Bagaimana AI Mengubah DePin

Jaringan Infrastruktur Fisik Terdesentralisasi ( DePin ) sedang muncul di persimpangan teknologi Internet of Things dan blockchain. Dengan memperkenalkan teknologi kecerdasan buatan ( AI ), fungsi dan efisiensi jaringan DePin diharapkan dapat meningkat secara signifikan. Artikel ini akan membahas bagaimana AI mengubah mode operasi DePin dalam manajemen perangkat, optimasi sumber daya, analisis data, dan keamanan.

Manajemen Cerdas dan Otomatisasi

Manajemen dan Pemantauan Perangkat

Teknologi AI membuat pengelolaan dan pemantauan perangkat dalam jaringan DePin menjadi lebih cerdas dan efisien:

• Prediksi dan Pencegahan Kerusakan: Algoritma pembelajaran mesin dapat memprediksi potensi kerusakan dengan menganalisis data operasional historis perangkat dan data pemantauan waktu nyata. Misalnya, AI dapat mendeteksi masalah potensial pada trafo atau peralatan pembangkit dalam jaringan listrik lebih awal, sehingga pemeliharaan pencegahan dapat dijadwalkan.

• Pemantauan Real-time dan Peringatan Otomatis: Sistem AI dapat memantau semua perangkat di jaringan secara real-time 24/7, dan segera mengeluarkan peringatan saat mendeteksi anomali. Ini tidak hanya mencakup status perangkat keras, tetapi juga mencakup perubahan anomali pada berbagai parameter seperti kinerja operasional, suhu, tekanan, dan lainnya.

• Pemeliharaan dan optimasi cerdas: AI dapat menyesuaikan rencana pemeliharaan secara dinamis berdasarkan penggunaan dan status operasi perangkat, menghindari pemeliharaan berlebihan dan pemeliharaan yang kurang. Misalnya, dengan menganalisis data operasi turbin angin, AI dapat menentukan siklus dan tindakan pemeliharaan yang optimal.

Alokasi dan Optimasi Sumber Daya

Aplikasi AI dalam distribusi sumber daya dan optimasi dapat secara signifikan meningkatkan efisiensi dan kinerja jaringan DePin:

• Penyeimbangan beban dinamis: Dalam jaringan komputasi dan penyimpanan terdesentralisasi, AI dapat secara dinamis menyesuaikan alokasi tugas dan lokasi penyimpanan data berdasarkan kondisi beban dan indikator kinerja node, meningkatkan efisiensi keseluruhan jaringan.

• Optimasi Efisiensi Energi: AI dapat menganalisis data konsumsi energi dan pola operasi perangkat, mengoptimalkan produksi dan penggunaan energi. Dalam jaringan listrik pintar, AI dapat mengoptimalkan strategi pembangkit listrik dan rencana distribusi listrik berdasarkan kebiasaan penggunaan listrik dan kebutuhan pengguna.

• Peningkatan pemanfaatan sumber daya: Melalui pembelajaran mendalam dan algoritma optimasi, AI dapat memaksimalkan pemanfaatan sumber daya. Misalnya, dalam jaringan logistik terdesentralisasi, AI dapat menyesuaikan rute pengiriman secara dinamis berdasarkan kondisi lalu lintas waktu nyata, lokasi kendaraan, dan permintaan barang.

Analisis Data dan Dukungan Keputusan

Pengumpulan dan Pengolahan Data

Teknologi AI menunjukkan keunggulan yang signifikan dalam pengumpulan dan pengolahan data DePin:

• Pengumpulan data yang efisien: AI melalui sensor pintar dan komputasi tepi, dapat mengumpulkan data berkualitas tinggi secara real-time di perangkat lokal, dan menyesuaikan frekuensi dan jangkauan pengumpulan secara dinamis sesuai kebutuhan.

• Pra-pemrosesan dan Pembersihan Data: AI dapat meningkatkan kualitas data melalui pembersihan dan pra-pemrosesan data otomatis, seperti mendeteksi dan memperbaiki data yang tidak normal, serta mengisi nilai yang hilang.

• Pemrosesan data waktu nyata: Teknologi AI, khususnya pemrosesan aliran dan kerangka komputasi terdistribusi, memungkinkan jaringan DePin untuk memproses dan menganalisis data dalam jumlah besar secara waktu nyata.

Pengambilan Keputusan dan Prediksi Cerdas

Teknologi AI melalui pembelajaran mendalam, pembelajaran mesin, dan model prediktif, dapat mewujudkan pengambilan keputusan cerdas dan prediksi akurat dalam sistem DePin:

• Pembelajaran mendalam dan model prediksi: Model pembelajaran mendalam dapat menangani hubungan non-linear yang kompleks, mengekstrak pola yang mendasari dari data skala besar. Misalnya, dengan menganalisis data operasi perangkat, sistem dapat mengidentifikasi tanda-tanda potensi kerusakan dan melakukan pemeliharaan preventif sebelumnya.

• Algoritma optimasi dan penjadwalan: Dengan mengoptimalkan alokasi sumber daya dan rencana penjadwalan, AI dapat secara signifikan meningkatkan efisiensi sistem dan mengurangi biaya operasional.

Keamanan

Pemantauan Waktu Nyata dan Deteksi Anomali

Teknologi AI dapat melalui pemantauan waktu nyata dan deteksi anomali, segera menemukan dan menangani berbagai potensi ancaman keamanan dalam DePin:

• Sistem AI dapat menganalisis lalu lintas jaringan, status perangkat, dan perilaku pengguna secara real-time, serta mengidentifikasi aktivitas yang tidak normal. Misalnya, dalam jaringan komunikasi terdesentralisasi, AI dapat memantau aliran paket data, mendeteksi lalu lintas yang tidak normal dan perilaku serangan jahat.

• Melalui teknologi pembelajaran mesin dan pengenalan pola, sistem dapat dengan cepat mengidentifikasi dan mengisolasi node yang terinfeksi, mencegah penyebaran serangan lebih lanjut.

Respons Ancaman Otomatis

AI tidak hanya dapat mendeteksi ancaman, tetapi juga dapat secara otomatis mengambil tindakan respons:

• Sistem keamanan yang didorong oleh AI dapat segera mengambil tindakan setelah ancaman terdeteksi, mengurangi waktu respons.

• Misalnya, dalam jaringan energi terdesentralisasi, jika AI mendeteksi adanya aktivitas abnormal pada suatu node, dapat secara otomatis memutuskan koneksi node tersebut dan mengaktifkan sistem cadangan.

• AI dapat meningkatkan efisiensi dan akurasi deteksi serta respons ancaman melalui pembelajaran dan optimasi yang terus menerus.

pemeliharaan prediktif dan perlindungan

Dengan analisis data dan model prediksi, AI dapat memprediksi potensi ancaman keamanan dan kegagalan perangkat, serta mengambil langkah-langkah perlindungan sebelumnya:

• Dalam sistem transportasi pintar, AI dapat menganalisis data lalu lintas dan kecelakaan, memprediksi area dengan potensi tinggi untuk kecelakaan, dan mengerahkan langkah-langkah darurat sebelumnya.

• Dalam jaringan penyimpanan terdistribusi, AI dapat memprediksi risiko kegagalan node penyimpanan, melakukan pemeliharaan sebelumnya, dan memastikan keamanan serta ketersediaan data.

Bagaimana DePin Mengubah AI

Jaringan Infrastruktur Fisik Terdesentralisasi ( DePin ) sebagai arsitektur teknologi inovatif, sedang memberikan kemungkinan baru untuk pengembangan kecerdasan buatan ( AI ). Dengan menggabungkan teknologi blockchain dan Internet of Things, DePin menyediakan sumber daya komputasi terdistribusi, kapasitas penyimpanan, dan sumber data untuk sistem AI, yang diharapkan dapat mengubah cara pengembangan, penerapan, dan aplikasi AI. Bagian ini akan membahas bagaimana DePin mempengaruhi dan mengubah pengembangan AI dalam hal berbagi sumber daya, privasi data, dan keandalan sistem.

Keuntungan Aplikasi DePin dalam AI

Sumber Daya Berbagi dan Optimalisasi

DePin memungkinkan berbagi sumber daya komputasi, sumber daya penyimpanan, dan sumber daya data antara berbagai entitas, yang sangat penting dalam skenario di mana AI membutuhkan banyak sumber daya komputasi dan data untuk pelatihan dan penalaran:

• Berbagi Sumber Daya Komputasi: DePin dapat mengintegrasikan sumber daya komputasi yang terdistribusi untuk menyediakan kemampuan komputasi terdistribusi yang kuat bagi pelatihan model AI. Ini tidak hanya dapat mempercepat proses pelatihan model AI, tetapi juga dapat mengurangi biaya investasi perangkat keras untuk entitas tunggal.

• Optimisasi Sumber Daya Penyimpanan: Melalui teknologi penyimpanan terdistribusi, DePin dapat memberikan solusi penyimpanan data yang lebih efisien dan lebih aman untuk sistem AI. Ini sangat menguntungkan bagi aplikasi AI yang perlu memproses dan menyimpan data dalam jumlah besar.

• Berbagi Sumber Data: DePin dapat memfasilitasi berbagi data antara berbagai organisasi dan individu, dengan melindungi privasi, untuk menyediakan data pelatihan yang lebih kaya dan lebih beragam bagi model AI.

Privasi dan Keamanan Data

Dalam sistem AI terpusat tradisional, data sering kali disimpan secara terpusat di server pusat, yang menyebabkan masalah kebocoran data dan privasi. DePin meningkatkan keamanan data dan perlindungan privasi melalui penyimpanan terdistribusi dan teknologi enkripsi:

• Penyimpanan Data Terenkripsi: DePin dapat menyimpan data secara terdistribusi di beberapa node dalam jaringan, dan menggunakan teknologi enkripsi untuk melindungi data, sehingga mengurangi risiko kebocoran data skala besar.

• Perhitungan privasi: Melalui teknologi seperti pembelajaran federasi, DePin memungkinkan model AI dilatih tanpa mengakses data asli secara langsung, melindungi privasi pemilik data.

• Kontrol Akses: DePin dapat mewujudkan kontrol akses data yang terperinci melalui kontrak pintar, memastikan hanya sistem AI yang berwenang yang dapat mengakses data tertentu.

meningkatkan keandalan dan ketersediaan

Melalui struktur jaringan terdesentralisasi, DePin meningkatkan keandalan dan ketersediaan sistem AI:

• Menghilangkan titik kegagalan tunggal: Arsitektur terdistribusi mengurangi risiko sistem mengalami keruntuhan keseluruhan akibat kegagalan satu node, meningkatkan stabilitas layanan AI.

• Load Balancing: DePin dapat secara cerdas mendistribusikan tugas AI ke beberapa node di jaringan, mencapai load balancing, dan meningkatkan kinerja keseluruhan serta kecepatan respons sistem.

• Kemampuan toleransi kesalahan: Meskipun beberapa node mengalami kegagalan, jaringan DePin masih dapat beroperasi, menjamin kontinuitas layanan AI.

mekanisme insentif yang transparan

Ekonomi token di DePin menyediakan mekanisme insentif yang transparan dan adil untuk perdagangan antara penyedia sumber daya dan pengguna:

• Insentif sumber daya komputasi: Node yang menyediakan sumber daya komputasi dapat memperoleh hadiah token, mendorong lebih banyak peserta untuk bergabung dengan jaringan, memperluas kumpulan sumber daya komputasi yang tersedia untuk AI.

• Hadiah kontribusi data: Penyedia data dapat memperoleh token dengan membagikan kumpulan data yang bernilai, mendorong sirkulasi data berkualitas tinggi, yang bermanfaat untuk pelatihan dan pengoptimalan model AI.

• Insentif Kontribusi Model: Individu atau organisasi yang mengembangkan model AI berkinerja tinggi dapat memperoleh imbalan dengan menerapkan dan membagikan model di jaringan DePin, mendorong inovasi terbuka dalam teknologi AI.

Potensi Aplikasi DePin dalam AI

Pelatihan AI Terdistribusi

Pelatihan model AI membutuhkan banyak sumber daya komputasi. Melalui DePin, berbagai node komputasi dapat bekerja sama, membentuk jaringan pelatihan terdistribusi, secara signifikan mempercepat kecepatan pelatihan.

• Pelatihan model skala besar: Dengan memanfaatkan kemampuan komputasi terdistribusi DePin, kita dapat melatih model AI yang lebih besar dan lebih kompleks, seperti model bahasa besar (LLM) atau jaringan pembelajaran mendalam yang kompleks.

• Pembelajaran Federasi: DePin menyediakan infrastruktur yang ideal untuk pembelajaran federasi, memungkinkan beberapa peserta untuk melatih model AI secara bersama-sama sambil melindungi privasi data.

• Pembelajaran berkelanjutan: Melalui jaringan DePin, model AI dapat terus belajar dari sumber data terdistribusi, terus memperbarui dan meningkatkan kinerjanya.

komputasi tepi

Seiring dengan penyebaran perangkat Internet of Things (IoT), komputasi tepi menjadi arah penting dalam perkembangan AI. DePin dapat membagikan tugas komputasi ke perangkat tepi yang dekat dengan sumber data, meningkatkan efisiensi komputasi dan kecepatan respons:

• Inferensi AI waktu nyata: Dalam skenario seperti rumah pintar dan mengemudi otomatis, DePin dapat mendukung inferensi AI waktu nyata di perangkat tepi, mengurangi latensi dan meningkatkan pengalaman pengguna.

• Jaringan sensor terdistribusi: DePin dapat mengintegrasikan data dari banyak sensor terdistribusi, menyediakan input data real-time yang kaya untuk aplikasi AI seperti pemantauan lingkungan dan kota cerdas.

• Aplikasi AI Bergerak: Melalui DePin, perangkat bergerak dapat memanfaatkan sumber daya komputasi terdekat untuk menjalankan tugas AI yang kompleks, memperluas jangkauan aplikasi AI bergerak.

Pasar Data

Kinerja model AI bergantung pada sejumlah besar data berkualitas tinggi. DePin dapat membangun pasar data terdesentralisasi, memungkinkan penyedia dan pengguna data untuk melakukan transaksi data dengan menjaga privasi.

• Penetapan harga dan perdagangan data: Melalui kontrak pintar, DePin dapat mewujudkan penetapan harga otomatis dan perdagangan aman untuk memberikan sumber data yang beragam bagi peneliti dan pengembang AI.

• Validasi Kualitas Data: Dengan memanfaatkan karakteristik tidak dapat diubah dari blockchain, DePin dapat membangun sistem reputasi untuk penyedia data, memastikan kualitas dan keaslian data transaksi.

• Integrasi Data Lintas Bidang: DePin dapat memfasilitasi integrasi data dari berbagai industri dan wilayah, memberikan dukungan data yang lebih komprehensif untuk penelitian dan aplikasi AI lintas bidang.

platform layanan AI terdesentralisasi

DePin dapat berfungsi sebagai infrastruktur, mendukung platform layanan AI terdesentralisasi:

• Pasar model AI: Pengembang dapat menerbitkan dan berbagi model AI di jaringan DePin, pengguna dapat memilih dan menggunakan model ini sesuai kebutuhan, membentuk ekosistem AI yang aktif.

• Layanan inferensi AI terdistribusi: Pengguna dapat mengakses model AI yang tersebar di seluruh dunia melalui jaringan DePin, mendapatkan layanan inferensi AI dengan latensi rendah dan ketersediaan tinggi.

• Pemerintahan AI Terdesentralisasi: Melalui mekanisme organisasi otonom terdesentralisasi DAO(, DePin dapat mewujudkan pemerintahan sistem AI yang terdesentralisasi, memungkinkan komunitas untuk berpartisipasi dalam keputusan arah pengembangan AI.

Proyek AI + DePin

Di persimpangan AI dan DePin, muncul sekelompok proyek inovatif yang sedang mengeksplorasi bagaimana teknologi desentralisasi dapat mengubah cara pengembangan, penyebaran, dan penerapan AI. Bagian ini akan menyoroti tiga proyek representatif: Filecoin, Io.net, dan Bittensor, yang masing-masing memainkan peran penting dalam penyimpanan data AI, penyediaan sumber daya komputasi, dan penyebaran model.

Filecoin

Filecoin adalah jaringan penyimpanan terdesentralisasi yang, melalui teknologi blockchain dan model ekonomi cryptocurrency, mewujudkan penyimpanan data terdistribusi secara global. Ini menyediakan solusi penyimpanan data yang dapat diandalkan dan aman untuk sistem AI.

) Fitur

1. Penyimpanan terdesentralisasi: Filecoin menyimpan data dengan cara terdesentralisasi, menghindari kelemahan sentralisasi dari penyimpanan awan tradisional, seperti titik kesalahan tunggal dan risiko pengawasan data.

2. Dorongan Pasar: Pasar penyimpanan Filecoin ditentukan oleh hubungan penawaran dan permintaan, harga penyimpanan dan kualitas layanan disesuaikan secara dinamis melalui mekanisme pasar bebas, pengguna dapat memilih solusi penyimpanan terbaik sesuai kebutuhan.

3. Penyimpanan yang dapat diverifikasi: Filecoin memastikan data disimpan dan dicadangkan secara efektif di penyedia penyimpanan melalui mekanisme seperti bukti ruang dan waktu ###Proof-of-Spacetime, PoSt( dan bukti replikasi )Proof-of-Replication, PoRep(.

4. Mekanisme insentif: melalui penambangan dan hadiah perdagangan