5 مشاريع مدفوعة بالذكاء الاصطناعي تشكل مستقبل تقنية البلوكتشين

تقارب الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين: التقنيات التي يجب مراقبتها في 2025

تواصل تقاطع الذكاء الاصطناعي و البلوكتشين إنتاج حلول مبتكرة ذات إمكانات تحويلية. تمثل هذه المشاريع الخمسة أحدث ما توصل إليه دمج الذكاء الاصطناعي ضمن نظام الكريبتو، حيث تطور كل منها طرقًا تكنولوجية فريدة لحل التحديات الواقعية.

1. Numerai (NMR) - ذكاء صندوق التحوط المدعوم بالذكاء الاصطناعي

لقد أثبتت Numera نفسها كصندوق تحوط لامركزي رائد يستفيد من الذكاء الاصطناعي الجماعي. تنسق المنصة الآلاف من علماء البيانات الذين يقومون ببناء نماذج التعلم الآلي للتنبؤ بحركات سوق الأسهم، حيث تعمل رموز NMR كآلية حوافز وإدارة. تعمل حاليًا مع نشر رأس المال الحقيقي، وتظهر Numera كيف يمكن تطبيق التنبؤات اللامركزية للذكاء الاصطناعي بشكل فعال في المالية التقليدية.

2. بروتوكول المحيط (OCEAN) - بنية سوق بيانات الذكاء الاصطناعي

طورت Ocean Protocol بنية تحتية لامركزية متطورة تتيح مشاركة البيانات بشكل آمن مع الحفاظ على الخصوصية - وهي متطلب أساسي لتطوير الذكاء الاصطناعي. يسمح البروتوكول لمقدمي البيانات بتحقيق الربح من مجموعاتهم البيانية مع الحفاظ على السيطرة، وللمطورين الذكاء الاصطناعي بالوصول إلى بيانات تدريب عالية الجودة دون المساس بالأمان. مع وجود أسواق بيانات تعمل بالفعل، تعالج Ocean التحدي الأساسي لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي موثوقة من خلال اقتصادات البيانات اللامركزية.

3. Fetch.ai (FET) - الوكلاء الاقتصاديون المستقلون

تقوم Fetch.ai بإنشاء شبكة من الوكلاء الذكيين المستقلين القادرين على أداء مهام معقدة عبر مختلف الصناعات. تستخدم هذه الوكلاء التعلم الآلي لاتخاذ القرارات في سلاسل التوريد، وحجوزات السفر، وتحسين شبكة الطاقة، وأكثر من ذلك. لقد تقدم المشروع إلى ما بعد المراحل المفاهيمية مع العديد من الشراكات التي تنفذ هذه الوكلاء في سيناريوهات العالم الحقيقي، مما يعرض التطبيقات العملية للوكلاء الذكيين الموزعين الذين يعملون على بنية تحتية من البلوكتشين.

4. Cortex (CTXC) - إطار حسابات الذكاء الاصطناعي على البلوكتشين

كتقنية الأولى من نوعها في تصميم البلوكتشين لتنفيذ نماذج الذكاء الاصطناعي مباشرة على السلسلة، يتيح Cortex للتطبيقات اللامركزية دمج قدرات التعلم الآلي ضمن العقود الذكية. هذه الخطوة التكنولوجية تتيح الاستدلال على السلسلة دون الاعتماد على الأوراكلات الخارجية، مما يعزز الشفافية وعدم الاعتماد على الثقة في التطبيقات اللامركزية المدعومة بالذكاء الاصطناعي. يدعم الإطار نماذج التعلم الآلي الشائعة وقد انتقل من شبكة الاختبار إلى شبكة الإنتاج مع تطبيقات تعمل.

5. DeepBrain Chain (DBC) - الحوسبة الموزعة لتدريب الذكاء الاصطناعي

لقد أنشأت DeepBrain Chain شبكة موزعة تقلل بشكل كبير من تكاليف الحوسبة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي واستنتاجها. من خلال الاستفادة من موارد GPU العاطلة عبر شبكتها ، تقدم المنصة للباحثين والمطورين في مجال الذكاء الاصطناعي بدائل أكثر تكلفة مقارنة بخدمات السحابة المركزية. لقد أنشأ المشروع سوقًا وظيفيًا يمكن فيه تداول قوة الحوسبة ، مع إجراء اختبارات مرجعية تُظهر أداءً تنافسياً مقارنةً بحلول الحوسبة التقليدية للذكاء الاصطناعي.

تمثل هذه المشاريع أكثر من مجرد رموز مضاربة - فهي تقوم بتطوير بنية تحتية أساسية عند تقاطع الذكاء الاصطناعي و البلوكتشين، مما قد يحول كيفية بناء وتدريب ونشر أنظمة الذكاء الاصطناعي في مستقبل أكثر لامركزية.

تنبيه: يتضمن آراء من طرف ثالث. لا يُعتبر نصيحة مالية. قد يتضمن محتوى مدعوم.