Vào ngày 17 tháng 10 năm 2024, tại Hội nghị thượng đỉnh AI phi tập trung được tổ chức tại MIT, Origin Trail đã được công nhận là dự án AI phi tập trung tốt nhất.

Biểu đồ kiến thức là một công nghệ tổ chức kiến thức trong một cấu trúc quan hệ, đại diện cho mối quan hệ và bối cảnh giữa các thực thể khác nhau. Nó không chỉ lưu trữ dữ liệu và thông tin mà còn chuyển đổi chúng thành “kiến thức”, nhấn mạnh vào các kết nối và thông tin ngữ nghĩa.

Bạn có thể coi đồ thị tri thức như một loại cơ sở dữ liệu tri thức, nhưng khác với cơ sở dữ liệu thông thường, nó tập trung nhiều hơn vào mối quan hệ và ngữ nghĩa. Một trong những ví dụ thường gặp về đồ thị tri thức là Đồ thị tri thức Google, được phát triển bởi Google để cải thiện chất lượng công cụ tìm kiếm của nó. Ngay cả khi người dùng không nhận thức được sự tồn tại của nó, nó có thể cung cấp kết quả đằng sau các tìm kiếm trên Google của họ.

Trong thế giới phi tập trung, biểu đồ tri thức “phi tập trung” nổi tiếng nhất là Wikipedia. Là một nền tảng hợp tác, mã nguồn mở, Wikipedia hoạt động theo cách phân tán. Tuy nhiên, Wikipedia không sử dụng công nghệ blockchain. Mặt khác, Origin Trail đưa các biểu đồ tri thức phi tập trung lên blockchain, cho phép tích hợp liền mạch với AI phi tập trung để cung cấp kiến thức minh bạch, có thể theo dõi và có thể kiểm chứng.

NeuroWeb, được tạo ra bởi Origin Trail, là một parachain trong hệ sinh thái Polkadot. Hoạt động trên chuỗi của nó đang trải qua sự tăng trưởng nhanh chóng. Theo dữ liệu trên chuỗi từ The Block, các parachain của Polkadot đã liên tục phá vỡ kỷ lục về hoạt động giao dịch, trong đó NeuroWeb chiếm 70% tổng khối lượng giao dịch (kể từ tháng 10).

nguồn

Origin Trail, được ra mắt vào năm 2017, là một dự án blockchain đã được thành lập. Nhưng nó đã tìm thấy sự liên quan trong lĩnh vực AI nóng hổi như thế nào? Bài viết này giới thiệu về Origin Trail là gì, mối quan hệ của nó với NeuroWeb, khái niệm khai thác tri thức, tiềm năng tương lai của dự án, hoạt động quan trọng trên Polkadot parachains, và các token liên quan của nó, $TRAC và $NEURO.

Ứng dụng thực tế của đồ thị tri thức phi tập trung

Nếu khái niệm của đồ thị tri thức phi tập trung cảm thấy trừu tượng hoặc khó tưởng tượng, hãy xem xét ví dụ thực tế này liên quan đến một đối tác với các công ty đường sắt:

https://x.com/BranaRakic/status/1831225441467629734

Vụ tai nạn tàu hỏa gần đây tại châu Âu đã xảy ra do lỗi bánh xe không được phát hiện trước. Bằng cách tích hợp đồ thị tri thức phi tập trung với công nghệ blockchain, dữ liệu từ nhiều nguồn thông tin có thể được tổng hợp và chuyển giao cho trí tuệ nhân tạo để phát hiện bất thường trong thời gian thực, tiềm năng ngăn chặn các sự cố tương tự.

Tại sao phân tán có lợi thế trong loại ứng dụng này? Bởi vì nó an toàn hơn, linh hoạt hơn và không đòi hỏi sự tin tưởng.

Cách tiếp cận tương tự cũng có thể được áp dụng trong các lĩnh vực như hàng không vũ trụ, ô tô, quốc phòng, xây dựng và nhiều lĩnh vực khác, đem lại tiềm năng đáng kể cho các trường hợp sử dụng trong tương lai.

Tổng quan về Origin Trail

Giới thiệu về Đồ thị Kiến thức Phi tập trung (DKG) của Origin Trail

Origin Trail là một dự án lâu dài với một kiến trúc và hệ sinh thái rộng lớn, điều này làm cho việc tóm tắt một cách ngắn gọn trở nên khó khăn. Hãy phân tích từng bước một.

Hành trình phát triển của Origin Trail

Ban đầu, Origin Trail đã phục vụ như một giải pháp chuỗi cung ứng, sử dụng công nghệ blockchain để cải thiện các vấn đề quản lý chuỗi cung ứng. Đây là hướng chính được đề xuất trong phiên bản đầu tiên của bản giấy trắng. Sau đó, đã phát hiện ra rằng có thể tích hợp thêm dữ liệu, bao gồm tài sản thế giới thực, NFT và những thứ khác, dịch chuyển sang Web3 và ra mắt parachain riêng của mình trên Polkadot, Origin Trail Parachain.

Các đối tác doanh nghiệp của Origin Trail bao gồm Tổ chức Tiêu chuẩn Anh (BSI), Hãng đường sắt Liên bang Thụy Sĩ (SBB), GS1 (tổ chức mã vạch quốc tế) và Mạng kiểm tra tuân thủ của nhà cung cấp (SCAN), bao gồm Costco, Walmart, Target và các nhà bán lẻ nổi tiếng khác. Các ứng dụng đã bao gồm kiểm tra nhập khẩu hàng hóa, thành phần rượu whisky, dược phẩm, sản phẩm nông nghiệp và theo dõi thịt, và thậm chí cả phát hiện bất thường thành phần đường sắt, chủ yếu tại châu Âu.

Các trường hợp liên quan có thể được xem ở đây.

Với sự phát triển của trí tuệ nhân tạo, đồ thị tri thức phi tập trung của Origin Trail đã kết nối thêm nhiều dữ liệu và thông tin. Vào năm 2024, phiên bản thứ ba của bài báo trắng được phát hành, với mục tiêu trở thành một mạng lưới tri thức có thể xác minh cho trí tuệ nhân tạo. Điều này có thể được hiểu như một lớp tri thức phi tập trung cho trí tuệ nhân tạo, cung cấp tri thức có thể được theo dõi và xác minh.

Vào tháng 10 năm 2024, tại Hội nghị AI được tổ chức tại MIT, các nhà tham dự bao gồm các công ty nổi tiếng như Dell, Intel và Nvidia. Origin Trail đã được các nhà tham dự bình chọn là Dự án AI xuất sắc nhất.

Các Sản phẩm chính của Origin Trail

Tài sản tri thức

Mỗi tài sản tri thức được đại diện dưới dạng một NFT, có thể được theo dõi và xác minh bằng cách sử dụng blockchain.

Trình duyệt Tài sản Kiến thức: DKG Explorer

Cho phép người dùng tìm kiếm tất cả tài sản tri thức trong cơ sở dữ liệu.

Chatbot được trang bị LLM: ChatDKG

Một chatbot trả lời các câu hỏi dựa trên kiến thức chỉ có trong DKG. Hiện tại, phạm vi của nó bị hạn chế trong các lĩnh vực cụ thể trong biểu đồ tri thức, vì vậy nó không thể trả lời phần lớn các câu hỏi hàng ngày.

Twitter Bot:ChatDKG

Người dùng có thể phát ra lệnh bằng cách đánh dấu bot. Ví dụ:

/ask @ChatDKG Tại sao Origin Trail là dự án trí tuệ nhân tạo tốt nhất?

(Lệnh có thể được sửa đổi dựa trên câu hỏi.)

Lưu ý: Phản hồi của chatbot được giới hạn ở thông tin có trong biểu đồ tri thức Origin Trail.

Kiến trúc kỹ thuật Origin Trail

Ngoại trừ lớp ứng dụng, Origin Trail áp dụng mô hình kiến trúc hai lớp, bao gồm blockchain NeuroWeb là lớp đầu tiên và Mạng Tri Thức Phi Tập Trung là lớp thứ hai.

Decentralized Knowledge Graph (DKG) hoạt động như một mạng lưới nút phi tập trung hoạt động ngoài chuỗi. Nó tích hợp với nhiều blockchain khác nhau, như Gnosis, NeuroWeb và Base.

Knowledge trong DKG là gì? Knowledge bao gồm dữ liệu, thông tin, ngữ nghĩa và mối quan hệ. Knowledge này được lưu trữ chủ yếu trong mạng nút DKG (ngoài chuỗi). Một băm mã hóa của dữ liệu được tải lên blockchain, tạo ra một Định vị Tài sản Phổ quát (UAL) duy nhất. Một UAL hoạt động như một siêu liên kết dựa trên blockchain, với mỗi UAL tương ứng với một tập hợp cụ thể của knowledge.

DKG là một mạng lưới nút mở, phiếu cấp, phi tập trung. Bất kỳ ai cũng có thể trở thành nút bằng cách đặt cược token $TRAC. Kiến thức trong mạng có thể được chỉ định là công khai (chia sẻ trên tất cả các nút) hoặc riêng tư (được đặt trên các nút cụ thể).

Đặt cược nút: Trở thành một nút yêu cầu đặt cược $TRAC.

Các giao dịch tri thức: Thêm tri thức vào mạng đòi hỏi phải trả $TRAC token.

Kiến trúc hai lớp được đơn giản hóa:

• Knowledge Layer (DKG):
  • Mạng lưới nút phi tập trung nơi kiến thức được lưu trữ và quản lý.
  • Hỗ trợ tích hợp với nhiều chuỗi khối.
  • $TRAC phục vụ như là loại token chính cho tầng này, được sử dụng để tạo ra và quản lý kiến thức và để đặt cược cho các node.
• Lớp Blockchain (NeuroWeb):
  • Một blockchain Layer 1 được hỗ trợ bởi Polkadot.
  • Hỗ trợ các hoạt động như chứng minh mã hóa và tạo ra băm cho kiến thức.
  • Sử dụng token $NEURO để nhận phần thưởng khai thác tri thức, phí gas và quản trị chính sách.

Knowledge Mining là gì?

Đào thông tin khuyến khích người dùng đóng góp vào DKG bằng cách thưởng cho họ bằng token $NEURO. Trong khi việc thêm kiến thức vào DKG đòi hỏi $TRAC, người đóng góp được thưởng bằng token $NEURO để làm phong phú mạng lưới, tương tự như việc khuyến khích các bài viết trên Wikipedia.

Bốn bước của khai thác tri thức:

1. Khám phá:Xác định những khoảng trống kiến thức có giá trị tiềm năng.
2. Publishing:Chia sẻ những kiến thức hữu ích để thu gọn những khoảng cách này.
3. Enrichment:Cải thiện và áp dụng kiến thức (ví dụ, tham khảo, tần suất sử dụng).
4. Xác nhận:Hệ thống đánh giá chất lượng và xác nhận kiến thức.

Hiện tại, khai thác tri thức yêu cầu một số kỹ năng lập trình. Để biết thêm thông tin, vui lòng tham khảo tài liệu chính thức. Các phát triển trong tương lai có thể bao gồm các hoạt động dễ sử dụng, chẳng hạn như khai thác thông qua @ChatDKGTwitter bot. Hãy cập nhật thông tin bằng cách theo dõi tài khoản Twitter chính thức.

Cung cấp và Mua $TRAC và $NEURO Tokens

Cách mua $TRAC

Tổng cung cấp của $TRAC là 500 triệu token, trong đó có 400 triệu (80%) đang được lưu thông. Các token này được phân phối trên năm chuỗi: Ethereum, Gonsis, Polygon, Base và NeuroWeb. Địa chỉ hợp đồng có thể tìm thấy [tại đây].

Bạn có thể mua $TRAC trên các sàn giao dịch sau đây hoặc trực tiếp trên các chuỗi đã được đề cập ở trên:

Cách mua $NEURO

Tổng cung cấp của $NEURO là 1 tỷ token. Ban đầu, chỉ có một nửa số token được phát hành, trong khi nửa còn lại sẽ được mở khóa dần thông qua phần thưởng khối. Hiện tại, cung cấp lưu thông là 548 triệu token, chủ yếu lưu thông trên các chuỗi Base, NeuroWeb và Moonbeam.
Các kênh mua hàng được khuyến nghị chính thức bao gồm:

• MEXC / Gate.io sàn giao dịch
• Stellaswap DEX trên Moonbeam

Tóm tắt: OriginTrail là một lớp kiến thức phi tập trung cho trí tuệ nhân tạo

Sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo trong những năm gần đây đã rất đáng chú ý, nhưng đồng thời cũng đặt ra những lo ngại về các rủi ro của trí tuệ nhân tạo tập trung. May mắn thay, nhiều dự án trí tuệ nhân tạo phi tập trung đang được phát triển, trong đó có một số đã được giới thiệu trước đó bởi CryptoWesearch.

OriginTrail, là một biểu đồ tri thức phi tập trung, cung cấp tri thức có thể theo dõi, có thể xác minh được tích hợp với ngữ cảnh quan hệ và ngữ nghĩa cho trí tuệ nhân tạo. Điều này giải quyết vấn đề về tính minh bạch của nguồn dữ liệu trong các hệ thống trí tuệ nhân tạo tập trung, đặt OriginTrail là một dự án cộng tác cho các ứng dụng trí tuệ nhân tạo.

Mặc dù sách trắng đã trải qua ba phiên bản, nhưng điều này phản ánh một cách tiếp cận lặp đi lặp lại thay vì thay đổi định hướng thường xuyên. Dự án bắt đầu với dữ liệu chuỗi cung ứng trên chuỗi, mở rộng ra nhiều loại tài sản trên chuỗi hơn và tiếp tục phát triển thành một lớp kiến thức hợp tác cho AI.

Trong quá trình phát triển AI, các cuộc thảo luận về quyền riêng tư dữ liệu, sự minh bạch nguồn dữ liệu, sự minh bạch quá trình suy luận và khả năng xác minh đã tồn tại. Một đồ thị tri thức phi tập trung có thể giải quyết những vấn đề này. OriginTrail, một giải pháp chuỗi cung ứng, đã tích lũy được một lượng tri thức trên chuỗi cụ thể trong nhiều lĩnh vực qua các năm. Kết hợp với mạng lưới rộng lớn của các hợp tác doanh nghiệp, sự phát triển trong tương lai của nó rất hứa hẹn.

Thông báo miễn trừ trách nhiệm:

1. Bài viết này đã được đăng lại từ [.Tiền điện tửTìm kiếm]. Bản quyền thuộc về tác giả gốc [東東]. Nếu có bất kỳ phản đối nào đối với việc đăng lại, vui lòng liên hệ với Cổng học và họ sẽ xử lý kịp thời.
2. Miễn trách nhiệm về trách nhiệm: Các quan điểm và ý kiến được thể hiện trong bài viết này chỉ là của tác giả và không phải là tư vấn đầu tư.
3. Nhóm Gate Learn đã dịch bài viết sang các ngôn ngữ khác. Việc sao chép, phân phối hoặc đạo văn các bài viết đã được dịch là không được phép trừ khi được đề cập.