеративного навчання (FL), шар штучного інтелекту дозволяє тисячам учасників спільно навчати глобальні моделі, забезпечуючи тим самим, що жодні місцеві дані не передаються на будь-якому етапі процесу навчання, зберігаючи тим самим суверенітет даних.

AI Marketplace: платформа для оптимізованого розгортання та торгівлі моделями

Після навчання та оптимізації моделей ШІ їх можна розгорнути та торгувати на ринку. Ця платформа пропонує комплексне середовище для розгортання моделей машинного навчання (ML), що робить їх доступними у віртуальних машинах (VM) мереж блокчейн. Інтегруючись з цими мережами, ринок сприяє безперервному виконанню та виведенню складних моделей машинного навчання, забезпечуючи реальні час, масштабовані та безпечні рішення.

Джерело:https://www.flock.io/whitepaper

Учасники: Різні ролі в екосистемі FLock

• Створювачі завдань: фізичні особи або організації, які визначають навчальні завдання та надсилають їх на платформу. Вони надають набори даних та встановлюють цілі навчання.
• Навчаючі вузли: розробники штучного інтелекту, які відповідають за навчання та оптимізацію моделей штучного інтелекту. Вони беруть участь у завданнях, кладучи в ставки токени та отримують винагороди або штрафи залежно від продуктивності моделі.
• Валідатори: Учасники, які оцінюють моделі, надіслані нодами навчання, забезпечуючи їх якість та продуктивність. Вони також ставлять токени та отримують винагороду на основі результатів їх оцінки.
• Делегатори: Користувачі, які делегують свої токени вузлам навчання або валідаторам, щоб підтримати їхні зусилля та поділитися нагородами.
• Model Hosts: Відповідають за розгортання та управління навченими моделями на ринку штучного інтелекту, надають користувачам сервіси інференції та заробляють дохід на основі якості обслуговування.

Токеноміка

Токеномика Flock розроблена для створення справедливої та стійкої екосистеми шляхом стимулювання участі та внесків за допомогою механізмів винагороди токенами. Загальна кількість токенів $FLOCK становить 1 мільярд, з лінійною моделлю розблокування. Наразі розблоковано 128 мільйонів токенів $FLOCK. Розподіл токенів виглядає наступним чином:

• Спільнота: 47%
• Команда & Консультанти: 17%
• Інвестори: 16,3%
• Екосистема: 19.7%

Джерело: https://docs.flock.io/flock-tokenomics/token-allocations

Використання токенів

• Участь у стекінгу: Користувачі можуть ставити токени, щоб брати участь у ролях, таких як тренери вузлів та перевіряючі, отримуючи відповідні винагороди.
• Оплата комісії: Для здійснення операцій, таких як тренування моделей, валідація та розгортання на платформі, потрібні токени.
• Голосування за управління: Власники токенів можуть брати участь у рішеннях щодо управління, голосуючи за технічні оновлення, зміни протоколу та інші питання, пов'язані з платформою.
• Покупки моделей: Токени можна використовувати для покупки та використання моделей штучного інтелекту на ринку штучного інтелекту.

Попередження про ризики
Згідно з даними Gate.io станом на 13 січня 2024 року, поточна ціна $FLOCK становить $0.2846, що відповідає максимальному спаду приблизно на 69% від його історичного максимуму в $0.899.

Джерело:https://www.gate.io/zh/price/flock.io-flock

FLOCK наразі доступний для торгівлі на вимогу на Gate.io. Торгуйте зараз: https://www.gate.io/zh/trade/FLOCK_USDT

Стан екосистеми

Згідно з Flock Explore, в екосистемі наразі створено 707 моделей штучного інтелекту, з 52 вузлами навчання, 119 вузлами перевірки та 614 делегаторами, які спільно виконують та підтримують навчання моделей штучного інтелекту.

Щодо учасників, ті, хто діє як делегати, можуть отримати річний дохід понад 1,148%.

Джерело: https://train.flock.io/explore

Висновок

Як інноваційна децентралізована платформа для навчання та обміну моделями зі штучним інтелектом, FLock.io демонструє величезний потенціал у сферах штучного інтелекту та блокчейну завдяки своїй унікальній технічній архітектурі та механізмам стимулювання. Він ефективно захищає конфіденційність даних і прискорює ітерацію та інновації моделі штучного інтелекту, надаючи високоякісні рішення штучного інтелекту для розробників і підприємств. Однак проєкт все ще стикається з різними проблемами, пов'язаними з технологіями, прийняттям ринку та дотриманням нормативних вимог. Очікується, що в майбутньому, з постійним технологічним прогресом і дозріванням ринку, FLock відіграватиме все більш важливу роль у просторі штучного інтелекту, сприяючи розробці та застосуванню децентралізованих рішень штучного інтелекту.