Lohkoketju aikoo demokratisoida tekoälyn koulutuksen DRL-pyyntöjen joukkorahoituksen avulla

Syvävahvistusoppiminen (DRL) on yksi nykyään käytetyistä suosituimmista ja kehittyneimmistä tekoälyalgoritmeista. Nämä järjestelmät yhdistävät koneoppimisen protokollien tehokkuuden syvien neuroverkkojen ohjelmoitavuuteen tuottaen hämmästyttäviä tuloksia. Tänään DRL‑tekoälyalgoritmit ovat auttaneet ratkaisemaan joitakin tieteen vanhimpia mysteerejä ja avaamaan malleja sekä ratkaisuja, jotka ihmiset helposti ohittivat.

Äskettäin tutkijaryhmä esitteli markkinoille uuden konseptin, jonka avulla DRL‑algoritmit voisivat saavuttaa laajemman joukon yrityksiä, tutkijoita ja jopa tavallisia käyttäjiä tulevaisuudessa. Järjestelmä hyödyntää lohkoketjuun perustuvaa markkinaa ja kannustimia sujuvoittaakseen omaksumista. Tässä kaikki, mitä sinun tarvitsee tietää siitä, miten lohkoketju on nousemassa yhä tärkeämpään rooliin DRL‑yhteisössä.

Mikä tekee DRL‑tekoälystä erilaisen?

Yksi DRL‑tekoälyalgoritmien tärkeimmistä eduista on niiden kyky siirtää opittua tietoa eri tilanteista uusiin skenaarioihin. Tämä ominaisuus tekee niistä ihanteellisia itsenäiseen oppimiseen uusissa ympäristöissä mallidatan perusteella. DRL‑tekoälyjärjestelmät voivat tarkastella uutta tilannetta ja luoda monimutkaisia vastauksia, jotka tukevat kaikkea autonomisten ajoneuvojen ohjaamisesta syöpäsolujen paikantamiseen maksassa tai munuaisessa.

Lähde – Analyticsvidhya

DRL‑tekoälyjärjestelmät ovat among the most advanced and have become the go-to option for the interpretation and deciphering of high-dimensional raw input data. This info can come in the form of images, videos, and more. As such, there has been a strong pivot towards utilizing and expanding this tech across industries. Some analysts believe that DRL AI could one-day power general AI systems that can be sent to learn new tasks from people before adopting an autonomous solution.

Toinen syy, miksi tutkijat ovat DRL‑tekoälyjärjestelmiä pitäneet suosiossa, on niiden vertaansa vailla oleva skaalautuvuus. Skaalautuvuusongelmat ovat rajoittaneet tekoälyteknologiaa vuosien ajan. DRL‑järjestelmät voivat skaalautua vastaamaan massojen tarpeita. Lisäksi ne voivat syöttää dataa laajennetuista verkoista suorituskyvyn parantamiseksi entisestään.

DRL‑tekoälyn haittapuolia

DRL‑tekoälyalgoritmit ovat yhdenä vaikeimmista ohjelmoitavista ja käyttöönotettavista. Yksi syy tähän on valtava määrä muuttujia ja dataa, joita tarvitaan niiden oikeaan toimintaan. Järjestelmän on otettava huomioon erilaiset ympäristövuorovaikutukset, parametrit, tilanteet, ajoitus ja menneet ohjelmoinnit. Kaikki nämä prosessit tapahtuvat millisekunneissa, jotta käyttäjille tarjotaan sujuva tekoälykokemus.

Edistyneen ja reagoivan DRL‑algoritmin luominen voi olla kallista ja vaatia asiantuntija-apua. Algoritmit on ensin kehittävä, data tuoda ja testata, ja sitten hienosäädettävä parempien tulosten saavuttamiseksi. Tämä prosessi vie aikaa ja rahaa, lisäten teknologian kokonaisvaatimuksia.

Miten tavallinen henkilö voi käyttää DRL‑tekoälytekniikkaa

Nämä vaatimukset tekevät DRL‑algoritmeista yhden kalleimmista tekoälyjärjestelmistä mallintaa. AI‑ohjelmoijien, testauksen, datan keruun ja mallintamisen kustannukset jättävät suurimman osan käyttäjistä kauas aloituslinjalta, kun pyritään ottamaan teknologia käyttöön.

Miten lohkoketjuteknologia voi auttaa DRL‑kehityksen edistämisessä

On useita tapoja, joilla lohkoketjuteknologia voisi parantaa DRL‑tekniikan saatavuutta tulevaisuudessa. Historia on osoittanut, että lohkoketjuprotokollat voivat edistää omaksumista ja laajentaa palveluiden saatavuutta, jos niitä käytetään oikein. Jo AI‑koneoppimissektori on nähnyt lukuisia tekoälypohjaisia integraatioita, jotka ovat auttaneet edistämään omaksumista ja innovaatiota.

Machine Learning as a Service (MLaaS) -mallit mahdollistavat käyttäjien luoda, vaihtaa, ostaa ja integroida kehittyneitä ML‑algoritmeja turvallisessa lohkoketjuympäristössä. Useimmissa tapauksissa tähän sisältyy markkinapaikka, joka kannustaa käyttäjiä kehittämään ja tarjoamaan AI‑malleja ja muita palveluita yhteisölle.

Erityisesti tämä malli on osoittautunut erinomaiseksi tavaksi avata ovet uusille käyttäjille ja poistaa monia omaksumisen esteitä. Siksi ei ole yllättävää, että samanlainen lähestymistapa on nyt pöydällä DRL‑tekoälyjärjestelmille. DRL as a Service (DRaaS) -kehys auttaa ratkaisemaan suurimpia DRL‑ongelmia ja voi avata uuden aikakauden tekoälyn saavutettavuudelle, innovaatiolle ja kyvykkyyksille.

DRLaaS

The DRLaaS as a framework approach allows companies to utilize DRL services without the need to fully invest in an in-house AI algorithm. This approach can significantly lower costs for businesses and researchers who seek tolerable AI models in their operations. Users can select what features they need and when they need them. This strategy reduces unnecessary costs and ensures that the community offers incentives to developers.

Miten DRLaaS‑kehys toimii

Tutkijat alkoivat valita lohkoketjua, joka voisi skaalautua, tarjota korkean ohjelmoitavuuden ja jolla olisi todistettu menestysrekisteri. Useiden vaihtoehtojen tarkastelun jälkeen tiimi päätti luoda DRLaaS‑kehyksen Consortium‑lohkoketjuun. Konsortium on erityinen lupapohjainen lohkoketju, joka toimii kuin yksityinen verkko, mutta konsortion hallinnassa.

Consortium hyödyntää ainutlaatuista Proof-of-Authority‑algoritmia, joka integroi tarkastetut solmut skaalautuvuuden varmistamiseksi, suorituskyvyn lisäämiseksi ja laadun takaamiseksi. Lisäksi Consortium integroi ominaisuustiedostojen tallennusjärjestelmän, jonka nimi on InterPlanetary File System (IPFS). Tämä protokolla on erittäin tehokas manipuloinnin estämisessä ja mahdollistaa käyttäjien hyödyntää älysopimuksia AI‑tehtävien pyytämiseen.

Uuden järjestelmän käyttäjät voivat esittää DRL‑moduulipyyntöjä yhteisölle. Nämä pyynnöt voidaan toteuttaa kehittäjien toimesta, joilla on jo luotu tai jotka pystyvät kehittämään vastaavan DRL‑algoritmin. He saavat korvauksen työstään palkkio‑tokeneina. Tämä kannustinjärjestelmä on osoittautunut tehokkaaksi AI‑yhteisöjen rakentamisessa ja oli keskeinen tekijä ML‑AI‑sektorin eteenpäin viemisessä.

Miksi DRLaaS‑vaihtoehto on älykäs ratkaisu – DRL

Yksi tärkeimmistä syistä, miksi DRLaaS‑vaihtoehto saa yhä enemmän tukea, on se, että DRL‑algoritmien luominen on erittäin kallista. Näiden järjestelmien laitteistokustannukset voivat olla uskomattoman korkeat. Ohjelmoidakseen DRL‑tekoälyjärjestelmän, tutkijat viittasivat hiljattain DOTA‑DRL‑AI‑algoritmiin, jonka tiimi oli kehittänyt.

Ohjelmointi DOTA‑algoritmille vaati 51 000 CPU‑ydintä ja 512 GPU‑yksikköä. Keskimääräiselle tutkijalle, käyttäjälle tai yritykselle ei ole mahdollista hankkia näin suurta laskentatehoa kohtuullisin kustannuksin. Laitteiston ostaminen ei ole ainoa taloudellinen este. Tarvitaan myös dataa, AI‑järjestelmien ohjelmointia ja muita toteutukseen liittyviä tehtäviä. Lopulta DRLaaS voi olla ainoa tapa, jolla useimmat yritykset voivat turvallisesti käyttää näitä voimakkaita työkaluja.

Nyt yritykset voivat hyödyntää huippuosaamista ja toimialatuntemusta räätälöityjen AI‑ratkaisujen luomisessa omiin tarpeisiinsa. DRLaaS‑vaihtoehto mahdollistaa näiden yritysten käyttää AI‑järjestelmiä tarpeen mukaan, mikä vähentää tarpeetonta altistumista ja kustannuksia merkittävästi.

Tutkijat

Tutkimuksen takana olevat tutkijat koostuvat monista insinööreistä, analyytikko‑kehittäjistä ja muista ammattilaisista. Erityisesti tutkimus kiittää tekijöitä Ahmed Alagha, Hadi Otrok, Shakti Singh, Rabeb Mizouni ja Jamal Bentaharas päätekijöinä. Nyt tiimi pyrkii laajentamaan toimintaansa ja toteutustaan markkinoille, lisäten pääsyä massoille.

DRL‑teknologian sovellukset

DRL‑tekoälyä hyödynnetään monilla aloilla jo tänään. Nämä järjestelmät näyttelevät keskeistä roolia autonomisissa ajoneuvoissa, navigoinnissa, terveydenhuollossa, pelialalla ja muissa. Tässä muutamia keskeisiä sovelluksia, jotka voivat merkittävästi parantaa nykyisiä vaihtoehtoja.

DRL‑terveydenhuolto

DRL‑teknologia jatkaa tärkeän roolin ylläpitämistä seuraavan sukupolven terveydenhuollon käytännöissä. Nämä kehittyneet AI‑järjestelmät ovat osoittautuneet erittäin hyviksi havaitsemaan malleja massiivisissa datamalleissa, mikä mahdollistaa tutkijoiden nähdä aiemmin huomaamattomia korrelaatioita. Jo nyt on AI‑järjestelmiä, jotka voivat auttaa määrittämään elinrakenteesi terveyden, skannata aivoaaltojen aktiivisuuden ja paikantaa vaurioituneita soluja.

DRL‑sotilas

DRL‑tekniikan käyttö sotilasaloilla on kasvussa. Tämä teknologia on otettu käyttöön tulevaisuuden sodankäyntijärjestelmissä, mukaan lukien kasvava määrä drone‑parvia. Drone‑parvet ovat tapa hyökätä vihollista vastaan massiivisilla autonomisilla droneilla. Tämä lähestymistapa on suunniteltu ylikuormittamaan ilmapuolustukset.

DRL‑tekoälyjärjestelmät näyttelevät myös tärkeää roolia kohteiden paikantamisessa. Nykyiset sotilasvalvontajärjestelmät integroivat DRL:n seuraamaan pienimpiäkin muutoksia tarkkailtavalla alueella, paljastaen piilotetut aseet ja mahdolliset kohteet tehokkaammin. Tulevaisuudessa on odotettavissa täysin automatisoituja AI‑tappoketjuja, jotka poistavat ihmisen hyväksynnän tarpeen kohteen määrittämisessä.

Vastaavia lähestymistapoja lohkoketjuprojekteissa

Useat lohkoketjuprojektit ovat käyttäneet samankaltaisia joukkorahoitusmenetelmiä innovaation edistämiseksi eri toimialoilla. Aluksi tätä lohkoketjuintegraatiota käytettiin pilvipalveluiden tarjoamiseen. Sitten se laajeni datan jakamiseen ja laskennallisiin vaihtokauppoihin. Tänään markkinoilla on joukkorahoitettuja markkinapaikkoja kehittyneille laskennallisille tehtäville, mukaan lukien tekoäly. Tässä muutamia merkittäviä esimerkkejä.

Golem (GLM)

Golem on AI‑keskeinen hajautettu laskentamarkkinapaikka, joka mahdollistaa käyttäjien ansaita palkkioita tokeneina jakamalla käyttämättömän laskentatehonsa. Protokolla antaa kenelle tahansa pääsyn massiiviseen laskentatehoon ilman, että tarvitsee ostaa kallista laitteistoa. Golemin lähestymistavan ytimessä on hajautettu markkinapaikka, jossa käyttäjät voivat ansaita GLM‑tokeneita, jotka tarjoavat CPU‑tehoa kehittäjille, tutkijoille ja käyttäjille.

Erityisesti Golem mahdollistaa suurten laskentatehtävien jakamisen pienempiin ratkaisuihin, jotka jakautuvat aktiivisten käyttäjien yhteisön kesken. Tämä strategia alentaa kustannuksia, parantaa tehokkuutta ja hajautusta. Näin ollen Golem on suosittu projekti, joka oli yksi ensimmäisistä tarjoamaan laskentaa palveluna lohkoketjujärjestelmien avulla. Nykyään se on tunnustettu edelläkävijäalustaksi, jolla on vahva käyttäjäkunta.

Render (RENDER)

Render on teollistettu AI‑pohjainen lohkoketjuun perustuva järjestelmä, joka tarjoaa lähes rajoittamatonta laskentatehoa AI‑kehittäjille. Protokolla keskittyi alun perin massiivisen hajautetun laskentatehon hyödyntämiseen auttaakseen kehittämään ja prosessoimaan suuria määriä korkealaatuista videota ja efektejä, joita nykypäivän pelit, tutkimus ja viihde vaativat.

Render vahvistaa tieteellisiä, viihde- ja tutkimusyhteisöjä ainutlaatuisella ja todistetulla lähestymistavallaan. Alusta käyttää Ethereumia validointiin samalla kun se integroi OctaneRender‑protokollan parantaakseen 3D‑käsittelyn suorituskykyä. Ne, jotka tarjoavat CPU‑tehoa yhteisölle, ansaitsevat RENDER‑tokeneita tarjoamansa laskentatehon määrän perusteella.

Julkisesti noteerattu yritys, joka kehittää innovatiivisia AI‑ratkaisuja

Useat AI‑yritykset kehittävät tekoälyä, joka jonain päivänä vaikuttaa elämääsi. Monissa tapauksissa saatat ajatella suuria yrityksiä kuten Microsoft (MSFT ) AI‑kehityksen yhteydessä. Kuitenkin on olemassa useita julkisesti noteerattuja AI‑vaihtoehtoja, jotka kannattaa tarkistaa. Tässä yksi esimerkki yrityksestä, joka käyttää AI:ta tarjotakseen markkinoille kaipaamia palveluita.

1. BrainChip (BRCHF)

BrainChip on innovatiivinen ohjelmisto‑ ja laitteistotoimittaja AI‑terveysalan tarpeisiin. Alusta esittelee neuromorfisen laskentamallin, joka on suunniteltu jäljittelemään aivojen neuronien toimintaa. Tämä strategia on osoittautunut energiatehokkaaksi ja tarjoaa korkean suorituskyvyn.

BrainChip on AI‑alan pioneeri ja johtaa AIoT‑verkkojen (Artificial Intelligence of Things) kehitystä. Tämä konsepti yhdistää IoT‑laitteiden (Internet of Things) alhaisen kustannuksen ja saatavuuden kehittyneiden AI‑algoritmien kyvykkyyteen. Tuloksena on erittäin kykenevä järjestelmä, joka voi valvoa toimintoja, havaita ongelmia ennen niiden syntymistä ja tarjota toimivia ratkaisuja nopeasti.

DRL‑pyyntöjen joukkorahoitus – oikea tapa edetä

DRLaaS‑vaihtoehdon käyttöönotto auttaa edistämään integraatiota markkinoilla. Tämä lähestymistapa on osoittanut toimivansa laajentaessaan käyttäjien ymmärrystä ja pääsyä muihin AI‑sektoreihin. Siksi se on täydellinen sovellettavaksi DRL‑markkinoille. Voit odottaa näkeväsi paljon enemmän AI‑integraatioita, kun DRL‑palvelut tulevat saataville massoille tulevaisuudessa.

Learn about other AI Projects in Finnish.