Dữ liệu luôn được xem như yếu tố then chốt dùng để làm nhiên liệu cho sự phát triển của công nghệ. Chúng ta cũng đã chứng kiến khả năng vượt trội của AI trong thời gian qua khi tiếp thu những kiến thức, dữ liệu của con người và có thể tự động vận hành ở một số lĩnh vực.

Thế nhưng, AI hiện tại mới chỉ ở giai đoạn khởi đầu mà thôi. Bởi vì những dữ liệu AI tiếp xúc được vẫn chưa đủ lớn hoặc tối ưu. OpenLedger ra mắt với mục tiêu có thể cung cấp nguồn dữ liệu được xác thực và chất lượng hơn để giúp AI tiến tới một tầm cao mới.

Vậy OpenLedger có những đặc điểm gì? Cụ thể mô hình vận hành của dự án này như thế nào? Hãy cùng TradeCoinVN tìm hiểu qua bài viết sau nhé!

OpenLedger là gì?

OpenLedger là một blockchain dữ liệu có chủ quyền dành cho công nghệ AI. Với việc cung cấp cơ sở hạ tầng không cần cấp phép (permissionless) của một vòng đời dữ liệu, OpenLedger tạo điều kiện cho các builders có thể triển khai các mô hình AI thông minh và hiệu suất cao hơn, cùng với các kho dữ liệu đã được xác minh.

3 yếu tố chính để nâng cao khả năng hoạt động của AI gồm:

• Computing Power: Hiệu suất tính toán với những yêu cầu chuyên sâu.
• Data: cung cấp dữ liệu phục vụ cho việc training các mô hình AI chất lượng hơn.
• Algorithm: luôn cập nhật và cải tiến các thuật toán mới nhất theo real-time.

Với bất kể mô hình AI nào, dù là các builder tự triển khai hay sử dụng các mô hình nền tảng có sẵn thì data vẫn được xem là nút thắt chính cho công nghệ này. OpenLedger hướng đến mục tiêu cung cấp các dữ liệu có chủ quyền chất lượng nhất nhằm có thể tạo ra các mô hình AI hiệu suất cao.

Đặc điểm nổi bật của OpenLedger

• Cung cấp các chú thích, định nghĩa chất lượng cao để đảm bảo hiệu quả cho việc đào tạo các mô hình AI.
• Nâng cấp các mô hình AI bằng hình thức học tăng cường (reinforcement learning), nghĩa là học từ các tình huống thực tế được chỉ định, sau đó nhận phản hồi từ con người để điều chỉnh cho ra kết quả tốt nhất.
• Giám sát và đánh giá các mô hình AI về độ tin cậy, độ an toàn và độ chính xác để đảm bảo duy trì kết quả luôn được tối ưu.
• Tối ưu hóa bộ quản lý dữ liệu để cải thiện hiệu suất.
• Linh hoạt tùy chỉnh các AI được đào tạo trước để phục vụ mục đích kinh doanh trước rồi tiến hành cải thiện hiệu suất theo yêu cầu.

Phân loại AI và vai trò của dữ liệu 

4 loại AI phổ biến

• AI phản ứng (Reactive Machine AI): Đây là loại AI phản ứng tức thì dựa trên điều kiện môi trường xung quanh, được xem là mô hình AI đơn giản nhất, các ứng dụng thực tiễn của AI này gồm nhận diện khuôn mặt, lọc thư rác,...
• AI có bộ nhớ hạn chế (Limited Memory): Mô hình AI này có cấu trúc phức tạp hơn với AI phản ứng khi cần hoạt động dựa trên nguồn dữ liệu quá khứ để đưa ra các dự đoán và quyết định trong tương lai. Ứng dụng điển hình nhất của mô hình này chính là ChatGPT. Sau khi được đào tạo bởi phương pháp Deep Learning thì ChatGPT không khác gì một cuốn từ điển sống cho con người.
• AI lý thuyết về tâm trí (Theory of Mind): Mô hình AI này sẽ tập trung vào các biểu hiện cảm xúc, suy nghĩ trí tuệ cũng như đưa ra các hành động vật lý phù hợp dựa trên nhận thức về tình huống đang diễn ra.
• AI tự nhận thức (Self-Awareness AI): Mô hình AI cao cấp nhất khi có thể nhận thức được sự hiện diện của chính nó trong xã hội con người, cũng như sở hữu mọi suy nghĩ, cảm xúc như một người bình thường. Đặc biệt, mô hình AI này còn có thể hiểu được những gì người khác muốn truyền tải qua cà hành động chứ không riêng gì lời nói.

Vai trò của dữ liệu

Tùy vào từng mô hình AI ở trên mà dữ liệu sẽ được chia làm 2 loại:

Fast Data

Đây là những dữ liệu được thu thập và xử lý theo thời gian thực, có dung lượng thấp nhưng số lượng rất nhiều nên đòi hỏi khả năng xử lý nhanh và liên tục.

Ví dụ như các camera hành trình tính toán km đường đi và phân tích các cung đường đông và vắng, hay như các robot kiểm soát dây chuyền sản xuất tự động loại bỏ các sản phẩm không đạt chuẩn.

Big Data

Đây là tập hợp các dữ liệu có cấu trúc phức tạp và quy mô lớn mà các ứng dụng dữ liệu truyền thống không xử lý được. Tất cả các data từ máy tính, IoT, các phân tích, chia sẻ, truyền nhận, trực quan, tính riêng tư,...đều được tập hợp để các ứng dụng AI có thể tiếp thu.

Từ đó, các mô hình AI có thể trả về kết quả chính xác tùy vào yêu cầu cụ thể của từng lĩnh vực như kinh doanh, E-commerce, công nghệ, ngân hàng,...

Đội ngũ dự án và cố vấn

Dự án hiện chưa có công bố chính thức về đội ngũ phát triển mà chỉ có thông tin của các cố vấn như sau:

• Mark Tyneway: Co-Founder của OP Labs, đội ngũ đứng sau của Optimism.
• Sreeram Kannan: Founder của EigenLabs, đội ngũ đứng sau của EigenLayer.
• Ben Goertzel: CEO của SingularityNET, một nền tảng AI Marketplace phi tập trung.

Nhà đầu tư và đối tác

Nhà đầu tư

Mới đây vào ngày 02/07/2024, OpenLedger đã huy động thành công số vốn 8 triệu USD tại vòng Seed với sự dẫn đầu của 2 quỹ đầu tư nổi bật là Polychain Capital và Borderless. Bên cạnh đó, một số VCs khác cũng góp mặt như Haskey, Hash3, Finality Capital Partner,...

Đối tác

• Updating…

OpenLedger Tokenomics

Token Key Metrics

• Tên Token: OpenLedger
• Ticker: Updating…
• Blockchain: Updating…
• CA: Updating…
• Tổng cung: Updating…
• Cung lưu hành (04/07/2024): Updating…
• Giá Token (04/07/2024): Updating…
• Market Cap (04/07/2024): Updating…
• TGE: Updating…

Token Use Case

• Updating…

Token Allocation

• Updating…

Token Release Schedule

• Updating…

Roadmap

• Updating…

Một số dự án tương tự

Fetch.ai (FET)

Fetch.ai là một hệ sinh thái tập hợp nhiều thành phần như data, hardware, cơ sở hạ tầng, dịch vụ, con người,...và kết nối các thành phần này với nhau nhờ vào công nghệ AI.

Sắp tới đây, Fetch.ai sẽ cùng với SingularityNET và Ocean Protocol hợp nhất với nhau thành một cái tên chung là Artificial Superintelligence Alliance (ASI) với vốn hóa thị trường dự kiến là 7.5 tỷ USD.

Bittensor (TAO)

Bittensor là một Layer 1 áp dụng công nghệ machine learning (máy học) với mã nguồn mở rộng. Dự án kết hợp các mô hình AI khác nhau nhằm tạo ra một mạng lưới trí tuệ nhân tạo phi tập trung, cho phép chia sẻ và kết nối với tốc độ nhanh chóng.

Bên cạnh đó, Bittensor còn sử dụng cơ chế đồng thuận Proof-of-Intelligent cho phép các researcher và developers có thể tham gia đóng góp kiến thức dữ liệu cho mạng lưới.

Từ đó, các kiến thức này sẽ được thương mại hóa nhằm phục vụ các mục đích kinh doanh khác nhau tùy theo nhu cầu của người mua.

Nhận định cá nhân

Dù rằng dự án chưa có nhiều thông tin về sản phẩm nhưng ở vòng huy động vốn vừa qua, với sự góp mặt của nhiều VCs cùng các retail investors nổi bật cũng đã cho thấy độ uy tín nhất định ban đầu của OpenLedger.

Một số chuyên gia có tiếng khác cũng cho biết dự án không chỉ cung cấp dữ liệu cho AI mà còn đang hướng đến cả Web3, một xu hướng công nghệ nổi bật khác ở mùa bullrun 2024-2025.

Trong các sự kiện gần đây, AI luôn được các chuyên gia đầu ngành đánh giá rất cao về tiềm năng phát triển cùng với blockchain. Đây cũng sẽ là thách thức với OpenLedger khi mà các dự án về AI khác cũng sẽ “chạy đua vũ trang” mạnh mẽ nhằm chiếm lấy thị phần sớm.

Kết

Trên đây là bài viết về OpenLedger, một blockchain về dữ liệu chủ quyền cho AI vừa được Polychain Capital rót vốn. Theo đánh giá của bạn, OpenLedger có là một dự án về AI tiềm năng không? Hãy để lại bình luận xuống dưới để cùng trao đổi với các thành viên trong cộng đồng TradeCoinVN nhé.

Lưu ý: bài viết trên chỉ mang tính chất tham khảo và không phải là lời khuyên đầu tư dưới bất cứ hình thức nào. Hãy thực hiện việc DYOR và có trách nhiệm với kế hoạch đầu tư của mình!