AIOZ AI تبني بنية تحتية شاملة للذكاء الاصطناعي اللامركزية، تركز على "أكثر كفاءة، وأكثر أمانًا، وأسهل وصولاً"

يعمل نظام AIOZ AI البيئي القائم على DePIN على إنشاء بنية تحتية شاملة للذكاء الاصطناعي اللامركزي، تهدف إلى تمكين المطورين والباحثين والفرق التقنية من التحكم بشكل أفضل في أصول الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم. قال إيرمان تيجيبوترا، مؤسس ومدير تنفيذي لشبكة AIOZ، إن نماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية عادةً ما تُطور في بيئات غير شفافة، تفتقر إلى الشفافية، بينما توفر الطريقة الموزعة لـ AIOZ AI “حسابات ذكاء اصطناعي أكثر كفاءة وأمانًا وسهولة في الوصول إليها”.

من خلال AIOZ AI، يمكن للمستخدمين تحميل مجموعات البيانات وتدريب النماذج، كما يمكنهم الحصول على مكافآت رمزية بناءً على أداء النموذج وحالة استخدامه من قبل الآخرين. كل هذا مدعوم بشبكة البنية التحتية المادية اللامركزية (DePIN) لشبكة AIOZ، حيث تساهم أكثر من 300,000 جهاز في توفير القدرة الحاسوبية غير المستخدمة، لاستخدامها في حسابات AI، والتخزين اللامركزي، وتوزيع المحتوى.

توجد نماذج متعددة متاحة على منصة AIOZ AI، بما في ذلك معالجة الصورة إلى صورة (مثل إزالة الخلفية، استبدال الخلفية، تحويل الصور إلى رسوم متحركة، تحويل الفيديو إلى خوارزمية حواف Canny) ونموذج دقة الصورة الفائقة (SR) الفعال والخفيف الوزن، الذي يمكنه إعادة بناء الصور منخفضة الدقة إلى صور عالية الدقة، مما يوفر دعمًا لإنشاء المحتوى الرقمي واستعادة الأرشيفات. قد تشمل التطبيقات المستقبلية أيضًا رفع جودة الفيديو المباشر عبر البث، وتحسين الصور القابلة للتكيف مع عرض النطاق الترددي، بالإضافة إلى أدوات تحسين حدة الصورة واستعادة التفاصيل المدركة للأجسام.

أكد Tjiputra أن المطورين يمكنهم التحكم في نماذجهم ومجموعات بياناتهم بفضل AIOZ AI، وتشغيلها على موارد الحوسبة المجتمعية، والحصول على مكافآت رمزية عند تطبيق النتائج في سيناريوهات حقيقية. الهدف من AIOZ AI هو تمكين المساهمين من خلال أساليب اللامركزية، بينما يسهل على المبتكرين نشر حلول الذكاء الاصطناعي التي تعود بالنفع على الجمهور، مما يدفع حوسبة الذكاء الاصطناعي نحو اتجاه أكثر شفافية وتعاونًا وعدلاً. (Decrypt)