Fetch.ai: Giao thức AI cho các hoạt động kinh tế diễn ra tự động
Fetch đang xây dựng giao thức AI cho phép các hoạt động kinh tế diễn ra tự động. Công nghệ của Fetch có cấu trúc gồm ba lớp. Lớp cao nhất gồm có các đại lý kỹ thuật số, AEAs (Đại lý kinh tế tự trị) trích xuất dữ liệu từ hệ thống phần cứng và tài nguyên dữ liệu, sau đó cung cấp cho những người có nhu cầu. Các đại lý tồn tại trong thế giới ảo phi tập trung được tạo ra bởi OEF (Khung kinh tế mở). OEF này được hỗ trợ bởi sổ cái thông minh Fetch có thể mở rộng tới hàng chục nghìn TPS.a
1. Các ý tưởng công nghệ
Fetch đang xây dựng giao thức AI cho phép các hoạt động kinh tế diễn ra tự động. Công nghệ của Fetch có cấu trúc gồm ba lớp. Lớp cao nhất gồm có các đại lý kỹ thuật số, AEAs (Đại lý kinh tế tự trị) trích xuất dữ liệu từ hệ thống phần cứng và tài nguyên dữ liệu, sau đó cung cấp cho những người có nhu cầu. Các đại lý tồn tại trong thế giới ảo phi tập trung được tạo ra bởi OEF (Khung kinh tế mở). OEF này được hỗ trợ bởi sổ cái thông minh Fetch có thể mở rộng tới hàng chục nghìn TPS.
Hàng chục ngàn TPS có thể truy cập được nhờ vào một loại sharding sáng tạo. Thay vì các giải pháp sharding, sổ cái thông minh của Fetch có các làn giao dịch và giao dịch có thể được chỉ định cho các làn giao dịch khác nhau để các làn đường mới được tạo ra có thể tham chiếu trở lại khối của các làn cũ. Ngoài tính năng đó, Fetch Smart Ledger sử dụng giao thức Proof of Work hữu ích, một hệ thống đồng thuận duy nhất để thực hiện tính toán. Mặc dù PoW thông thường đòi hỏi một lượng lớn tài nguyên để có quyền tạo khối như trong mạng Bitcoin, nhưng các tài nguyên tính toán ở đây sẽ được sử dụng để huấn luyện thuật toán học máy và phân phối siêu máy tính phân cấp giúp phân bổ công việc tính toán dựa trên khả năng của các nút mạng.
Ứng dụng AI đang cực kỳ hot trong thị trường tiền mã hóa hiện nay như AI trong lĩnh vực bất động sản, AI để bảo vệ dữ liệu cá nhân hoặc AI cho ngành công nghiệp âm nhạc. Tuy nhiên, một số dự án kết hợp công nghệ AI và blockchain để trao đổi dữ liệu chưa nhận được kết quả mong đợi. Do đó, nếu Fetch.AI có thể hoàn thành phát triển công nghệ, thì nó sẽ thực sự có tiềm năng về nhu cầu sử dụng và trao đổi dữ liệu cũng như tài sản số hiện tại.
2. Nhóm nghiên cứu
Humayun Sheikh (Đồng sáng lập — Giám đốc điều hành): nhà đầu tư sáng lập trong Deep Mind Deep Mind là nhà lãnh đạo thế giới trong nghiên cứu trí tuệ nhân tạo và ứng dụng của nó. Deep Mind tạo ra một mạng lưới thần kinh học về cách chơi các trò chơi như con người vẫn chơi. Công ty được thành lập vào năm 2010 và Google đã mua nó vào năm 2014. Deep Mind hiện là một phần của nhóm Alphabet. Ông cũng là người sáng lập và là giám đốc điều hành của uVue, một công ty xây dựng một mạng lưới giao thông tự động phân tán và itzMe, một công ty áp dụng Máy học & Trí thông minh nhân tạo để làm sâu sắc hơn sự tương tác giữa con người và các dịch vụ kỹ thuật số. Tuy nhiên, thông tin về hai công ty đó bị hạn chế.
- Toby Simpson (đồng sáng lập — CTO): Ông từng là Giám đốc điều hành hoặc Giám đốc công nghệ tại Nice Tech Limited nhưng không có nhiều thông tin về công ty này. Ngoài ra, ông cũng là Giám đốc Công nghệ của Ososim Limited, một công ty công nghệ và nghiên cứu toàn cầu áp dụng AI cho các doanh nghiệp nhưng Ososim Limited không phải là một công ty nổi tiếng. Và ông đã dành 2 năm làm Giám đốc Thiết kế Phần mềm tại Deep Mind.
- Thomas Hain (Đồng sáng lập — CSO). Ông có bằng tiến sĩ từ Cambridge. Trong suốt 8 năm tại Đại học Sheffield, top năm trường đại học hàng đầu ở Anh, ông là Giáo sư về Công nghệ Âm thanh và Lời nói, sau đó là Trưởng phòng Nghiên cứu Nghe và Nói.
Troel Frimodt Rønnow (Kỹ sư phần mềm cao cấp): Ông có hơn 3 năm kinh nghiệm làm việc tại Nokia với tư cách là nhà nghiên cứu cao cấp, nhà nghiên cứu và Trưởng nhóm nghiên cứu. Ông cũng được đề cập trong LinkedIn rằng ông là chủ sở hữu của Wonop. Ltd nhưng không có thông tin nào đề cập đến công ty này.
- Jonathan Ward (Nhà khoa học máy học cao cấp): Ông có bằng tiến sĩ về học máy từ Đại học London, ông cũng là một nhà nghiên cứu trong AI. Từ năm 2005–2015, ông làm việc tại EMBL (Phòng thí nghiệm sinh học phân tử châu Âu) với vai trò là một nhà nghiên cứu. EMBL là một tổ chức nghiên cứu sinh học phân tử được hỗ trợ bởi 22 quốc gia thành viên, 4 khách hàng tiềm năng và 2 quốc gia thành viên liên kết. Đây là một trong những viện nghiên cứu hàng đầu thế giới, và phòng thí nghiệm hàng đầu của châu Âu về khoa học đời sống. Tổ chức này thực sự có uy tín. Ông cũng là kỹ sư thuật toán cao cấp tại DNA Electronics, một công ty chẩn đoán phân tử tiên phong phát triển các giải pháp cho phép nhanh chóng chẩn đoán tình trạng bệnh lý của bệnh nhân “tại giường”, thời gian thực. Công ty này rất nổi tiếng ở Anh.
- Jerome Maloberti (Nhà phát triển máy học): Ông là kỹ sư phần mềm tại Become Japan, một nhà cung cấp giải thưởng về tiếp thị hiệu suất dựa trên đám mây và các giải pháp SaaS. Ngoài ra, ông còn là chuyên gia tư vấn tại Fusion, một trong những nhà cung cấp giải pháp CNTT hàng đầu thế giới và tư vấn kinh doanh, kỹ sư phần mềm tại Independent và kỹ sư nghiên cứu tại Đại học Paris Diderot. Từ năm 2013 đến năm 2016, Jerome Maloberti là kỹ sư phần mềm cao cấp tại Linguamatics — công ty triển khai khai thác văn bản dựa trên ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để khám phá các kiến thức giá trị cao, khai thác thông tin và hỗ trợ quyết định và Broadcom. Ông cũng là nhà thiết kế, nhà phát triển và nhà cung cấp toàn cầu các sản phẩm dựa trên công nghệ bán dẫn tương tự và kỹ thuật số; và kỹ sư phần mềm chính tại Cadence Design Systems, một công ty phần mềm tự động hóa và thiết kế điện tử đa quốc gia (EDA) của Mỹ. Trước khi làm việc cho Fetch.AI, ông là nhà phát triển cốt lõi tại Grapeshot một công ty sử dụng Công nghệ từ khóa nâng cao để phân đoạn khoảng không quảng cáo và cải thiện mục tiêu, làm cho công việc quảng cáo được ủng hộ hơn.
Nhóm nghiên cứu còn có Arthur Meadows (Giám đốc thương mại hóa), Sebastian Nickle (Nhà nghiên cứu máy học), Shaishav T. (CTO) và Simon Clifford (chuyên gia về Hệ thống truyền thông), nhóm có tổng cộng 15 thành viên và luôn muốn tìm hiểu, nghiên cứu thêm để phát triển công nghệ của họ.
CEO của Fetch.AI có vẻ là một nhà đầu tư thực sự quan tâm đến AI và blockchain. Mặc dù kinh nghiệm của CTO không liên quan trực tiếp đến blockchain và AI, CSO có hiểu biết hàn lâm về công nghệ. Quan trọng hơn, những người sáng lập có thể tập hợp một đội ngũ có kỹ năng và kinh nghiệm tuyệt vời về công nghệ và đặc biệt là AI và Học máy. Có rất nhiều kỹ sư và nhà nghiên cứu CNTT trong nhóm nòng cốt. Nhiều người trong số họ đã từng làm việc cho các công ty hoặc tổ chức cao cấp như Deep Mind, EMBL hoặc Cadence Design Systems.
Tham gia Telegram channel của chúng tôi ngay tại:
