人工知能（AI）は急速に私たちの日常生活の中心になりつつあります.

GoogleアシスタントやSiriなどのパーソナルアシスタントは、音声入力の処理をAIに依存しています。曲、レストラン、ニュース記事を提案するレコメンデーションエンジンもAIを利用しています。次に、これまでに作成された中で最も複雑な戦略ゲームの1つで、人工ニューラルネットワークを使用して人間のプレイヤーを倒すAlphaGoなどの見出しをつかむプロジェクトがあります。.

AIを活用した未来に突入することは間違いありません。一部の組織はそれを使用して 病気をスキャンする そして 太陽系外惑星を検索する. しかし、これらのアプリケーションを実行するコストは無視するのが難しいです。多くの新興企業は、資金の20〜30％をハードウェアの運用コストだけに費やしています。.

DeepBrain Chainは、処理コストの上昇の問題に対処することを望んでいます。 組み合わせる 人工知能を備えたブロックチェーンテクノロジー。初期の見積もりでは、企業は独自のインフラストラクチャを構築する代わりに、DeepBrainを介してデータと処理能力を購入することで、最大70％節約できることが示唆されています。.

最近、DeepBrainチェーンチームは、テストネット上でのAIモデルの最初の成功した実行を発表し、プロジェクトの最初のステップを公開しました。.

コストの問題

過去5年間で5,000を超えるAIスタートアップが立ち上げられました。ベンチャースキャナー レポート これらのプロジェクトの資金調達は、年複利成長率が83％で、2017年には140億ドルを超えます。2018年第1四半期の業界全体の資金調達は過去最高の25億ドルで、2017年第1四半期から11％増加しました。.

AlphaGoは、ディープラーニングと人工知能の最も有名なアプリケーションの1つです。その開発者であるDeepMindは、2014年にGoogleに買収されました。ベンチャーの成功は広く知られていますが、DeepMindは引き続き投稿しています。 経済的損失 毎年、2016年だけで1億6200万ドル以上の債務を抱えています.

DeepMindの財政状態では、運用コストと法定費用が大きな役割を果たしますが、AlphaGoの実行も必ずしも安価ではありません。韓国のプロ棋士である李世ドルを演じたAlphaGoのバージョンは、1,920個の標準プロセッサと280個の変更されたGPUで動作し、1つのゲームで3,000ドルの運用コストに貢献しました。.

AIモデルをかなりの精度で実行するには、数千時間のトレーニングが必要です。 AI企業が、単一の人工知能製品を発売しようとして、ハードウェアの高額な費用をどのように積み上げることができるかを簡単に理解できます。.

機械学習と人工知能を扱う他の企業は、DeepMindと同様の問題に直面しています。それらのほとんどは、資金を維持するためにGoogleのサイズの親会社の底なしのポケットに頼ることはできません。継続的な運用にはコストの削減が不可欠であり、ハードウェアに向けられる30％は開始するのに最適な場所です.

2011年から2018年までのAI資金調達—venturescanner.com経由の画像

DeepBrainチェーンに入る

ブロックチェーンテクノロジーは、AIアプリケーションの実行コストの上昇を抑えるのに最適なソリューションです。それは、暗号通貨の人気のおかげで主流になり始めた、急成長し、スケーラブルで、収益性の高いセクターです.

DeepBrainチェーンは、データと処理能力の分散型マーケットプレイスとして機能します。現在、 NEOブロックチェーン ただし、メインネットがリリースされると、独自のサイドチェーンに分割されます。企業は、独自の専用インフラストラクチャに投資することなく、アプリケーションの実行に必要な処理能力を購入できます。.

DeepBrainは、分散化と暗号化を通じてプライバシーを保護する、柔軟で高性能、低遅延のネットワークを提供することにより、これらの組織のニーズを満たします。初期の見積もりでは、ほとんどのクライアントで少なくとも70％のコスト削減が見込まれています.

Testnetの成功

2018年6月3日、DeepBrain Chainの開発チームは、プライベートテストネットで3種類の実際のAIトレーニングモデルを正常に実行しました。これらのテストの結果は発表されていませんが、目的はAIをテストすることではなく、作業環境でプログラムを実行するテストネットの機能のみでした。.

最初に成功したテストは、機械学習の一種の「Hello World」である、米国国立標準技術研究所（MNIST）の修正データベースでした。 DeepBrainチームは、250枚の画像の限られたサブセットを使用してテストネット上でMNISTを正常に実行しました.

完全なMNISTテストには、高校生と米国国勢調査局のスタッフからサンプリングされた手書き数字の60,000枚の画像が含まれています。 AIは使用する必要があります 画像認識 マーキングを解釈し、できるだけ多くの番号を正しく識別するために、各スキャンで.

2番目のAIテストは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を使用して実行された自然言語処理モデルでした。. CNN 画像を一度にピクセルのグループとして分析し、マトリックスデータの違いを比較することで形状とエッジを検出できるようにします。 CNNは、言語処理を担当する場合、ドキュメント内の単語を「見て」、コンテキストから単純な意味を解読することができます。.

最後に、DeepBrainチームは、事前にトレーニングされたバージョンのdoc2vectorを使用して、中国語のテキスト分類モデルを正常に実行しました。このプログラムはの拡張です word2vec スキャンされたテキストのドキュメントから単語の埋め込みを構築します。このモデルは通常、ドキュメント入力から言語コンテキストを再構築するために使用され、基本的にニューラルネットワークが書記言語を理解できるようにします。.

ロードマップとマイルストーン

2018年1月、DeepBrainは、一連のディズニーライセンシーとのパートナーシップを発表しました。  ミッキーマウスのおもちゃ 音声入力を聞いて応答します。教育用ロボットは2017年に300万台以上を出荷しました。DeepBrainは次の製品実行のために学習機能のアップグレードを支援します.

最も注目すべき今後のイベントは、6月末に予定されているDeepBrainChainのテストネットの立ち上げです。最初のテストが成功したことで、チームは製品が公開アプリケーションを受け入れる準備ができていると感じています。メインネットのリリースは数か月後に続き、2018年10月の発売が予定されています.

ザ・ スカイネットプロジェクト 2018年6月中旬にオープンし、公開に向けてネットワークを強化しました。ハードウェア要件を満たすユーザーは、スカイネットへの参加を申請して、スカイネットプロジェクトの運用中に、メインネットマイニングの優先権、追加のコンセンサスノードポイント、およびDeepBrainリソースの無料使用を獲得できます。.

DeepBrainチェーンは パートナーシップ SingularityNETは、人工知能へのアクセスを民主化することを目的とした、オープンな分散型AIスタックソリューションです。この提携により、チームが現在構築しているフレームワークを通じて、両方のプラットフォーム間でデータと処理サービスを共有できるようになります。.

DeepBrain Chainのロードマップは、2018年10月のメインネットの立ち上げを通じてプラットフォームを実行し、2019年中のテストと改良が含まれています.

DeepBrainチェーンの未来

DeepBrain Chainは、世界初のブロックチェーンベースのAIコンピューティングプラットフォームであり、活況を呈している業界を活用するのにちょうど間に合うように到着しました。.

テクノロジーの巨人であるGoogleとBaiduは、AI開発に200〜300億ドルを費やしてきました。業界自体は、 兆ドル 2035年までに。それを展望すると、OPECの純石油輸出収入は2012年に917億ドルで現代のピークに達し、それ以来ほぼ半分に減少しています。.

DeepBrain Chainは現在、その取り組みの多くを中国の国の企業に集中させています。 構えた 人工知能の世界的リーダーになること。 DeepBrainのCEOであるHeYong氏は、これは他の国と比較して中国でのデータの収集と利用がいかに簡単であるかによるものだと考えています。.

DeepBrainの能力と、他の地域、特にヨーロッパと米国に拡大する意欲については、いくつかの懸念があります。 SingularityNETとのパートナーシップが示唆しているように、DeepBrain Chainは、中国に焦点を当てたプロジェクトを永遠に続けるつもりはありません。.

これまでのところ、DeepBrainチェーンの将来は明るいように見えます。それは私たちの機能にスポットを当てました エキサイティングなNEOプロジェクト そして 有望なAIブロックチェーンプロジェクト 今年の初め。テストネットとメインネットの立ち上げが順調に進んだ場合、DeepBrain Chainは、企業がAIパートナーシップを調達する際に最初に頼るプロジェクトになる可能性があります。.

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