31 käyttötapausta Allora-verkolle

Käännös Allora artikkelista kirjoittajalta Greg | Allora

Hajautettu tekoäly voi muuttaa läpinäkymättömät, keskitetyt tekoälyjärjestelmät avoimiksi verkostoiksi, jotka koordinoivat koneälysovelluksia. Historiallisesti muutamat teollisuuden suuyritykset ovat kuitenkin monopolisoineet tekoälyn kehitystä, hidastaen sen integroimista hajautettuihin ympäristöihin. Viimeaikaiset edistysaskeleet, kuten zkML ja federoitu oppiminen, ovat kuitenkin ehdottomasti raivanneet tietä turvallisen, luottamuksettoman tekoälyn upottamiseksi hajautettuihin sovelluksiin.

Hajautetun tekoälyn haasteena on kuitenkin edelleen varmistaa sekä mallien jatkuva itseparantaminen ajan mittaan että kiistattoman luottamuksen luominen mihin tahansa tekoälyn tuottamaan materiaaliin. Tämä kaksipuolinen ongelma — luottamuksetta toimivan tekoälyn varmistaminen samalla, kun ylläpidetään maksimaalista sopeutumiskykyä — on ollut esteenä tekoälyn saumattomalle, laajamittaiselle integroinnille hajautettuihin verkostoihin.

Itseparantuvana hajautettuna tekoälyverkkona Allora luo luotettavan, kryptografisesti varmennetun perustan tekoälylaskelmille, ratkaisten kaksipuolisen ongelman, joka on haitannut tekoälyä tähän asti. Lisäksi Allora toteuttaa kannustinjärjestelmän, joka palkitsee verkon malleja niiden tuottamien tulosten tarkkuudesta suhteessa niiden erikoisalueisiin. Kontekstuaalitietoinen verkko kuten Allora pystyy arvioimaan mallien tuloksia kahden tekijän perusteella: reaalimaailman olosuhteet ja vertaismallit. Toisin sanoen, verkko määrittää optimaalisen mallin tulokset tietyissä tilanteissa.

Sen sijaan että toimisivat erillisinä komponentteina, Alloraan rakennetut mallit oppivat jatkuvasti vertaismallien suorituksista ajan myötä. Tämä ilmaantuva meta-älykkyys, joka on parempi kuin mikään yksittäinen ennuste, mukautuu rekursiivisesti uuteen dataan, mikä tarkoittaa, että useiden mallien yhdistetyt ponnistelut tuottavat tarkempia johtopäätöksiä kuin mikään yksittäinen malli voisi.

Allora-verkkoon rakennettu perustavanlaatuinen hinta-arviomalli, on erottunut tarkkuudellaan omaisuuserien arvon määrittämisessä lähes kolmen vuoden ajan, toimittaen jatkuvasti arvioita yli 400 miljoonasta omaisuuserästä 95–99% tarkkuudella. Allora-verkko on paljon enemmän kuin yksi malli; se on keino rakentaa itseparantuvia, hajautettuja, tavoitteisiin keskittyviä tekoälyverkkoja, jotka toimivat itsenäisesti varmistaakseen järjestelmän vankkuuden ja skaalautuvuuden, samalla jatkuvasti oppien toisiltaan.

Alloran alkuperäiset ratkaisut:

AI-hintasyötteet: Alloran AI-hintasyötteet tarjoavat dynaamisia, reaaliaikaisia hintoja laajalle valikoimalle omaisuuseriä, tarjoten markkinoille luotettavia, dataan perustuvia näkemyksiä, jotka parantavat läpinäkyvyyttä ja likviditeettiä.

Tekoälyllä varustetut holvit: Alloran tekoälyllä varustetut holvit tarjoavat räätälöityjä, älykkäitä omaisuudenhallintaratkaisuja, jotka mukautuvat markkinaolosuhteisiin ja optimoivat tuottoja ilman ihmisen hallinnointia.

AI-riskimallinnus: Alloran kehittyneet AI-riskimallinnustyökalut tarjoavat hienostuneita, ennakoivia näkemyksiä, jotka mahdollistavat paremman päätöksenteon ja vahvat riskinhallintastrategiat.

AnyML: AnyML demokratisoi pääsyn kehittyneeseen koneoppimiseen, sallien käyttäjien integroida minkä tahansa tekoäly- tai koneoppimismallin tuotteisiinsa.

Alloran ydin tarjoaa kehittäjille välttämättömän työkalupaketin: kaiken mitä tarvitset hajautettujen tekoälysovellusten luomiseen. Tämä sisältää federoidun oppimisen kehykset, zkML-integraatiotyökalut kuten zkPredictor, adaptiiviset mallien yhdistämismenetelmät, hajautetut kannustinjärjestelmät, turvallisuustakeet ja analytiikkamittaristot. Tämän monipuolisen työkalupaketin avulla kehittäjät voivat ideoida, hioa ja ottaa käyttöön lukuisia käyttötapauksia, joista osa on esitelty alla.

Lisätietoja saadaksesi tai jos haluat sukeltaa syvemmälle, liity Discordiimme , seuraa meitä Twitterissä ja tutustu dokumentaatioomme aloittaaksesi hajautetun tekoälyn integroinnin jo tänään.

DeFi — Hajautettu Rahoitus

Hajautettu Rahoitus on muuttanut tapaa, jolla pääsemme käsiksi ja hyödynnämme rahoituspalveluita. Arvon ja omaisuuserien vaihto hajautettujen protokollien kautta — perinteisten instituutioiden sijaan — mahdollistaa monimutkaisten rahoitustuotteiden luvittamattoman (permissionless) luomisen. Ennen kryptovaluuttojen tuloa muutamat vaikutusvaltaiset tahot hallitsivat rahajärjestelmiä. Tämä keskitetyn hallinnan keskittyminen on vuosikymmenten ajan estänyt yleismaailmallisen pääsyn kehittyneisiin sijoitustyökaluihin.

Allora-verkko hyödyntää teknologioita kuten zkML ja federaoitu oppiminen suunnatakseen hajautetun rahoituksen uudelle kurssille. Hajautetulla tekoälyllä on keskeinen rooli kehittyneiden sijoitustyökalujen luomisessa, erityisesti niissä, jotka sisältävät reaaliaikaisen data-analyysin, tekoälyn tuottamat näkemykset dynaamisiin arvostuksiin, riskinarvioinnin ja ennakoivan analytiikan. Näiden kykyjen ansiosta Alloraan rakennetut rahoitustuotteet ovat tehokkaampia, läpinäkyvämpiä ja saavutettavampia kuin keskitetyt järjestelmät.

1. Tekoälyllä ohjatut palkkiostrategiat

Nykyiset DeFi-tuottostrategiat kamppailevat usein reaaliaikaisen markkinavasteen kanssa ja niiden kyky käsitellä laajoja tietomassoja on rajallinen, mikä johtaa vähemmän optimoituihin tuottoihin. Tekoäly sen sijaan voi analysoida tietoja nopeudella ja tehokkuudella, johon ihmiset eivät pysty, ja näin ylittää nämä rajoitukset.

Näiden analyysien pohjalta DeFi-protokollat, kuten RoboNet, voisivat toteuttaa tekoälymallin joka kehittää dynaamisia tuottostrategioita. Tämä sisältää osto-, pito- ja myyntitoimet tietyin väliajoin tai hintapisteissä. Strategia toteutettaisiin automaattisesti maksimaalisen tuoton optimoimiseksi, varmistaen että kuka tahansa pääsee käsiksi institutionaalisen tason sijoitusstrategioihin.

2. Tekoälyn tehostamat ennustusmarkkinat

Perinteiset ennustusmarkkinat kärsivät usein alhaisesta likviditeetistä, erityisesti kapeilla alueilla. Tekoälyagentit voivat ylittää nämä rajoitukset hallitsemalla markkinatakauksen ja kaupankäyntistrategiat tehokkaasti. Tekoälyagentit, jotka ovat tehokkaampia kuin ihmiset, voivat merkittävästi lisätä kaupankäyntivolyymejä. Tämä korkeampi toiminta lisää likviditeettiä, tekee markkinoista tehokkaampia ja samalla tarjoaa tarkempia ennusteita kapeilla osa-alueilla.

Ennustusmarkkinat voisivat rakentaa Allora-verkkoon tekoälyagentteja, jotka erikoistuvat eri aloille. Ne analysoisivat laajoja tietomassoja, mukaan lukien historialliset trendit, ajankohtaiset tapahtumat ja hienovaraiset markkinaindikaattorit, ja kävisivät kauppaa eri ennustusmarkkinoilla näiden analyysien perusteella. Tämä johtaisi ennustetarkkuuksiin, jotka olivat aiemmin saavuttamattomia. Nämä agentit voisivat sitten hallita ketjussa olevia DeFi-holveja, käyttäen talletettuja varoja käydä kauppaa asiaankuuluvilla ennustusmarkkinoilla itsenäisesti, näin helpottaen dynaamista markkinaa ja kaupan toteutuksia jotka vahvistaisivat likviditeettiä ja volyymiä.

Syvällisempää analyysia siitä, miten tekoälyagentit toimisivat ennustusmarkkinoilla, voit lukea Upshotin toimitusjohtajan Nick Emmonsin postauksesta täältä.

3. AI-optimoitu likviditeetin hallinta Perpetual DEXeissä

Perpetual DEXit eli jatkuvat hajauteut vaihtopörssit luottavat aktiiviseen ja tarkkaan likviditeetin hallintaan toimiakseen tehokkaasti, mikä on historiallisesti johtanut tehottomuuksiin, kuten liukumaan, viivästyneisiin vasteisiin nopeisiin markkinaliikkeisiin ja vaikeuksiin ylläpitää optimaalista tilauskirjojen syvyyttä. Alloran tekoälyhintasyötteet tuovat kuitenkin tarvittavat likviditeetin optimointikyvyt Perp DEXeihin.

Tekoäly voi analysoida markkinaolosuhteita reaaliajassa ja ennustaa korkean volatiliteetin tai kaupankäyntivolyymin jaksoja. Näiden ennusteiden perusteella tekoäly voi dynaamisesti säätää tilauskirjojen likviditeettiä. Tämä tarkoittaa ostojen ja myyntien terveellisen suhteen ylläpitämistä, mikä on ratkaisevan tärkeää markkinoiden vakauden kannalta, ja näin suojellaan kauppiaiden arvoa minimoimalla liukuma äkillisistä markkinaliikkeistä.

Markkinatakaajat voivat edelleen parantaa tarjontaansa alustoilla integroimalla Alloran tekoälyohjatut hintasyötteet likviditeetin optimointiin. Ennustamalla huippuvolatiliteetin jaksoja likviditeetin tarjoajat voivat ennakoivasti säätää likviditeettiparametrejä hajautetuissa tilauskirjoissaan, ylläpitäen tasapainoiset suhteet tulevien olosuhteiden mukaisesti — mikä on olennaista alustan tasapainon ja minimaalisen liukuman kannalta.

4. Tekoälyohjatut hintatietolähteet long-tail ja reaalimaailman omaisuuserille

Long tail omaisuuserät, kuten fyysiset ja digitaaliset keräilyesineet, ovat perinteisesti kohdanneet hinnoitteluhaasteita niiden ainutlaatuisen luonteen ja matalan markkinalikviditeetin vuoksi. Alloran tekoälyhintasyötteet mahdollistavat tarkat, luotettavat arviot, jotka on räätälöity jokaisen omaisuuserän ainutlaatuisiin piirteisiin. Nämä kehittyneet oraakkelit ylittävät perinteisten hintatietolähteiden rajoitukset hankkimalla näkemyksiä laajasta lähdevalikoimasta markkinahintojen lisäksi, mukaan lukien sosiaalisen median mielipiteet, uutisartikkelit ja historialliset trendit, varmistaen kattavan ja luotettavan arvostusmekanismin.

Alustat kuten Watches.io ja NFTfi ovat jo edelläkävijöitä tekoälyn käytössä pitkän hännän hintatietolähteissä. Watches.io hyödyntää Alloran tekoälyä tukemaan kellovakuutettuja NFT-finansiointeja, tarjoten turvallisen ja läpinäkyvän hinnoittelumekanismin, joka tukee erilaisia rahoitusjohdannaisia, kuten NFTfi:n tokenisoituja kellolainoja. Tämä sama prosessi voisi soveltua muihin reaalimaailman omaisuuseriin, kuten kiinteistöihin, lenkkareihin ja harvinaisiin keräilyesineisiin.

5. Automaattiset On-chain-indeksirahastot

Automaattiset On-chain-indeksirahastot tarjoavat modernin vaihtoehdon perinteiselle indeksirahastolle poistamalla tarpeen kalliille rahastonhoitajille. Sen sijaan tekoälyohjatun omaisuuden uudelleenallokoinnin avulla tekoäly voisi jatkuvasti seurata markkinoita ja kierrättää sijoituksia eri omaisuuserien, kuten krypton 20 parhaan valuutan, pienkapitalisoitujen valuuttojen tai NFT-indeksien, välillä. Tekoälyn käyttö ei ainoastaan optimoi tuottoja kattavien markkina-analyysien perusteella, vaan myös merkittävästi alentaa esteitä kehittyneisiin sijoitusstrategioihin.

Indeksirahaston allokaation automatisointi voisi antaa alustoille mahdollisuuden tarjota sijoittajille etua dynaamisesti hallitusta portfoliosta, joka mukautuu välittömästi markkinavaihteluihin. Tämä innovaatio tekee dynaamisista, kehittyneistä sijoitusstrategioista helpommin saatavilla olevia, poistamalla manuaalisen valvonnan tarpeen ja näin ollen eliminoimalla perinteiset indeksirahaston hallintopalkkiot.

6. Tekoälyn tehostama maksimaalinen arvonpoiminta (Maximal Extractable Value, MEV)

Tekoäly muuttaa tapaa, jolla transaktioita optimoidaan ketjussa. Tekoälyä voitaisiin käyttää ennustamaan kryptosijoittajien tulevia toimia, mikä mahdollistaisi kehittyneiden MEV-strategioiden toteuttamisen, mukaan lukien transaktioiden uudelleenjärjestely, lisääminen ja uusien transaktioiden luominen. Hyödyntämällä todennäköisyysperusteisia ja monilohkoisia voitonpoimintastrategioita tekoälyohjatut MEV-botit voisivat tunnistaa ja hyödyntää kannattavia mahdollisuuksia ennennäkemättömällä tarkkuudella ja tehokkuudella.

Lohkojen rakentajille ja etsijöille tekoälyagentit voisivat suoraan suorittaa tai suositella tiettyjä toimia, joilla hyödynnetään arbitraasimahdollisuuksia uudelleenjärjestelemällä tai luomalla transaktioita. Tämä tarkka, reaaliaikainen strategian parantaminen voisi merkittävästi parantaa kauppojen tehokkuutta ja kannattavuutta näillä DEXeillä.

7. Tekoälyllä tehostettu vaihdannan yhdistäminen ja transaktioiden reititys

Tekoälyllä tehostettu vaihdannan yhdistäminen ja transaktioiden reititys ratkaisee nykyisten DEX-menetelmien rajoitukset tuomalla reaaliaikaisen mukautuvuuden optimoimaan kaupankäynnin tekijöille, kuten maksuille, liukumiselle ja likviditeetille. Hyödyntämällä tekoälyä analysoimaan suuria tietomääriä useilla alustoilla, voidaan tunnistaa tehokkaimmat transaktioreitit, ylittäen perinteisten staattisten reititysmenetelmien taso. Tekoälyagentti, joka kykenee arvioimaan reaaliajassa likviditeettiä, transaktiomaksuja, liukumisasteita ja saatavilla olevia kaupankäyntipareja, varmistaa, että kaupat suoritetaan mahdollisimman edullisella tavalla.

DEX-aggregaatille tekoälyn tehostama reititys voisi jatkuvasti tutkia ja arvioida mahdollisia vaihdantareittejä lukuisissa DEXeissä. Tekoäly voisi sitten tunnistaa optimaalisen reitin, joka minimoi kustannukset ja maksimoi tuoton kauppiaalle. Tuloksena olisi automatisoitu, älykkäiden sopimusten toteuttama vaihto, joka seuraa tekoälyn suosittelemaa reittiä, yksinkertaistaen kaupankäyntiprosessia ja varmistaen, että kauppiaat saavat parhaan mahdollisen diilin jokaisella transaktiolla.

Näin tämä voisi toimia käytännössä:

1. Kauppias haluaa vaihtaa yhden tokenin toiseen DEXissä.

2. Tekoälyagentti arvioi kaikki mahdolliset swap-reitit useissa DEXeissä.

3. Se tunnistaa optimaalisen reitin, joka minimoi maksut ja maksimoi tuoton.

4. Vaihdanta suoritetaan automaattisesti älykkäiden sopimusten avulla tekoälyn suositteleman reitin mukaisesti.

8. Tekoälypohjaiset aikomuksiin perustuvat lohkoketjuratkaisijat

Perinteisistä ratkaisijoista poiketen, jotka toimivat tarkkojen yksityiskohtaisten käskyjen mukaan, tekoälyohjatut ratkaisijat voivat ymmärtää ja tehokkaasti toteuttaa monimutkaisia käyttäjien aikomuksia, jopa käsitellessään hienovaraisia pyyntöjä. Sen sijaan, että transaktiot suoritettaisiin pelkästään eksplisiittisten käskyjen perusteella, “aikomukset” antavat käyttäjille mahdollisuuden delegoida transaktioiden rakentaminen ja toteuttaminen uusille toimijoille, joita kutsutaan “ratkaisijoiksi”. Tekoälymallit, jotka on varustettu luonnollisen kielen käsittelyllä ja kontekstuaalisella ymmärryksellä, voivat tulkita näitä aikomuksia paljon hienovaraisemmalla tasolla kuin perusohjeita.

DeFi-alustat voisivat antaa käyttäjien käyttää tekoälyohjattuja ratkaisijoita löytämään älykkäitä tapoja toteuttaa erilaisia aikomuksia. Esimerkiksi aikomus kuten “haluan ostaa 10 ETH:ta enintään 3500 dollarilla per ETH” voitaisiin toteuttaa tekoälyratkaisijan avulla, joka arvioi laajan valikoiman markkinamahdollisuuksia, ottaen mahdollisimman vähän riskiä ja maksimoiden tuoton ja arvon. Tämä mahdollistaisi DeFi-protokollien tarjoamaan henkilökohtaisempia ja tehokkaampia rahoituspalveluja, varmistaen, että transaktiot toteutetaan käyttäjien kaupankäyntitavoitteiden mukaisesti.

9. Edistynyt lainan hyväksyntä

Lainan hyväksyntä perustuu pitkälti älykkäisiin sopimuksiin koodattuun suoraviivaiseen logiikkaan, josta usein puuttuu syvyyttä ja joustavuutta monimutkaisten riskinarvioiden tekemiseen. Tekoäly voi kehittää edistyneempiä, pääomatehokkaita lainajärjestelmiä tarjoamalla hienostuneen riskitekijöiden arvioinnin. Tämä lähestymistapa hyödyntää tekoälyä arvioimaan lainanottajan uskottavuutta, arvioimaan reaaliomaisuuden vakuusarvoja ja mukautumaan muuttuviin markkinaolosuhteisiin. Tämä parantaisi pääoman tehokkuutta ja sovittaisi lainan ehdot tarkemmin lainanottajien hienovaraisten tarpeiden mukaan.

Lainanantajat voisivat merkittävästi parantaa lainauskehystään ottamalla käyttöön Alloran tekoälyriskimallinnusratkaisun. Tämä integrointi mahdollistaisi yksityiskohtaisemman vakuuksien ja lainanottajien luotettavuuden arvioinnin, helpottaen lainaehtojen, kuten korkojen, lainan ja arvon suhdelukujen ja takaisinmaksuaikataulujen räätälöintiä. Ehtojen asettaminen, jotka tarkasti heijastavat riskiä ja lainanottajan olosuhteita, voivat laajentaa luoton saatavuutta.

10. Hajautettu joukkovelkakirjojen liikkeeseenlasku ja arvostus

Nykyinen joukkovelkakirjojen liikkeeseenlasku ja arvostus kohtaavat tehottomuuksia, rajoitettua saatavuutta ja riittämätöntä reaaliaikaista data-analyysiä. Nämä ongelmat ovat pitkään vaivanneet joukkovelkakirjamarkkinoita. Tekoäly voisi huolellisesti arvioida joukkovelkakirjoja markkinaolosuhteiden, liikkeeseenlaskijan luottokelpoisuuden, korkojen ja ennustettujen tuottojen perusteella.

Kunnat voisivat rahoittaa infrastruktuurihankkeen joukkovelkakirjojen liikkeeseenlaskun avulla, käyttäen tekoälyagenttia, joka arvioi kunnan taloudellisen tilanteen, hankkeen toteuttamiskelpoisuuden ja vallitsevat markkinaolosuhteet, määrittääkseen tarkasti joukkovelkakirjan arvon ja asettaakseen kilpailukykyisen koron. Sijoittajat voisivat sitten ostaa näitä joukkovelkakirjoja suoraan DeFi-alustalta, kaikkien ehtojen hallinnan ollessa tehokkaasti toteutettu älykkäiden sopimusten kautta. Lisäksi tekoälyagentti voisi jatkuvasti arvioida joukkovelkakirjaa uudelleen, tehden joukkovelkakirjojen liikkeeseenlaskuprosessista virtaviivaisen, läpinäkyvän ja dynaamisen.

11. Tekoälyn tehostamat vakuutusrahastot

Vakuutusteollisuus käyttää liikaa resursseja korvausten käsittelyyn. Prosessit ovat tukossa manuaalisen hallinnoinnin ja hitaan päätöksenteon vuoksi. Tekoäly voisi mullistaa tämän sektorin automatisoimalla prosessit ja varmistamalla tarkemmat ja nopeammat korvausten käsittelyt. Käyttämällä tekoälyä vakuutusten hallinnan automatisointiin hajautetuissa rahastoissa, prosessi korvaushakemuksen lähettämisestä lopulliseen maksamiseen tulee sekä nopeammaksi että tarkemmaksi.

Tekoäly voisi automatisoida kaikki vakuutuskaaren vaiheet — hallinnointi, seuranta, ja ehtojen päivitys sekä korvausten arviointi ja maksaminen tiukkojen, ennalta määriteltyjen kriteerien perusteella. Vakuutusyhtiöt käyttävät jo nyt ennustemalleja arvioidakseen hurrikaanivahinkoja. Kuvittele tekoälyohjattu vakuutustuote, joka monimutkaisten riskimallien perusteella voisi maksaa osan hurrikaanikorvauksesta jo ennen myrskyn päättymistä. Tuloksena olisi huomattavasti tehokkaampi prosessi sekä vakuutusyhtiölle että vakuutetulle.

DAOt

DAOt (hajautetut autonomiset organisaatiot) tarjoavat teoreettisesti ketterämmän ja reagoivamman hallintomallin, jossa päätökset heijastavat kollektiivista tahtoa pikemminkin kuin muutaman intressejä. Käytännössä hajauteut organisaatiot kohtaavat kuitenkin merkittäviä haasteita, kuten tehottomuutta suuren tietomäärän käsittelyssä päätöksenteon tueksi ja vaikeuksia saavuttaa todellista konsensusta. Tämä voi johtaa hallinnon halvaantumiseen ja vähentää operatiivista tehokkuutta. Kehittyneiden analyysityökalujen puute, jotka voisivat seuloo ehdotuksia ja ennustaa niiden tuloksia, on usein jättänyt DAOt kamppailemaan hallinnollisen potentiaalinsa täyttämiseksi.

Hajautetun tekoälyn integrointi voi automatisoida ehdotusten arvioinnin ennalta asetettujen kriteerien perusteella, ennustaa näiden ehdotusten tuloksia historiallisten tietojen perusteella ja tarjota tarkemman analyysin ehdotusten mahdollisista vaikutuksista parantaakseen DAOjen päätöksentekoprosesseja.

Hajautetut organisaatiot kamppailevat ennustamaan tarkasti varainhoitopäätöstensä tuloksia. Hyödyntämällä tekoälyä, organisaatiot voivat analysoida dataa ennustaakseen kassavirtaa, sijoitustuottoja ja taloudellisia riskejä, mikä helpottaa strategisempia rahaston allokointi- ja hallintapäätöksiä.

DAO:t voisivat hyödyntää tekoälyohjattuja analyysimalleja parantaakseen varainhoitoaan. Nämä mallit mahdollistaisivat dataan perustuvat päätökset sijoituksista, budjetoinnista ja likviditeetin hallinnasta. Tämä lähestymistapa ei ainoastaan sovi yhteen DAO:jen tavoitteleman läpinäkyvyyden ja luottamuksen kanssa, vaan varmistaa myös, että rahaston varoja hallinnoidaan tehokkaammin, suojellen organisaation taloudellista terveyttä.

13. Tekoälyagentit hallinnon osallistujina

Tekoälyagentit voisivat ratkaista laajalle levinneen äänestäjäapatian ongelman DAO:ssa. Nämä agentit toisivat tarkkaan dataan perustuvan osallistumismekanismin, torjuen äänestäjäapatian ja usein esiintyvän vääristymän DAO-delegaatioiden ja heidän edustamiensa etujen välillä. Tällaisen teknologian puuttuminen on aiemmin jättänyt DAO:t ja poliittiset järjestelmät kamppailemaan aktiivisten ja edustuksellisten hallintorakenteiden ylläpitämiseksi.

Tekoälyagentit voisivat osallistua hallintopäätöksiin, äänestäen automaattisesti ehdotuksista tai auttaa kätänteiden muotoilussa. Nämä tekoälyedustajat koulutettaisiin edustamaan jäsentensä poliittisia mieltymyksiä ja arvoja, mikä mahdollistaisi automaattisen äänestyksen näiden etujen mukaisesti. Nämä agentit voisivat potentiaalisesti edustaa jäsenistönsä erityisiä mieltymyksiä tarkemmin kuin ihmisedustajat. Tämä automaattinen osallistuminen varmistaisi, että kaikki päätökset ovat jatkuvasti linjassa yhteisön etujen kanssa. Lopulta tämä edistäisi hallintoympäristöä, joka on sitoutuneempi ja paremmin yhteydessä kollektiiviseen tahtoon.

Pelaaminen

Tekoälyn integrointi pelaamiseen voisi tarjota kokemuksia, jotka ovat paitsi immersiivisempiä myös syvällisesti henkilökohtaisempia, muokaten pelejä oppimaan ja mukautumaan jokaisen pelaajan ainutlaatuisiin taitoihin ja toiveisiin. Keskitettyihin tekoälyjärjestelmiin luottaminen on kuitenkin tuonut mukanaan merkittäviä haasteita, kuten huolia yksityisyydestä ja kyvyttömyyttä dynaamisesti kehittää pelimaailmoja reaaliajassa pelaajien syötteiden perusteella. Tämän seurauksena pelaajat jäävät usein kokemuksiin, jotka tuntuvat staattisilta ja irrallisilta heidän toimistaan.

Hajautettu tekoäly tarjoaa keinon luoda mukautuvampia pelimekaniikkoja ja jopa reaaliaikaisia pelinsisäisiä talouden säätöjä. Tämä lähestymistapa parantaa pelaajien turvallisuutta ja avaa uusia mahdollisuuksia pelien personointiin, tehden jokaisen pelaajan kokemuksesta ainutlaatuisen. Hajautetun tekoälyn soveltamisen avulla pelit voivat muuttua dynaamisiksi ympäristöiksi, jotka reagoivat globaalin pelaajakuntansa moninaisiin mieltymyksiin.

14. Personoidut pelielämykset tekoälyn avulla

Pelaajien yksilöllisyys jää usein huomiotta pelielämyksissä, mikä johtaa staattiseen ja yksipuoliseen pelaamiseen. Tekoäly tarjoaa ratkaisun mahdollistamalla pelien mukautumisen yksilöllisiin pelityyleihin ja valintoihin. Suurimpana esteenä tämän tason personoinnin saavuttamiselle on ollut teknologian puute, joka kykenisi ymmärtämään ja mukautumaan kunkin pelaajan hienovaraisiin mieltymyksiin reaaliajassa.

Pelistudiot voisivat integroida tekoälyagentteja, jotka analysoivat pelaajien vuorovaikutuksia, päätöksiä ja suorituksia dynaamisesti säätääkseen pelielementtejä, kuten vaikeustasoa, tarinapolkuja ja pelinsisäisiä tapahtumia. Tämä varmistaa, että pelikokemus on ainutlaatuisesti räätälöity jokaiselle pelaajalle. Lisäksi tekoäly voisi jatkuvasti oppia jokaisen pelaajan toimista, jolloin peli voisi muuntua pelaajan kehittyvän tyylin mukaisesti, tarjoten jatkuvasti tuoreen ja kiehtovan kokemuksen, joka edistää pitkäaikaista pelaajien sitoutumista.

15. Tekoälyoptimoidut lohkoketjupelistrategiat

Perinteiset, kaikille sopivat pelistrategiasuositukset eivät huomioi yksilöllisiä pelaajakäyttäytymisiä ja pelimaailmojen dynaamisuutta. Tässä kontekstissa tekoäly pystyy tarjoamaan personoituja, reaaliaikaisia strategisia näkemyksiä, jotka kehittyvät pelin ja pelaajien mukana. Perinteiset strategiaoppaat ovat kamppailleet mukautuakseen kunkin pelaajan ainutlaatuisiin pelityyleihin, jättäen aukon, jonka tekoäly voi täyttää.

Tekoäly voisi antaa suosituksia pelaajille pelin optimoimiseksi syväanalyysin perusteella. Peleissä, jotka sisältävät kaupankäyntiä tai muita pelinsisäisiä omaisuuseriä, tekoäly voisi analysoida markkinatrendejä ja omaisuusarvoja, tarjoten pelaajille näkemyksiä optimaaliseen omaisuudenhallintaan.

Tuloksena on peliekosysteemi, jossa jokaisen pelaajan matka on ainutlaatuinen, tekoälyohjattujen näkemysten tukemana, mikä maksimoi sitoutumisen ja strategisen menestyksen.

16. Tekoälytehostettu virtuaalitalouden hallinta

Pelitaloudet kamppailevat taistellessaan inflaatiota tai resurssien ehtymistä vastaan, mikä vaikuttaa pelaajakokemukseen. Nämä ongelmat tekevät taloudellisesta vakaudesta peleissä ensisijaisen huolenaiheen. Tekoäly tuo mukanaan mukautuvan hallinnan ja ennakoivan kyvykkyyden tason, joka mahdollistaa tasapainoisen ja kiinnostavan virtuaalitalouden ylläpitämisen, joka kehittyy pelaajien toimien ja markkinadynamiikan mukaan.

Lohkoketjupohjaisessa MMORPG:ssä, jossa pelaajat käyvät kauppaa NFT:illä ja pelinsisäisillä tokeneilla, tekoälymalli voisi olla keskeisessä roolissa pelimaailman talouden pulssin seurannassa. Analysoimalla jatkuvasti transaktiodataa, tekoäly voisi tunnistaa trendejä, jotka viittaavat inflaation tai muiden taloudellisten epätasapainojen alkamiseen. Näiden trendien havaitsemisen jälkeen tekoäly voisi toteuttaa vastatoimia, kuten arvokkaiden esineiden pudotusasteiden säätämistä tai transaktiomaksujen muuttamista, säilyttääkseen taloudellisen tasapainon. Tämä tekoälyohjattu lähestymistapa varmistaa, että virtuaalitalous mukautuu dynaamisesti pysyäkseen vakaana ja reiluna kaikille pelaajille.

17. Parannetut NPC-vuorovaikutukset

Ei-pelaajahahmot (NPC:t) ovat keskeinen osa immersiivistä tarinankerrontaa ja pelaajien sitoutumista videopeleissä. Parantamalla NPC:iden älykkyyttä ja reagointikykyä pelaajat voivat kokea realistisempia ja merkityksellisempiä vuorovaikutuksia, joissa NPC:t oppivat, muistavat ja reagoivat pelaajien toimiin. Perinteisesti tällaisten dynaamisten NPC-käyttäytymisten luomisen monimutkaisuus on ollut rajoitettua staattisten ohjelmointimallien kyvyttömyyden vuoksi mukautua tai heijastaa pelaajien hienovaraisia päätöksiä.

Tekoälyn integrointi avaa uusia mahdollisuuksia kehittäjille, jotka haluavat herättää virtuaalimaailmansa eloon. Kuvittele NPC:t, joilla on edistyneet luonnollisen kielen käsittely- ja koneoppimiskyvyt, mikä mahdollistaa niiden ymmärtämisen ja vastaamisen pelaajien valintoihin hienovaraisemmin ja inhimillisemmin. Näin ollen NPC:t voivat muuttua dynaamisiksi osallistujiksi pelin tarinassa, muodostaen suhteita pelaajiin ja muokaten pelin kulkua näiden vuorovaikutusten perusteella. Tämä parantaa pelin syvyyttä ja varmistaa, että jokaisen pelaajan matka on ainutlaatuinen, edistäen syvempää yhteyttä pelimaailmaan ja sen asukkaisiin.

18. Parannettu liikkeen validointi Move-to-earn sovelluksissa

Liikkeen validointi move-to-earn -alustoilla on välttämätöntä luotettavan ja terveellisen talouden ylläpitämiseksi. Tekoäly ja zkML-teknologia voisivat varmistaa, että palkinnot jaetaan reilusti todellisen toiminnan perusteella, kannustaen johdonmukaiseen ja rehelliseen osallistumiseen. Aiemmin haasteena on ollut fyysisen liikkeen aitouden tarkka varmentaminen ilman tunkeilevaa seurantaa tai helposti huijattavia järjestelmiä.

Move-to-earn-alustat voivat kuitenkin käyttää zkML-teknologiaa, kuten Alloran zkPredictoria, mahdollistamaan turvallisen, yksityisyyttä suojaavan validointiprosessin. zkML eli nollatiedon koneoppiminen, mahdollistaa järjestelmän fyysisten toimintojen varmentamisen paljastamatta yksittäisiä käyttäjätietoja. Tämä varmistaa, että palkinnot jaetaan reilusti varmistettujen toimintojen perusteella ja torjuu vilpilliset fyysisen toiminnan väitteet.

19. Tekoälyohjattu huijauksenesto

Pelien taloudellistuminen on tehnyt huijaamisesta houkuttelevampaa kuin koskaan. Pelaajat käyttävät jopa botteja ansaitakseen esineitä ja myydäkseen niitä verkossa. Kokonaiset yritykset ovat syntyneet viljelemään esineitä ja myymään niitä pelaajille, kun taas muut huijaukset, kuten tähtäysrobotit ja teleportaatio-hackit, voivat pilata täysin pelikokemuksen. Nykyään käytössä olevat huijauksenestojärjestelmät toimivat suorittamalla ohjelman pelaajan tietokoneella tarkistaakseen epäilyttävää toimintaa. Mutta tämä on loputon kissa-hiiri-leikki, jossa hakkerit löytävät yhä tehokkaampia tapoja kiertää huijauksen havaitsemista, kuten suorittamalla huijauksia erillisessä kannettavassa tietokoneessa, joka on kytketty heidän pelikoneeseensa.

Kun web3-peleissä pelaajat omistavat pelinsisäiset esineensä NFT:inä, kannustin huijata kasvaa entisestään. Tekoäly voisi olla tehokas keino havaita ja estää nämä huijaukset. Analysoimalla pelaajakäyttäytymistä ja transaktioita tekoälyjärjestelmät voisivat tunnistaa epäsäännöllisyyksiä, jotka viittaavat huijaukseen. Esimerkiksi tekoäly voisi merkitä pelaajat, jotka poikkeavat odotetusta kellokäyrästä voitettujen otteluiden, peliajan, ansaitun pelin sisäisen valuutan ja muiden käyttäytymisten suhteen. Se voisi myös havaita botteja, jotka jauhavat matalan tason sisältöä pitkiä aikoja ilman, että koskaan menevät offlineen. Kun tekoäly valvoo näitä punaisia lippuja, pelijulkaisijat voisivat toimia nopeasti huijareita vastaan, varmistaen reilumman ja nautittavamman pelikokemuksen kaikille pelaajille.

Uusiutuva energia

Uusiutuvien energialähteiden käyttö symboloi kriittistä askelta kohti kestävää kehitystä, jonka tavoitteena on vähentää hiilidioksidipäästöjä ja maailmanlaajuista riippuvuutta fossiilisista polttoaineista. Uusiutuvien energialähteiden, kuten aurinko- ja tuulivoiman, integrointi tuo kuitenkin haasteita, kuten vaihtelua sähköntuotannossa ja vaikeudet ennakoida tarjontaa ja kysyntää. Perinteiset järjestelmät ovat kamppailleet näiden ongelmien kanssa, mikä on usein johtanut tehottomuuteen energian jakelussa ja varastoinnissa ja viime kädessä uusiutuvien luonnonvarojen vajaakäyttöön.

Hajautettu tekoäly voisi mahdollistaa uusiutuvan energian järjestelmien tarkemman ennustamisen ja reaaliaikaisen hallinnan. Tekoäly voisi esimerkiksi ennustaa aurinko- ja tuulienergian tuotantoa säätietojen perusteella ja mukauttaa verkkotoimintaa vastaamaan tarjontaa kysyntään. Lisäksi tekoälyn hintasyötteet voivat optimoida energian kauppaa ja varastointia koskevia päätöksiä ja varmistaa, että energia jakautuu kustannustehokkaimpana ajankohtana. Tämä lähestymistapa parantaa uusiutuvien energiajärjestelmien tehokkuutta ja tukee siirtymistä kestävämpään energiainfrastruktuuriin.

20. Hajautetut hiilidioksidin luottomarkkinat

Hajautettu hiilidioksidin luottomarkkinapaikka antaisi yrityksille ja yksityishenkilöille mahdollisuuden käydä kauppaa hiilidioksidipäästöillä kompensoidakseen hiilijalanjälkeään ja edistääkseen ympäristön kestävyyttä. Nykyisillä hiilidioksidin hyvitysmarkkinoilla on kuitenkin haasteita hyvitysten aitouden ja markkinastandardien välisten epäjohdonmukaisuuksien tarkistamisessa. Nämä ongelmat ovat historiallisesti haitanneet hiilidioksidipäästöjen vähentämisaloitteiden tehokkuutta ja luottamusta niihin.

Tekoälyn integrointi tietojen validointiin ja analysointiin, hajautettu hiilidioksidin luottomarkkinapaikka voisi voittaa nämä esteet. Tekoälyagentit voisivat tarkasti validoida hiilidioksidipäästöt analysoimalla projektitietoja ympäristöstandardien perusteella ja seuraamalla kunkin hyvityksen elinkaarta myöntämisestä eläkkeelle siirtymiseen. Lisäksi tekoälyn hyödyntäminen markkina-analyysissä ja sääntelyn valvonnassa voisi tarjota sijoittajille ennakoivia oivalluksia ja tehostaa heidän päätöksentekoprosessiaan hiilihyvitysinvestoinneissa. Näin varmistetaan, että jokainen myytävä luotto on todellinen panos hiilidioksidin vähentämiseen.

21. Tekoälyn optimoitu uusiutuvan energian jakelu

Toisin kuin perinteiset energiajärjestelmät, joilla on usein vaikeuksia integroida ja optimoida useita uusiutuvia lähteitä, tekoälyä voitaisiin käyttää dynaamisesti ohjaamaan energian jakelua hajautetussa verkossa. Haasteena monipuolisten uusiutuvien lähteiden integroinnissa energiaverkkoon on ollut sen varmistaminen, että energiaa ei tuoteta vain kestävästi vaan myös jaetaan tavalla, joka vastaa vaihtelevia kysyntä- ja tarjontaolosuhteita.

Kuvittele älykäs kaupunki, jonka voimanlähteenä on hajautettu uusiutuvien energialähteiden verkko, mukaan lukien aurinkopaneelit ja tuuliturbiinit. Tässä kaupungissa edistyneen tekoälyjärjestelmän tehtävänä on energian tuotannon ja jakelun jatkuva seuranta ja hallinta. Tämä järjestelmä analysoi tietoja reaaliajassa säätääkseen energiavirtoja, ohjaamalla ylimääräisen tuotannon varastoihin vähäisen kysynnän aikoina ja hyödyntäen tehokkaasti varastoitua energiaa, kun tuotanto on vähäistä. Tämä tekoälyyn perustuva lähestymistapa energian jakeluun varmistaisi maksimaalisen tehokkuuden, vähentäisi merkittävästi jätettä ja parantaisi kaupungin energiahuollon luotettavuutta ja kestävyyttä. Tuloksena on entistä kestävämpi energiainfrastruktuuri, joka pystyy vastaamaan kaupungin tarpeisiin ja säilyttämään kestävän kehityksen.

22. Energiankulutuksen optimointi kryptolouhintaan

Kryptolouhinnan intensiivinen energiankulutus on herättänyt ympäristöhuolia vuosia. Tekoälymallien käyttäminen louhintaprosessin eri puolien tarkastamiseen ja parantamiseen on lupaava ratkaisu näihin haasteisiin. Perinteisissä louhinnassa jätetään usein huomiotta mahdollisuudet optimoida laitteiston suorituskykyä, jäähdytysjärjestelmiä ja algoritmien tehokkuutta, mikä johtaa tarpeettomiin energiankulutuksiin ja kohonneisiin kustannuksiin.

Kryptolouhintalaitos voisi käyttää tekoälyä valvomaan jatkuvasti kaivoslaitteidensa suorituskykyä ja energiankulutusta. Tämä tekoälyjärjestelmä arvioi jokaisen laitteiston energiatehokkuuden ja paikantaa ne, joiden energiankulutus ei ole optimaalinen. Tämän analyysin jälkeen voitaisiin tehdä muutoksia energiatehokkuuden parantamiseksi, kuten louhintaparametrien optimointi tai kunnossapidon ajoittaminen. Lisäksi tekoäly voisi strategisesti ajoittaa toimintaa ajankohtaan, jolloin energian hinta on alhaisempi tai uusiutuvan energian saatavuus on korkeampi, mikä vähentää käyttökustannuksia. Tämä tekoälyn strateginen sovellus tekee kryptolouhinnasta ympäristöystävällisempää ja varmistaa myös, että se pysyy taloudellisesti kannattavana.

23. Rakennusten energiankäytön optimointi

Tekoälyä voitaisiin käyttää säätämään dynaamisesti rakennuksen energiankulutusta reaaliaikaisten tietojen, kuten käyttöasteen, sääolosuhteiden ja muiden tietojen perusteella, mikä vähentää merkittävästi energian hukkaa. Haasteena on historiallisesti ollut responsiivisten ja älykkäiden rakennusten energiajärjestelmien puute, jotka pystyvät käsittelemään ja toimimaan erilaisiin tietovirtoihin reaaliajassa, mikä on johtanut liialliseen energiankäyttöön myös alhaisella käyttöasteella.

Tekoälyteknologialla varustettu rakennus voisi seurata energiankäyttöään ja säätää automaattisesti lämmitystä, jäähdytystä ja valaistusta sen hetkisten tarpeiden mukaan. Esimerkiksi alhaisen käyttöasteen aikoina järjestelmä vähentäisi energiankulutusta, kun taas kylmempinä päivinä se optimoi lämmityksen mukavuuden ylläpitämiseksi ilman hukkaa. Tällaisten tekoälyratkaisujen käyttöönoton myötä rakennuksista voi tulla kestävämpiä ja kustannustehokkaampia.

Sosiaalinen verkko / kuluttaja

Se, että olemme riippuvaisia ​​keskitetyistä järjestelmistä sosiaalisissa toimissamme sekä kuluttajina on johtanut merkittäviin ongelmiin, kuten yksityisyyteen liittyviin huolenaiheisiin, tietojen väärinkäyttöön ja yksikokoiseen lähestymistapaan, joka usein jättää huomiotta todellisen yksilöllisyyden. Tuloksena on tila, jossa käyttäjät ovat yhä varovaisempia tietojensa käytön suhteen ja epäilevät saamaansa personointia, mikä heikentää heidän luottamustaan ​​juuri heitä palvelemaan suunniteltuihin alustoihin.

Hajautettu tekoäly voisi luoda uuden aikakauden yksityisyyttä kunnioittaville, yksilöllisille sosiaalisille ja kuluttajakokemuksille, samalla kun henkilöt voivat hallita tietojaan. Tämä muutos avaa uusia mahdollisuuksia aidosti räätälöityihin kokemuksiin ja asettaa uuden standardin sosiaalisten ja kuluttajasovellusten toiminnalle.

24. Hajautettu luottoluokitus

Perinteiset luottopisteytysjärjestelmät eivät usein pysty saamaan täydellistä kuvaa yksilön taloudellisesta tilasta, koska ne perustuvat läpinäkymättömiin kriteereihin, jotka voivat aiheuttaa ennakkoasenteita. Hajautettu tekoäly tarjoaa tavan arvioida luottokelpoisuutta tarkemmin analysoimalla laajaa valikoimaa taloudellisia käyttäytymismalleja suoraan ketjussa, mikä johtaa vivahteikkaampiin ja oikeudenmukaisempiin taloudellisiin lopputulemiin.

Esimerkiksi kun käyttäjä hakee lainaa DeFi-alustalla, alustan tekoäly voi analysoida hänen tapahtumahistoriansa, mukaan lukien maksutavat ja omaisuuserien monimuotoisuus, määrittääkseen dynaamisen luottopisteytyksen. Tätä läpinäkyvään ja todennettavissa olevaan data-analyysiin perustuvaa pistemäärää käytettäisiin sitten käyttäjän lainakelpoisuuden ja -ehtojen määrittämiseen, mikä varmistaa oikeudenmukaiset ja puolueettomat tulokset. Tämän tuloksen jatkuva päivitys, joka perustuu muuttuviin talouskäyttäytymiseen, varmistaisi myös käyttäjän luottotilanteen ajantasaisen kuvauksen. Hajautettu luottoluokitus voisi demokratisoida rahoituspalvelujen saatavuutta ja varmistaa, että yksilöitä arvioidaan heidän todellisten rahoituskäytäntöjensä perusteella eikä kapeiden perinteisten kriteerien perusteella.

25. Reaaliaikainen sentimenttianalyysi kaupankäyntiä varten

Perinteisellä markkina-analyysillä on vaikeuksia vangita muuttuvia markkinatunnelmia reaaliajassa. Tekoälyn käyttäminen markkinoiden mielialan määrittämiseen antaisi kauppiaille mahdollisuuden hyödyntää lukuisia syötteitä ja antaa vivahteikkaan kuvan markkinoiden asenteista tiettyjä omaisuuseriä tai laajempaa rahoitusmaailmaa kohtaan. Aikaisemmin tehokkaaseen mieliala-analyysiin tarvittavan tiedon valtava määrä ja monimuotoisuus vaikeutti reaaliaikaisten näkemysten saamista.

Esimerkiksi elinkeinonharjoittajat voisivat käyttää tekoälyä seuraamaan ja analysoimaan tunteita sosiaalisessa mediassa ja talousuutisissa ja vangitsemaan kryptovaluuttoja tai osakkeita koskevaa kollektiivista tunnelmaa. Tämä tekoälyyn perustuva näkemys antaisi kauppiaille mahdollisuuden mukauttaa strategioitaan välittömästi, mikä saattaa jopa saada itsenäiset tekoälyagentit käymään kauppaa heidän puolestaan ​​tämän analyysin perusteella.

26. Automaattinen sisällönvalvonta hajautettuihin sosiaalisiin verkostoihin

Hajautettujen verkkojen kasvaessa haasteena on erottaa ihmisen luoma sisältö ja tekoälyn luoma sisältö. Perinteiset menetelmät eivät pysty tunnistamaan tekoälyn tuottamaa sisältöä tarkasti sen yhä kehittyneemmän luonteen vuoksi. Kehittyneen tekoälyn hyödyntäminen voi auttaa havaitsemaan hienovaraisia ​​eroja, jotka erottavat aidon sisällön tekoälyn luomasta materiaalista.

Tekoälytunnistuksen käyttöönotto mahdollistaa tekoälyn tuottaman sisällön reaaliaikaisen tunnistamisen ja hallinnan, mikä varmistaa, että käyttäjät saavat tietoa käyttämänsä sisällön alkuperästä. Tämä tekoälyn käyttö ei ainoastaan ​​auta säilyttämään sisällön aitoutta, vaan tukee myös läpinäkyvyyttä tekoälyn käytön suhteen sisällön luomisessa.

27. Synteettisen identiteetin tunnistus

Synteettinen identiteettipetos tarkoittaa identiteetin luomista käyttämällä yhdistelmää oikeita ja vääriä tietoja, mikä on yhä vaikeampi havaita petoksen muoto. Ensisijainen este on ollut kehittyneiden, skaalautuvien työkalujen puute, jotka pystyvät analysoimaan tarvittavan datan syvyyttä näiden valmistettujen identiteettien tunnistamiseen tarkasti.

Rahoituslaitos voisi käyttää tekoälyä uusien tilihakemusten vertaamiseen kattavaan tietokantaan, joka sisältää synteettisiin identiteeteihin liittyviä tunnettuja malleja. Analysoimalla eroavaisuuksia sovellustietojen, tapahtumakäyttäytymisen ja luottojen käyttötapojen välillä, jotka poikkeavat normista, laitos voisi merkitä mahdolliset synteettiset identiteetit lisätarkastelua varten. Tämä vähentää petoksista johtuvien taloudellisten menetysten riskiä ja virtaviivaistaa tilin vahvistusprosessia.

28. Tekoälyllä toimiva kryptoportfolion seuranta

Nykyiset kryptoportfolion seurantalaitteet tarjoavat vain pinnallisen kuvan omistuksista ilman syvällistä riskianalyysiä tai strategista neuvontaa. Tekoälymalli voisi arvioida tietyn salkun riskiä sen suorituskyvyn perusteella markkinoiden vertailuarvoihin verrattuna ja jopa tarjota strategista tietoa salkun optimointiin tai jopa kopiointikauppaan.

Esimerkiksi analysoimalla salkun historiallisia kehitystietoja, tämänhetkisiä markkinatrendejä ja yksittäisten omaisuuserien volatiliteettia tekoäly voi ehdottaa strategioita tasapainottamiseksi, hajauttamiseksi tai uusien sijoitusmahdollisuuksien tutkimiseksi, jotka on räätälöity käyttäjän riskinsietokyvyn ja tavoitteiden mukaan. Pelkän seurannan lisäksi tämä tekoälymalli voisi antaa käyttäjille mahdollisuuden jäljitellä menestyneiden salkkujen strategioita, mikä demokratisoi pääsyn asiantuntijoiden sijoitustaktiikoihin.

29. AI-johtoinen talouskäyttäytymisanalyysi

Perinteisellä talousanalyysillä on usein vaikeuksia vangita yksilön talouskäyttäytymistä kokonaisuudessaan, jolloin jää käyttämättä mahdollisuuksia henkilökohtaiseen palveluun. Tekoäly voisi analysoida jokaisen asiakkaan rahoitustapahtumia, käyttäytymistä ja mieltymyksiä, kuten kuinka he kuluttavat, sijoittavat, säästävät ja miten he suhtautuvat riskeihin. Tämä yksityiskohtainen analyysi on ollut aiemmin suurelta osin epäkäytännöllinen johtuen tietojen monimutkaisuudesta ja reaaliaikaisen mukautuvuuden tarpeesta.

Tekoälymallien käyttöönotto mahdollistaa rahoituslaitosten ja DeFi-alustojen räätälöinnin palvelunsa tarkasti. Esimerkiksi arvioituaan käyttäjän kulutustottumuksia ja sijoitustoimintaa alusta voi suositella räätälöityjä sijoitustuotteita, ehdottaa budjetointistrategioita tai tarjota lainavaihtoehtoja yksilöllisillä koroilla. Tämän tasoinen räätälöinti voi mahdollisesti lisätä käyttäjien sitoutumista ja uskollisuutta alustaa kohtaan.

30. Ennakoiva terveydenhuolto

Tekoälyn rooli terveydenhuollossa, erityisesti sairauksien ennustamisessa ja diagnosoinnissa, merkitsee keskeistä muutosta kohti varhaisia ​​ja tarkkoja lääketieteellisiä toimenpiteitä. Tämän edistyksen ydin on tekoälymallien kyvyssä sulattaa ja tulkita laajoja tietojoukkoja — sähköisistä lääketieteellisistä tiedoista ja geneettisistä sekvensseistä yksityiskohtaisiin kuvantamistutkimuksiin. Tämä analyysin syvyys helpottaa taudin merkkiaineiden tunnistamista paljon ennen kuin perinteiset menetelmät voivat saada ne kiinni, mikä tarjoaa merkittävän edun syövän kaltaisten sairauksien varhaisessa havaitsemisessa.

Tekoälyä voitaisiin esimerkiksi käyttää analysoimaan röntgenkuvia syövän varhaisessa havaitsemisessa. Perinteisistä tarkasteluprosesseista saattaa jäädä huomaamatta varhaiset tai hienovaraiset syövän merkit, erityisesti tiheässä kudoksessa. Tekoälymalli, joka on koulutettu miljardeilla röntgenkuvilla, voi havaita pieniä epäsäännöllisyyksiä, jotka viittaavat alkuvaiheen syöpään usein ennen kuin ne tulevat kliinisesti ilmeisiksi. Tämä mahdollistaisi aikaisemman hoidon aloituksen joka nostaisi potilaiden paranemistodennäköisyyttä. Tällaisten sovellusten avulla tekoäly optimoi diagnostiikkaprosessin.

31. AI-Powered Supply Chain Optimization

Toimitusketjun toimitusreittien, pakettien sijoittelun ja toimitustiheyden optimointi on monimutkainen tehtävä. Vaikka nykyiset toimitusketjun hallintajärjestelmät ovatkin kehittyneitä, niillä on usein vaikeuksia pysyä jatkuvasti kasvavien vaatimusten tahdissa.

Tekoälyllä on potentiaalia parantaa toimitusketjun optimointia analysoimalla valtavia tietomääriä, kuten polttoainekustannuksia, toimitusaikoja, pakettien kokoja ja muuta, määrittääkseen tehokkaimman tavan pakata ja kuljettaa tavaroita. Lisäksi tekoälyä voidaan soveltaa kokoonpanolinjoihin seisokkien estämiseksi; ennustaa, mitkä osat on vaihdettava, tilata sekä toimittaa ne myöhemmin automaattisesti.

Tietoja Allora-verkosta

Allora on itseään kehittävä hajautettu tekoälyverkko.

Allora antaa sovelluksille mahdollisuuden hyödyntää älykkäämpää ja turvallisempaa tekoälyä itseään kehittyvän koneoppimismallien verkoston kautta. Yhdistämällä innovaatiot joukkolähteiseen älykkyyteen, liittoutuneeseen oppimiseen ja zkML:ään Allora avaa valtavan uuden suunnittelualueen sovelluksia krypton ja tekoälyn risteyksessä.

Saat lisätietoja Allorasta vierailemalla verkkosivustolla , Twitterissä , Discordissa ja kehittäjädokumenteissa .

Voit hakea Allora Network Community Advocate -ohjelmaan täyttämällä tämän lomakkeen:

Allora Network Community Advocate -ohjelman hakulomake .