Introdução

O OriginTrail é um ecossistema que cria uma infraestrutura de conhecimento confiável para inteligência artificial. Seu objetivo é resolver o desafio da desinformação na era da IA, promovendo a capacidade de descoberta de informações e garantindo a fonte de informações. A OriginTrail está comprometida com a construção de uma economia global sustentável, organizando ativos de conhecimento confiáveis e prontos para IA. Ele se baseia em seu exclusivo gráfico de conhecimento descentralizado (DKG), combinando vários blockchains para criar valor com base em efeitos de rede. Ela aproveita seu exclusivo gráfico de conhecimento descentralizado e o OriginTrail Parachain para fornecer pesquisa e soluções baseadas em IA para empresas e indivíduos em todo o mundo. A DKG permite que o senhor:

• Descubra, consulte e integre facilmente o conhecimento de várias fontes

• Compartilhe com segurança dados semânticos (conhecimento) entre sistemas e aplicativos descentralizados

• Monetize APIs e dados com tokens intercambiáveis e não intercambiáveis (tokens de conhecimento)

• Crie facilmente pipelines de dados verificáveis e personalizados

• Integra-se com as ferramentas SSI e blockchain existentes

O OriginTrail tem o apoio e as parcerias de organizações de classe mundial, como a British Standards Institution, SCAN, Polkadot, Parity, Walmart, World Federation of Hemophilia, Next Generation Internet of Oracle e a Comissão Europeia. Essas parcerias ajudam a impulsionar o crescimento da base de conhecimentos confiáveis da OriginTrail em setores que movimentam trilhões de dólares, ao mesmo tempo em que proporcionam uma rede de conhecimentos verificáveis, especialmente para impulsionar a economia dos RWAs.

DKG

O OriginTrail Decentralized Knowledge Graph (DKG) é uma estrutura de dados aberta e global composta de ativos de conhecimento interconectados, estruturados como um gráfico de conhecimento baseado em RDF. Ele está hospedado na rede descentralizada OriginTrail (ODN), aberta e sem permissão, que combina blockchain com tecnologia de gráfico de conhecimento. O OriginTrail se conecta a vários blockchains, como Ethereum, Polkadot (via NeuroWeb), Polygon, Gnosis e outros. Ele é alimentado pelo token TRAC, que é usado para gerenciar as relações entre os participantes da rede DKG. Ao executar um nó OriginTrail, o senhor também se torna um dos colaboradores que hospedam o DKG e se qualifica para as recompensas do token TRAC. Como desenvolvedor que usa o OriginTrail DKG, o senhor pode criar e manter ativos de conhecimento que podem ser usados em aplicativos Web3. O senhor também pode usar tecnologias padronizadas, como GS1 EPCIS, RDF/SPARQL, JSON-LD e outros padrões W3C e GS1. Por que combinar blockchain com gráficos de conhecimento? Blockchain e knowledge graph são dois tipos diferentes de redes:

-Blockchain é uma rede de confiança. Eles são executados em protocolos descentralizados com estado, permitindo o estado compartilhado verificável para aplicativos como identidade descentralizada, tokenização de ativos (NFTs), finanças descentralizadas, computação confiável de várias partes e muito mais. -O gráfico de conhecimento é uma rede semântica. Quando o Google criou o termo "gráfico de conhecimento", ele o explicou como "coisas, não cadeias de caracteres". Os gráficos de conhecimento conectam entidades semânticas altamente estruturadas e compreensíveis por máquina em uma rede de dados semânticos para obter funções de dados avançadas, como pesquisa, raciocínio, recomendações, aprendizado de máquina avançado etc. Os gráficos de conhecimento herdam o conceito de pilha de tecnologia da Web semântica (apresentada como a Web 3.0 "original" por Tim Berners-Lee, o inventor da WWW). Essas duas tecnologias são reunidas no OriginTrail Decentralized Knowledge Graph para formar a visão específica da Web Semântica3 - uma Web semântica, confiável, centrada em dados e de propriedade do usuário.

Estrutura do sistema

A pilha de tecnologia OriginTrail foi projetada para trazer ativos do mundo real para a Web3, permitindo a descoberta, a verificação e a conectividade de ativos físicos e digitais em um ecossistema de dados Web3 consistente. Dois requisitos essenciais necessários para implementar essa infraestrutura da Web3 são a capacidade de garantir a confiança por meio de consenso descentralizado e aproveitar os dados semânticos e verificáveis dos ativos para representar relacionamentos e características complexas do mundo real (como propriedade, localização e histórico comercial). Esses diferentes requisitos exigem os dois tipos diferentes de tecnologias mencionados acima: blockchain e knowledge graphs. O Blockchain é uma rede de confiança projetada para permitir a computação confiável por meio de consenso descentralizado, assim como os processadores de computador confiáveis em todo o mundo. Os gráficos de conhecimento, por outro lado, são redes de dados semânticos. Alimentando sistemas como o Google, a NASA, a Amazon e outros, é uma estrutura de dados de gráfico conectado mais adequada para representar ativos complexos e seus relacionamentos no mundo real. A pilha de tecnologia OriginTrail aproveita ao máximo o blockchain e os gráficos de conhecimento, incorporando-os em duas camadas de rede.

Nas seções a seguir, vamos nos aprofundar nas duas camadas de tecnologia e em suas interações. Distinguimos várias subcamadas da camada DKG (camada 2):

-A camada ODNNetwork, que consiste em uma rede ponto a ponto de nós DKG hospedados por indivíduos e organizações, implementa o S/Kademlia.

-A camada ODNdata hospeda os dados do gráfico de conhecimento, distribuídos em instâncias separadas do banco de dados de gráficos na rede.

-A camada de serviço implementa vários serviços principais e de extensão, como autenticação, interfaces padrão e pipelines de dados.

-A camada de consenso implementa interfaces para vários blockchains que hospedam contratos inteligentes confiáveis e é usada para gerenciar as relações entre os nós. Ele também implementa protocolos sem confiança (atualmente com suporte para Ethereum, xDai Blockchain e OriginTrail NeuroWeb).

-Camadas de aplicativos, incluindo Dapps e aplicativos tradicionais, usam o OriginTrail DKG como parte de seu fluxo de dados.

Camada de consenso de várias cadeias do Blockchain-OriginTrail

A camada de consenso do OriginTrail consiste em um blockchain, fornecendo a computação confiável necessária para que o DKG opere em um ambiente descentralizado. Atualmente implantado em Ethereum, Gnosis Chain, Polygon e NeuroWeb, o OriginTrail é um sistema de várias cadeias capaz de integrar e conectar todos os ativos nativos das cadeias de blocos interconectadas, estendendo-se por meio de gráficos de ativos e aplicativos baseados em contratos inteligentes, como mercados de dados. Na versão atual do DKG (um blockchain baseado em Ethereum), o ecossistema OriginTrail está essencialmente "terceirizando" a funcionalidade da primeira camada. Com a adição do OriginTrail NeuroWeb, a camada de blockchain agora é parte integrante da pilha de tecnologia do ecossistema OriginTrail pela primeira vez. O OriginTrail NeuroWeb também apresenta um token nativo, o NEURO - um ativo de utilidade não apenas para taxas de gás de blockchain e governança inclusiva, mas também fornece uma maneira de incentivar o crescimento do uso de DKG. Juntamente com o TRAC, esses dois tokens formam a economia de tokens do ecossistema OriginTrail, impulsionando efeitos de rede e criando valor para todos os participantes da rede. Assim, o OriginTrail se torna um ecossistema com dois componentes técnicos, duas camadas de rede e dois tokens de utilidade. As duas camadas da tecnologia OriginTrail - o DKG (camada 2) e a camada de consenso (camada 1) - podem se beneficiar muito uma da outra quando bem integradas. Ao usar o OriginTrail NeuroWeb como um blockchain personalizado para DKG, a pilha de tecnologia OriginTrail ganha funcionalidade adicional e melhorias significativas em escalabilidade e desempenho.

Conceitos básicos em DKG

O Knowledge Asset é um produto do OriginTrail Decentralized Knowledge Graph (DKG), combinando vários componentes padronizados dos domínios do blockchain e do gráfico de conhecimento. O elemento central da DKG é o "Ativo de Conhecimento", explicado abaixo juntamente com outros componentes importantes.

Um ativo de conhecimento é um recipiente para informações valiosas que pertencem ao senhor, capaz de descrever qualquer objeto físico, documento, conceito abstrato, digital ou string. Ele existe em um gráfico de conhecimento descentralizado, facilitando a descoberta e garantindo a integridade das informações e a propriedade do ativo de conhecimento por meio do blockchain subjacente. Mais precisamente, um Knowledge Asset é um recurso da Web identificado por um Unified Asset Locator (UAL), uma extensão do URL tradicional. Ele inclui:

Um gráfico de ativos contendo dados de ativos de conhecimento representados em RDF, armazenados no DKG (não no blockchain).

Prova imutável e registros de propriedade: Consiste em provas de estado do gráfico de ativos e registros de propriedade representados por tokens não fungíveis armazenados no blockchain.

O gráfico de ativos consiste em afirmações que representam o estado do conteúdo do ativo. As asserções são armazenadas no DKG e têm impressões digitais criptografadas para verificação. A integridade de cada afirmação pode ser verificada de forma independente, recalculando a impressão digital criptografada e comparando o resultado com o registro de impressão digital correspondente do blockchain. Tecnicamente, uma afirmação é serializada usando N-Quads (armazenada no DKG) e utiliza uma impressão digital criptografada (raiz Merkle do gráfico N-Quads, imutavelmente armazenada no blockchain) para verificação da afirmação. Os ativos de conhecimento podem conter dados públicos e privados. Os dados de asserção pública são replicados para a rede descentralizada OriginTrail e disponibilizados publicamente, enquanto os dados de asserção privada estão contidos no domínio privado do proprietário do ativo (por exemplo, um nó OriginTrail operado pelo proprietário do ativo, como uma pessoa física ou jurídica). Em geral, um ativo de conhecimento é uma combinação de registros NFT e registros semânticos. Com o SDK do dkg.js, o senhor poderá realizar operações CRUD (Create, Read, Update, Transfer) em ativos de conhecimento.

Finalidade do Estado

Semelhante a um banco de dados distribuído, o OriginTrail Decentralized Knowledge Graph aplica mecanismos de replicação e requer mecanismos para alcançar um estado consistente de ativos de conhecimento em toda a rede. No OriginTrail DKG, a consistência do estado é coordenada usando um blockchain que hospeda provas de estado de ativos de conhecimento, bem como informações de confirmação replicadas dos nós DKG. Isso significa que as atualizações dos ativos de conhecimento existentes são aceitas pelos nós da rede (semelhante à forma como os nós aceitam os ativos de conhecimento na criação), e todas as operações de estado aceitas podem ser usadas. Há três estágios do status do ativo de conhecimento:

• LATEST: Indica o status do ativo de conhecimento a ser atualizado, aguardando o envio do nó DKG. Quando o commit é recebido, o status é transferido para LATEST_FINALIZED.

• LATEST_FINALIZED: O status do último envio aceito pela rede.

• HISTÓRICO: Qualquer estado concluído anteriormente, identificável por seu hash de estado. O Resource Description Framework (RDF) é um modelo padronizado pela W3C, projetado para representar dados sobre objetos físicos e conceitos abstratos (recursos). É um modelo que expressa relacionamentos entre entidades em um formato gráfico. O esquema RDF fornece um mecanismo para descrever recursos relacionados e seus relacionamentos. É semelhante às linguagens de programação orientadas a objetos, mas descreve as propriedades na forma de classes de recursos. O RDF implementa consultas por meio da linguagem de consulta SPARQL. Os UALs (Universal Asset Locators) são identificadores de propriedade do DKG, semelhantes aos URLs em contextos tradicionais da Web. O UAL segue a especificação de URL do DID e é usado para identificar e localizar ativos de conhecimento específicos no OriginTrail Decentralized Knowledge Graph (DKG). A UAL consiste em 5 partes:

• predicado did (identificador descentralizado)

• predicado dkg (gráfico de conhecimento descentralizado)

• identificador de blockchain (otp:2043 = OriginTrail NeuroWeb Mainnet)

• endereço da blockchain (por exemplo, o endereço do contrato inteligente NFT associado ao ativo relevante)

• identificador específico do contrato, como o ID do token NFT

• componentes de consulta e fragmento.

Por exemplo, um UAL pode ter a seguinte aparência: didotp:2043/0x5cac41237127f94c2d21dae0b14bfefa99880630/318322. Esse UAL refere-se ao gráfico de conhecimento descentralizado na rede principal, com o endereço de blockchain 0x5cac41237127f94c2d21dae0b14bfefa99880630 e o ID de token 318322.

Economia de tokens

O token foi emitido em 2018 com um suprimento total de 500.000.000 de tokens. Atualmente, 402.324.425 tokens estão em circulação, representando uma taxa de circulação de 80%. O preço atual do token é de US$ 0,83 USD, com o preço máximo atingindo US$ 3,863 em 2 de novembro de 2021 e o ponto mais baixo em torno de US$ 0,2. Isso representa um aumento de quatro vezes no valor. Com relação à distribuição de tokens, a maioria dos tokens, 50%, foi alocada aos investidores, 18% aos fundadores, 20% ao desenvolvimento do projeto, 5% aos consultores da equipe e 5% à liquidez. Isso significa que, além dos 50% alocados aos investidores, os 50% restantes também são mantidos pela equipe, o que levanta algumas preocupações sobre o método de distribuição.

Conclusão

Em conclusão, esse projeto pode ser considerado um projeto profundamente envolvido no aspecto do gráfico de conhecimento da blockchain. No entanto, sabemos que, na era da Web2, há muitas empresas focadas em gráficos de conhecimento. Embora o conceito seja realmente inovador, o valor da aplicação prática é atualmente limitado, semelhante ao campo de big data. Para realmente realizar o potencial dos gráficos de conhecimento, é necessário alcançar a interoperabilidade dos dados entre os setores e extrair efetivamente o valor dos dados. Isso exige esforços cumulativos e não pode ser alcançado da noite para o dia. No entanto, com o acúmulo gradual, os avanços podem ocorrer repentinamente, de forma semelhante ao ChatGPT.

Além disso, esse projeto teve início em 2017 e vem se adaptando continuamente às últimas tendências. Recentemente, ela lançou o whitepaper 3.0, sinalizando uma mudança para a IA a partir de gráficos de conhecimento, o que parece razoável. Além disso, anuncia frequentemente colaborações com várias empresas B2B, o que indica uma base de projetos decente e desenvolvimentos em andamento. A única preocupação está na distribuição de tokens, que é um tanto centralizada. Entretanto, após anos de consolidação, esse problema foi um pouco atenuado. Quanto às estratégias de token, outras discussões estão em andamento na comunidade.

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