인공 지능 (AI)은 일상 생활의 중심이되고 있습니다..

Google Assistant 및 Siri와 같은 개인 비서는 AI를 사용하여 음성 입력을 처리합니다. 노래, 레스토랑 또는 뉴스 기사를 제안하는 추천 엔진도 AI로 구동됩니다. 그리고 인공 신경망을 사용하여 지금까지 만들어진 가장 복잡한 전략 게임 중 하나에서 인간 플레이어를 물리 치는 AlphaGo와 같은 헤드 라인을 사로 잡는 프로젝트가 있습니다..

우리가 AI로 구동되는 미래에 진입하고 있다는 데는 의심의 여지가 없습니다. 일부 조직에서는이를 사용하여 질병 검사 과 외계 행성 검색. 그러나 이러한 응용 프로그램을 실행하는 데 드는 비용은 무시하기 어렵습니다. 많은 신생 기업이 자금의 20-30 %를 하드웨어 운영 비용에만 지출합니다..

DeepBrain Chain은 다음을 통해 처리 비용 상승 문제를 해결하고자합니다. 결합 인공 지능을 이용한 블록 체인 기술. 초기 추정에 따르면 기업은 자체 인프라를 구축하는 대신 DeepBrain을 통해 데이터 및 처리 능력을 구매하여 최대 70 %까지 절약 할 수 있습니다..

최근 DeepBrain Chain 팀은 테스트 넷에서 AI 모델의 첫 번째 성공적인 실행을 발표하여 프로젝트의 공개 가용성에 대한 초기 단계를 알립니다..

비용 문제

지난 5 년 동안 5,000 개 이상의 AI 스타트 업이 시작되었습니다. 벤처 스캐너 보고서 이 프로젝트에 대한 자금 조달은 연평균 83 %의 복합 성장률을 기록하여 2017 년에 140 억 달러 이상에 도달했습니다. 2018 년 1 분기에는 업계 전반의 자금 조달이 25 억 달러로 기록적으로 2017 년 1 분기보다 11 % 증가했습니다..

AlphaGo는 딥 러닝 및 인공 지능의 가장 유명한 응용 프로그램 중 하나입니다. 개발자 인 DeepMind는 2014 년에 Google에 인수되었습니다.이 벤처 기업의 잘 알려진 성공에도 불구하고 DeepMind는 재정적 손실 매년, 2016 년에만 1 억 6,200 만 달러 이상의 부채가 발생합니다..

운영 비용과 법적 수수료는 DeepMind의 재정 상태에서 큰 역할을하지만 AlphaGo를 실행하는 것 역시 저렴하지는 않습니다. 한국 프로 바둑 선수 이세돌을 연기 한 알파 고 버전은 1,920 개의 표준 프로세서와 280 개의 수정 된 GPU로 실행되어 단일 게임에 $ 3,000의 운영 비용을 발생 시켰습니다..

AI 모델이 상당한 정확도로 작동하려면 수천 시간의 교육이 필요합니다. AI 기업이 단일 인공 지능 제품을 출시하기 위해 어떻게 높은 하드웨어 비용을 지출 할 수 있는지 쉽게 알 수 있습니다..

기계 학습 및 인공 지능을 사용하는 다른 회사는 DeepMind와 유사한 문제에 직면합니다. 그들 대부분은 자금을 유지하기 위해 Google과 같은 규모의 모회사의 밑바닥없는 주머니에 의존 할 수 없습니다. 지속적인 운영을 위해서는 비용 절감이 중요하며, 하드웨어 비용의 30 %는 시작하기 좋은 곳입니다..

2011-2018 년 AI 펀딩 — 이미지 viaventurescanner.com

DeepBrain Chain 진입

블록 체인 기술은 AI 애플리케이션 실행 비용 상승을 억제하는 완벽한 솔루션입니다. 암호 화폐의 인기 덕분에 빠르게 성장하고 확장 가능하며 수익성이 높은 부문이 주류로 진입하기 시작했습니다..

DeepBrain Chain은 데이터 및 처리 능력을위한 분산 형 시장으로 운영됩니다. 현재는 NEO 블록 체인 하지만 메인 넷이 출시되면 자체 사이드 체인으로 분할됩니다. 그런 다음 기업은 전용 인프라에 투자하지 않고도 애플리케이션을 실행하는 데 필요한 처리 능력을 구매할 수 있습니다..

DeepBrain은 분산 및 암호화를 통해 개인 정보를 보호하는 유연하고 고성능의 저 지연 네트워크를 제공함으로써 이러한 조직의 요구를 충족 할 것입니다. 초기 예측은 대부분의 고객에게 최소 70 %의 비용 절감을 예상합니다..

테스트 넷 성공

2018 년 6 월 3 일 DeepBrain Chain의 개발 팀은 프라이빗 테스트 넷에서 세 가지 유형의 실제 AI 교육 모델을 성공적으로 실행했습니다. 이 테스트의 결과는 발표되지 않았지만 목적은 AI를 테스트하는 것이 아니라 작업 환경에서 프로그램을 실행하는 테스트 넷의 능력뿐이었습니다..

첫 번째 성공적인 테스트는 기계 학습을위한 일종의 “Hello World”인 Modified National Institute of Standards and Technology (MNIST) 데이터베이스였습니다. DeepBrain 팀은 250 개 이미지의 제한된 하위 집합으로 테스트 넷에서 MNIST를 성공적으로 실행했습니다..

전체 MNIST 테스트에는 고등학생과 미국 인구 조사국 직원으로부터 샘플링 한 60,000 개의 손글씨 숫자 이미지가 포함되어 있습니다. AI는 이미지 인식 각 스캔에서 표시를 해석하고 가능한 한 많은 숫자를 정확하게 식별.

두 번째 AI 테스트는 CNN (Convolutional Neural Networks)을 사용하여 실행 된 자연어 처리 모델이었습니다.. CNN 이미지를 한 번에 픽셀 그룹으로 분석하여 매트릭스 데이터의 차이를 비교하여 모양과 가장자리를 감지 할 수 있습니다. 언어 처리를 담당 할 때 CNN은 문서에서 단어를 “보고”컨텍스트에서 간단한 의미를 해독 할 수 있습니다..

마지막으로 DeepBrain 팀은 사전 훈련 된 doc2vector 버전을 사용하여 중국어 텍스트 분류 모델을 성공적으로 실행했습니다. 이 프로그램은 word2vec 스캔 한 텍스트 문서에서 단어 임베딩을 구성합니다. 이 모델은 일반적으로 문서 입력에서 언어 컨텍스트를 재구성하는 데 사용되며 기본적으로 신경망이 서면 언어를 이해할 수 있도록합니다..

로드맵 및 마일스톤

2018 년 1 월, DeepBrain은 다음 시리즈에 대해 Disney 라이센스 사용자와의 파트너십을 발표했습니다.  미키 마우스 장난감 음성 입력을 듣고 응답합니다. 교육용 로봇은 2017 년에 3 백만 대 이상을 출하했습니다. DeepBrain은 다음 제품 실행을위한 학습 기능 업그레이드를 지원할 것입니다..

가장 주목할만한 이벤트는 6 월 말로 예정된 DeepBrain Chain의 테스트 넷 출시입니다. 초기 테스트의 성공으로 팀은 제품이 공개 응용 프로그램을 수용 할 준비가되었다고 생각합니다. 메인 넷 출시는 몇 달 후 2018 년 10 월 출시 예정입니다..

그만큼 스카이 넷 프로젝트 2018 년 6 월 중순에 오픈하여 상장에 대비 한 네트워크 강화를 도왔습니다. 하드웨어 요구 사항을 충족하는 사용자는 Skynet에 가입하고 메인 넷 채굴 우선권, 추가 합의 노드 포인트 및 Skynet Project가 운영되는 동안 DeepBrain 리소스를 무료로 사용할 수 있습니다..

DeepBrain Chain은 협력 관계 인공 지능에 대한 액세스를 대중화하는 것을 목표로하는 개방형 분산 AI 스택 솔루션 인 SingularityNET을 사용합니다. 이 동맹을 통해 팀이 현재 구축하고있는 프레임 워크를 통해 두 플랫폼간에 데이터 및 처리 서비스를 공유 할 수 있습니다..

DeepBrain Chain의 로드맵은 2018 년 10 월 메인 넷 출시를 통해 플랫폼을 전달하며 2019 년 내내 테스트 및 개선을 포함합니다..

DeepBrain Chain의 미래

DeepBrain Chain은 세계 최초의 블록 체인 기반 AI 컴퓨팅 플랫폼으로, 급성장하는 산업을 활용하기 위해 적시에 도착했습니다..

거대 기술 기업인 Google과 Baidu는 AI 개발에 200 ~ 300 억 달러를 지출했습니다. 업계 자체는 조 달러 관점에서 말하자면 OPEC의 순 석유 수출 수익은 2012 년 9,170 억 달러로 현대 최고치를 기록했으며 그 이후 거의 절반으로 감소했습니다..

DeepBrain Chain은 현재 중국의 기업에 많은 노력을 집중하고 있습니다. 태세 인공 지능 분야의 세계적인 리더가되기 위해 DeepBrain He Yong CEO는 다른 국가에 비해 중국에서 데이터를 수집하고 활용하는 것이 얼마나 쉬운 지에 대해 설명합니다..

DeepBrain의 다른 영토, 특히 유럽과 미국으로 확장하려는 능력과 의지에 대해 몇 가지 우려가 있습니다. SingularityNET과의 파트너십에서 알 수 있듯이 DeepBrain Chain은 중국에 초점을 맞춘 프로젝트를 영원히 유지할 의도가 없습니다..

지금까지 DeepBrain Chain의 미래는 밝아 보입니다. 그것은 우리의 기능에 자리를 잡았습니다. 흥미로운 NEO 프로젝트 과 유망한 AI 블록 체인 프로젝트 올해 초. 테스트 넷과 메인 넷 출시가 순조롭게 진행된다면 DeepBrain Chain은 기업이 AI 파트너십을 소싱 할 때 의지하는 첫 번째 프로젝트가 될 수 있습니다..

관련 : 블록 체인 및 인공 지능 : 분산 형 AI의 이점