La tendance de l'IA dans la cryptographie : meilleurs modèles d'altcoins et d'apprentissage profond

La Tendance IA a fait un grand pas en avant en 2023, refaçonnant notre compréhension de ce qui est possible. Alors que nous nous dirigeons vers 2024, ces progrès ne sont pas seulement théoriques ; ils sont pratiques, influents et profondément liés à divers secteurs, notamment les crypto-monnaies.

À l’avant-garde de cette révolution se trouvent les modèles d’apprentissage profond, des algorithmes sophistiqués qui sont devenus le moteur du développement dernières tendances en matière d'IA. Ces modèles transforment non seulement les industries traditionnelles, mais ont également un impact profond sur l’espace cryptographique. Cet article explore la synergie entre l’IA et la cryptographie, révélant comment les tendances de l’IA influencent l’avenir des monnaies numériques et au-delà.

La tendance de l’IA : comprendre le battage médiatique

En 2023, le paysage de l’IA a connu une série de percées qui ont catalysé ce que beaucoup appellent désormais la révolution de l’IA. L’année a été marquée par des progrès significatifs dans divers domaines de l’IA, des chatbots à la création de contenu, tous contribuant à l’immense battage médiatique autour de l’IA aujourd’hui.

ChatGPT d’OpenAI, une IA conversationnelle qui a démontré des capacités sans précédent en matière de traitement du langage naturel, a été un acteur clé de cette révolution. Son succès a jeté les bases d’une acceptation et d’une intégration plus larges de l’IA dans les applications quotidiennes, rendant les interactions avec les machines plus fluides et intuitives que jamais.

Simultanément, Bard de Google est devenu une autre figure marquante du récit de l’IA. En concurrence dans le domaine des modèles linguistiques avancés, Bard a démontré le potentiel de l’IA dans la compréhension et la génération de textes de type humain, alimentant ainsi la concurrence et l’innovation dans le traitement linguistique de l’IA.

Tendances de l'IA au-delà de ChatGPT

Mais la tendance de l’IA en 2023 s’étend au-delà des chatbots. Dans le domaine de la création de contenu, les outils d’IA ont révolutionné la façon dont nous produisons et consommons du contenu numérique. Les plates-formes basées sur l'IA ont permis aux créateurs de générer du contenu écrit, de concevoir des graphiques et même de composer de la musique avec une efficacité et une créativité auparavant inaccessibles. Cette démocratisation de la création de contenu a ouvert de nouvelles voies d’expression et de communication, ce qui en fait une pierre angulaire du battage médiatique de l’IA.

Les technologies de génération de vidéo et d’images ont également connu des progrès révolutionnaires. Les algorithmes d’IA sont devenus capables de créer des visuels et des animations de haute qualité, auparavant réservés aux artistes humains et aux monteurs vidéo qualifiés. Ce changement a non seulement accéléré le processus de production de contenu, mais a également suscité d’importantes discussions sur le rôle de l’IA dans les industries créatives.

Ces développements dans les chatbots, la création de contenu et la génération visuelle ont collectivement contribué à un regain d’intérêt et d’investissement dans les technologies d’IA. Les entreprises, grandes et petites, ont commencé à explorer comment l’IA pourrait révolutionner leurs opérations, tandis que les consommateurs se sont habitués aux expériences basées sur l’IA dans leur vie quotidienne.

L’année 2023 constitue donc un moment charnière dans l’histoire de l’IA. Ce fut une année au cours de laquelle les capacités de l’IA ont non seulement été testées, mais également adoptées à une échelle jamais vue auparavant. Cela a ouvert la voie au battage médiatique dont jouit aujourd’hui l’IA – un battage médiatique ancré dans des avancées tangibles et des applications du monde réel qui continuent de façonner nos réalités numériques et physiques.

Principales tendances de l'IA

Alors que nous approfondissons les subtilités de l’évolution de l’IA, plusieurs tendances clés de l’IA se démarquent, dressant un tableau saisissant de la façon dont l’IA remodèle le paysage technologique.

1. Avancées dans le traitement du langage naturel (NLP) :

En 2023, les technologies PNL ont fait des progrès significatifs, illustrés par des systèmes comme ChatGPT d’OpenAI et Google Bard. Ces plates-formes ont amélioré la capacité de l’IA à comprendre, interpréter et générer un langage proche de celui de l’humain, conduisant à des interactions plus sophistiquées et plus fluides entre les humains et les machines.

2. L'IA dans l'automatisation et la robotique :

Le rôle de l’IA dans l’automatisation s’est étendu au-delà de la fabrication traditionnelle pour s’étendre aux secteurs des services, de la santé et de la logistique. La robotique, alimentée par l’IA, est désormais plus à même d’effectuer des tâches complexes, allant des interventions chirurgicales complexes à la gestion efficace des entrepôts, démontrant ainsi la polyvalence de l’IA dans diverses applications pratiques.

3. Analyse des données et prise de décision basées sur l'IA :

Les entreprises exploitent de plus en plus l’IA pour prendre des décisions basées sur les données. Les algorithmes d'IA peuvent analyser de vastes ensembles de données pour découvrir des modèles et des informations, aidant ainsi dans des domaines tels que l'analyse de marché, la prédiction du comportement des clients et la gestion des risques, devenant ainsi un outil inestimable pour les entreprises.

4. IA et gouvernance éthiques :

Avec l’influence croissante de l’IA, les considérations éthiques et la gouvernance sont devenues plus cruciales. La communauté de l’IA se concentre sur l’élaboration de lignes directrices et de cadres éthiques pour garantir une utilisation responsable de l’IA, notamment en termes de confidentialité, de partialité et de transparence.

5. L'IA dans la création de contenu :

L'IA a révolutionné la création de contenu, permettant la génération de contenu écrit, visuel et auditif à des échelles sans précédent. Les outils de création de contenu basés sur l'IA deviennent de plus en plus accessibles, permettant aux créateurs de produire du contenu de haute qualité avec un minimum d'effort.

6. Expériences d'IA personnalisées :

La personnalisation est devenue un objectif clé du développement de l’IA. Les systèmes d'IA sont désormais mieux équipés pour offrir des recommandations et des expériences personnalisées dans des secteurs tels que le commerce électronique, le divertissement et la santé, améliorant ainsi l'engagement et la satisfaction des utilisateurs.

7. IA et cybersécurité :

À mesure que les cybermenaces évoluent, le rôle de l’IA dans la cybersécurité évolue également. Les algorithmes d’IA sont utilisés pour prédire, détecter et répondre aux cybermenaces avec plus de précision et de rapidité, devenant ainsi un élément essentiel des stratégies de cybersécurité modernes.

8. L'IA dans les soins de santé :

Les applications de l’IA dans le domaine de la santé connaissent une croissance exponentielle, depuis le diagnostic et les soins aux patients jusqu’à la découverte de médicaments et l’épidémiologie. L’IA permet des diagnostics plus précis, des plans de traitement personnalisés et de meilleurs résultats pour les patients.

Nouvelles tendances de l’IA pour 2024

Le paysage de l’IA en 2024 regorge d’innovations, marqué par des avancées significatives et des tendances émergentes en matière d’IA. Deux des développements les plus notables dans ce domaine sont AGI et Grok, chacun représentant une avancée unique dans la technologie de l’IA.

AGI : la quête de l’intelligence générale artificielle

L'intelligence générale artificielle (AGI) est à l'avant-garde des tendances de l'IA pour 2024. L'AGI est un changement de paradigme depuis les modèles d'IA actuels qui excellent dans des tâches spécifiques (souvent appelés intelligence artificielle étroite, ou ANI) vers une forme d'intelligence plus holistique. semblable à la cognition humaine. L’objectif d’AGI est de créer des machines capables d’apprendre, de raisonner et d’appliquer de manière indépendante des connaissances dans un large éventail de tâches et de disciplines, un peu comme un être humain. Ce développement représente non seulement un saut technologique, mais également une étape philosophique et éthique importante dans le parcours de l’IA.

Grok By xAI : un nouveau concurrent dans l'IA conversationnelle

Grok, développé par la société xAI d’Elon Musk, apparaît comme un acteur important dans la tendance de l’IA des robots conversationnels, semblable au ChatGPT d’OpenAI. Ce robot IA se distingue par ses capacités avancées de traitement du langage naturel et sa capacité à engager des conversations significatives et contextuelles.

Le développement de Grok reflète une tendance croissante de l’IA à créer des interfaces conversationnelles plus sophistiquées, intuitives et conviviales. Ces interfaces ne se limitent pas aux applications de service client, mais font de plus en plus partie intégrante de divers domaines, notamment l'éducation, la santé et l'assistance personnelle.

Ces tendances de l’IA, AGI et Grok, ne sont que la pointe de l’iceberg dans une année qui promet une croissance et une innovation exponentielles dans le domaine de l’IA. À mesure que l’IA continue d’évoluer, elle est appelée à redéfinir la façon dont nous interagissons avec la technologie et comment celle-ci, à son tour, façonne notre monde.

Les experts prédisent les tendances de l’IA pour 2024

Alors que nous naviguons dans le paysage en évolution de l’IA, les informations des experts du secteur fournissent des indications précieuses sur ce que l’avenir nous réserve. Deux personnalités notables, Stephen Anthony et Vala Afshar, ont partagé leurs prévisions sur les tendances de l'IA en 2024, offrant un aperçu des avancées et des changements passionnants auxquels nous pouvons nous attendre.
Stephen Anthony, le créateur d'AI Top Rank, a récemment partagé via X (anciennement Twitter) ses 15 prédictions sur les tendances de l'IA en 2024. Ses prévisions englobent un large éventail de développements, indiquant un avenir diversifié et dynamique pour l'IA. Il posté:

15 prédictions sur les tendances de l’IA en 2024 :

• AGI
• Grok
• OpenAI
• Télépathie
• IA personnelle
• Synchronicity
• Robots humanoïdes
• Véhicules autonomes
• Entreprises automatisées
• La décentralisation
• Censure
• Confidentialité
• GPT
• xIA

Prévisions de Vala Afshar : tendances de l'IA pour 2024

Vala Afshar, évangéliste numérique en chef de Salesforce, a également partagé de profondes idées. dans le prévu Tendances de l'IA pour 2024, soulignant particulièrement son influence croissante dans le monde des affaires et dans la vie quotidienne des consommateurs. S’appuyant sur les recherches de Forrester, les projections d’Afshar soulignent un avenir profondément lié aux progrès de l’IA.

Afshar prédit un changement significatif dans l'engagement des consommateurs envers l'IA générative, déclarant : « 60 % des sceptiques utiliseront (et adoreront) l'IA générative, qu'ils le sachent ou non. » Cette déclaration souligne un changement transformateur dans l’interaction du public avec l’IA, passant du scepticisme à une acceptation et une confiance généralisées.

Dans le domaine des affaires, Afshar considère l’IA comme un catalyseur d’amélioration de la productivité et de la créativité. Il souligne : « Les initiatives d’IA en entreprise augmenteront de 50 % la productivité et la résolution créative des problèmes. » Cela reflète une augmentation substantielle par rapport aux niveaux actuels, où les projets d’IA ont déjà atteint une amélioration de l’efficacité allant jusqu’à 40 %, en particulier dans les tâches de développement de logiciels.

Afshar souligne également le rôle évolutif de l’IA dans le marketing et l’image de marque. Il souligne l'engagement des grandes agences envers l'IA en déclarant : « Les 10 principales agences dépenseront 50 millions de dollars en partenariats pour créer des solutions d'IA personnalisées pour les entreprises clientes. » Cet investissement démontre la reconnaissance croissante du potentiel de l’IA à révolutionner les stratégies de marque et l’engagement des consommateurs.

Ces enseignements d’Afshar révèlent un paysage dans lequel l’IA n’est pas seulement un outil technologique mais un élément fondamental qui remodèlera les stratégies commerciales, les expériences des consommateurs et les interactions sociétales en 2024.

Modèles d'apprentissage profond : à l'avant-garde de la tendance de l'IA

Les modèles d’apprentissage profond ont joué un rôle essentiel dans la révolution de l’IA, offrant des avancées révolutionnaires dans divers secteurs. En 2023, certains des modèles d’apprentissage profond les plus connus et les plus influents comprennent :
Réseaux de neurones convolutifs (CNN) : Développés par Yann LeCun en 1988, les CNN, également appelés ConvNets, sont principalement utilisés pour le traitement d'images et la détection d'objets. Ils se composent de plusieurs couches et ont été initialement conçus pour reconnaître des caractères tels que les codes postaux et les chiffres.

Réseaux de mémoire à long terme (LSTM) : type de réseau neuronal récurrent, les LSTM sont connus pour leur capacité à apprendre et à mémoriser des dépendances à long terme, ce qui les rend extrêmement utiles dans la prédiction de séries chronologiques, la reconnaissance vocale, la composition musicale et même dans développement pharmaceutique.

Réseaux adverses génératifs (GAN) : ces algorithmes d'apprentissage profond génératifs sont conçus pour créer de nouvelles instances de données qui ressemblent à des données d'entraînement. Les GAN se composent d'un générateur, qui apprend à produire de fausses données, et d'un discriminateur, qui apprend à faire la différence entre les données réelles et générées. Ils ont été de plus en plus utilisés pour améliorer les images astronomiques, simuler la lentille gravitationnelle pour la recherche sur la matière noire et améliorer les textures basse résolution dans les jeux vidéo.

Ces modèles ne représentent que quelques exemples des technologies d’apprentissage profond à l’avant-garde de la révolution de l’IA. Leurs applications vont de l’amélioration de la reconnaissance d’images et de la parole à la stimulation de l’innovation dans les jeux et la recherche scientifique, soulignant l’impact transformateur de l’apprentissage profond dans le paysage actuel de l’IA.

Actualités sur l'apprentissage automatique : derniers développements

Au rythme des progrès de l’apprentissage profond, le domaine plus large de l’apprentissage automatique connaît également une poussée d’innovation et d’applications. Les développements récents en matière d’apprentissage automatique améliorent non seulement les technologies existantes, mais ouvrent également la voie à de nouvelles possibilités.

L’un des développements les plus significatifs est l’amélioration des algorithmes pour l’apprentissage non supervisé et semi-supervisé. Ces progrès permettent aux machines d’apprendre et de faire des déductions à partir de données non structurées sans intervention humaine, ouvrant ainsi de nouvelles frontières dans la recherche et les applications de l’IA.

Un autre développement notable est l’intégration de l’apprentissage automatique avec l’analyse du Big Data. Cette combinaison permet des analyses plus sophistiquées et prédictives, permettant aux entreprises et aux organisations d'obtenir des informations plus approfondies sur le comportement des consommateurs, les tendances du marché et l'efficacité opérationnelle.

En outre, on s’efforce de plus en plus de rendre les modèles d’apprentissage automatique plus explicables et transparents. Cette évolution vers une IA explicable (XAI) est cruciale dans des secteurs comme la santé et la finance, où la compréhension du processus décisionnel des systèmes d’IA est aussi importante que les décisions elles-mêmes.

De plus, le domaine de l’apprentissage par renforcement a connu une croissance remarquable. Ce domaine de l'apprentissage automatique, qui se concentre sur la manière dont les agents doivent agir dans un environnement pour maximiser une certaine notion de récompense cumulative, devient de plus en plus pertinent dans des scénarios du monde réel comme la robotique et les systèmes de contrôle automatisés.

Principales tendances de l'IA en matière de cryptographie

Les crypto-monnaies IA sont des monnaies numériques qui exploitent les technologies d’intelligence artificielle pour améliorer divers aspects de leurs fonctionnalités et de leur écosystème. Ces crypto-monnaies intègrent l’IA pour améliorer la sécurité, l’efficacité des transactions, la précision des prévisions de marché et l’expérience utilisateur globale. Sur la base des connaissances et des tendances de l’IA mentionnées ci-dessus, les investisseurs peuvent essayer de prédire quels jetons d’IA pourraient connaître une croissance majeure.

Que sont les crypto-monnaies IA ?

Les crypto-monnaies IA sont une nouvelle intégration des technologies d’intelligence artificielle (IA) avec les plateformes de blockchain et de crypto-monnaie. Il s’agit essentiellement de jetons cryptographiques utilisés pour alimenter des projets, des applications et des services liés à l’IA sur les plateformes blockchain.

Ces crypto-monnaies sont généralement associées à des projets décentralisés alimentés par l’IA, automatisant divers aspects de la vie et améliorant l’évolutivité. L’intégration de l’IA dans ces projets n’est pas seulement une nouveauté ; cela améliore fondamentalement leurs fonctionnalités. L'IA aide à automatiser et à optimiser les processus, à détecter les transactions frauduleuses et à créer des modèles prédictifs. De plus, il facilite la création d’organisations autonomes décentralisées (DAO) et de contrats intelligents qui fonctionnent indépendamment de l’intervention humaine.

Les pièces d'IA servent de passerelles vers ces plates-formes basées sur l'IA, permettant aux utilisateurs d'acheter et d'utiliser les produits ou services proposés. L'intégration de l'IA dans les projets blockchain apporte des solutions intelligentes au monde des cryptomonnaies, alliant la robustesse de la technologie blockchain aux capacités analytiques avancées de l'IA.

Essentiellement, les crypto-monnaies IA représentent la convergence de deux technologies de pointe : la blockchain et l’intelligence artificielle. Cette combinaison ouvre une myriade de possibilités d’innovation dans le domaine des crypto-monnaies, depuis l’amélioration de la sécurité et de l’efficacité jusqu’à l’introduction de fonctionnalités entièrement nouvelles qui étaient auparavant inaccessibles. À mesure que l’IA continue de progresser, son rôle dans le monde des cryptomonnaies devrait croître, conduisant à des plateformes financières numériques plus sophistiquées, plus sécurisées et plus conviviales.

Ces crypto-monnaies mènent la tendance de l'IA

La section suivante mettra en évidence certains des plus grands altcoins d’IA, classés par capitalisation boursière. Ces jetons représentent l’avant-garde de l’intersection entre l’IA et la crypto-monnaie, chacun avec son approche et sa contribution uniques dans le domaine.

Injective INJ : le leader de la tendance de l'IA par capitalisation boursière

Injective est une blockchain conçue pour créer des applications de finance décentralisée (DeFi) robustes et interopérables. Il se concentre sur la réplication de certains services financiers traditionnels via des contrats intelligents, notamment les échanges décentralisés (DEX), les protocoles de prêt/emprunt et les marchés de produits dérivés.

Fondé en 2018 par Eric Chen et Albert Chon, Injective a franchi des étapes clés, notamment la sortie de son réseau principal fin 2021 et ses capacités de contrats intelligents fin 2022. Le projet a recueilli le soutien d'investisseurs majeurs en cryptographie comme Binance et de groupes de capital-risque tels que Pantera et Sautez sur la crypto.

Le rôle principal d'Injective est de proposer des modules logiciels permettant aux développeurs de créer des solutions DeFi. Son écosystème prend en charge l’interopérabilité naturelle, permettant aux protocoles DeFi d’interagir et d’accéder à la liquidité de chacun. Il utilise également des enchères par lots fréquentes pour résoudre les problèmes de premier plan dans les DEX​​.

Les injectifs expérience unique et authentique L’argument de vente est l’intégration transparente de l’intelligence artificielle dans son cadre opérationnel, optimisant ainsi les activités commerciales. Les algorithmes d'IA utilisés par Injective Protocol sont conçus pour garantir une tarification optimale pour les traders de produits dérivés, contribuant ainsi à un environnement très liquide avec des frais de négociation minimes. Cette intégration de l'IA dans son cadre joue un rôle crucial dans l'amélioration de l'expérience globale de trading et de l'efficacité sur la plateforme.

En plus des fonctionnalités et objectifs de base d'Injective mentionnés précédemment, cette intégration de l'IA marque une avancée significative dans le domaine de la technologie DeFi et blockchain. L’utilisation par Injective d’algorithmes d’IA pour l’optimisation des prix dans le trading de produits dérivés la positionne comme une plateforme pionnière à l’intersection de l’IA et de la crypto-monnaie.

Le graphique (GRT)

The Graph est un acteur important dans l’espace des crypto-monnaies de l’IA, fonctionnant comme un protocole d’indexation pour interroger des données pour réseaux comme Ethereum, Arbitrum et IPFS. Il joue un rôle essentiel dans le fonctionnement de nombreuses applications dans DeFi et dans l’écosystème Web3 au sens large.

Le Graph permet la création et la publication d'API ouvertes, appelées sous-graphes, qui peuvent être interrogées à l'aide de GraphQL pour récupérer des données blockchain. Cette fonctionnalité a été largement utilisée, avec plus de 3,000 XNUMX sous-graphiques déployés par des milliers de développeurs pour diverses applications décentralisées (DApps), notamment Uniswap, Synthetix, Aragon et autres.​

The Graph dispose d'une solide communauté mondiale, avec plus de 200 nœuds d'indexation et plus de 2,000 XNUMX conservateurs dans le cadre de son programme de conservation. Il a levé des fonds importants pour le développement du réseau auprès de sociétés de capital-risque stratégiques et de personnes influentes de la communauté blockchain, notamment Coinbase Ventures et ParaFi Capital.

En termes de tokenomics, The Graph utilise le Graph Token (GRT), un token ERC-20 sur la blockchain Ethereum. GRT est un jeton de travail utilisé par les indexeurs, les conservateurs et les délégués pour fournir des services d'indexation et de conservation au réseau. Les participants au réseau peuvent gagner un revenu proportionnel à la quantité de travail qu’ils effectuent et à leur participation en GRT, encourageant ainsi une participation et une contribution actives au développement et à la maintenance du réseau.

Render Network (RNDR) : un nouveau concurrent dans la tendance de l'IA

Render Network (RNDR) est une plate-forme de rendu décentralisée conçue pour exploiter les cycles GPU inutilisés pour la production multimédia. Il relie les créateurs de contenu aux fournisseurs de GPU, optimisant l'utilisation des ressources et permettant un accès rentable à la puissance du GPU. Le jeton de Render Network, RNDR, incite les nœuds à apporter leur puissance de calcul, facilitant ainsi le rendu efficace du contenu virtuel et l'interaction avec des environnements 3D immersifs.

Render Network fonctionne selon un processus qui comprend la soumission des tâches par les créateurs de contenu, un mécanisme de tarification dynamique, une répartition efficace des tâches entre les fournisseurs de GPU et une validation sans confiance pour garantir la qualité des résultats rendus.

Un aspect essentiel de Render Network évolution est son partenariat avec le service cloud décentralisé io.net. Cette collaboration vise à développer les fournisseurs de GPU axés sur l'IA et à créer le plus grand réseau d'infrastructure physique décentralisé (DePIN) au monde pour l'IA. L'intégration de Render Network avec io.net étend ses capacités au-delà du rendu aux applications d'apprentissage automatique, soulignant son engagement à répondre aux demandes croissantes de l'IA et de l'apprentissage automatique.

Cette expansion dans les applications d'IA représente une étape importante pour Render Network, indiquant un cas d'utilisation plus large pour ses fournisseurs de GPU distribués. En facilitant la croissance de l’IA et de l’apprentissage automatique, Render Network se positionne à l’avant-garde des tendances en matière d’IA de crypto-monnaie, démontrant le potentiel de la technologie blockchain pour répondre aux besoins informatiques avancés.

Réseau thêta (THETA)

Theta Network, un réseau de streaming vidéo basé sur une blockchain, a été lancé en 2019 pour décentraliser et optimiser le processus de diffusion de contenu vidéo. Son conseil consultatif comprend Steve Chen, co-fondateur de YouTube, et Justin Kan, co-fondateur de Twitch. Le jeton natif du réseau, THETA, est utilisé pour les tâches de gouvernance et est soutenu par des acteurs majeurs comme Google et Sony Europe.

Theta vise à améliorer l'industrie du streaming vidéo en résolvant les problèmes de centralisation, d'infrastructure et de coûts, au profit des utilisateurs finaux et des créateurs de contenu. Fondée par Mitch Liu et Jieyi Long, l'équipe de Theta apporte une riche expérience dans les industries du jeu, de la vidéo et des systèmes distribués. Leur expertise est cruciale dans le développement de Theta, qui inclut des applications décentralisées (DApps) sur sa plateforme​.

Ce qui rend Theta unique, c'est son approche de décentralisation du streaming vidéo, de la livraison de données et de l'informatique de pointe, rendant ces processus plus efficaces et plus rentables. Le réseau propose deux jetons natifs : Theta (THETA) pour la gouvernance et Theta Fuel (TFUEL) pour les opérations. Le modèle de Theta récompense les téléspectateurs qui partagent des ressources réseau et offre une plate-forme open source avec des pouvoirs de gouvernance pour les détenteurs de jetons.

L’application de l’IA par Theta est particulièrement avancée grâce à son partenariat avec FedML, une plateforme collaborative/fédérée d’apprentissage automatique et d’IA de pointe. Cette collaboration se concentre sur l’exploitation du réseau Edge de Theta, exploité par des milliers de nœuds décentralisés, pour des cas d’utilisation collaboratifs d’apprentissage automatique et d’IA. Le partenariat met l'accent sur l'IA générative et la recommandation de contenu, permettant une formation collaborative à grande échelle et préservant la confidentialité des modèles d'IA et le déploiement de modèles d'IA pour des recommandations de contenu personnalisées.

Réseau Oasis (ROSE)

Oasis Network, également connu sous son nom de jeton ROSE, est une plateforme blockchain axée sur la confidentialité. Il est conçu pour prendre en charge les applications décentralisées (dApps) et divers cas d'utilisation de la blockchain, en mettant l'accent sur la confidentialité et la gestion des données évolutive et sécurisée.

Le projet exploite activement la technologie de l’IA à travers divers partenariats et initiatives visant à améliorer la confidentialité et la souveraineté des données au sein de son écosystème blockchain. Ainsi, Oasis s'associe à Personal.ai pour développer des pipelines d'IA qui protègent les données individuelles. La collaboration vise à développer des modèles d’IA conversationnelle qui protègent les données individuelles. Il y parvient en autorisant la formation de l’IA avec les données d’un individu uniquement via un accès vérifiable et consenti, protégeant ainsi les créateurs et leurs communautés en ligne.

Il est remarquable que le projet ait formé une alliance avec l'unité IA de Meta Platforms Inc. Ce partenariat est orienté vers le développement des capacités d'IA, bien que les détails spécifiques des initiatives ou des projets dans le cadre de cette alliance n'aient pas été fournis dans la source citée. Une telle collaboration avec une grande entreprise technologique indique un investissement important dans l’intégration de la technologie de l’IA au sein de l’écosystème Oasis.​

FAQ : tendances de l'IA

Quelle est cette nouvelle tendance de l’IA ?

La dernière tendance en matière d’IA est la convergence de l’IA avec la technologie blockchain, conduisant au développement de crypto-monnaies IA et d’applications IA décentralisées.

Quelles sont les tendances actuelles de l’intelligence artificielle 2024 ?

Les principales tendances incluent l’IA générative, l’apprentissage automatique collaboratif, l’IA dans la finance décentralisée et les progrès en matière de cybersécurité basée sur l’IA.

Quelle est la nouvelle tendance de l’IA ?

Une tendance importante est l’utilisation de l’IA pour la recommandation de contenu personnalisée, l’apprentissage fédéré et l’amélioration des expériences de streaming vidéo et de jeu.

Que sont les technologies émergentes de l’intelligence artificielle ?

Les technologies d’IA émergentes englobent l’IA quantique, l’IA neuro-symbolique, l’IA de pointe et les applications décentralisées pilotées par l’IA.

Quelles sont les dernières tendances en matière de conception d’IA ?

Les tendances en matière de conception d'IA se concentrent sur les interfaces centrées sur l'utilisateur, l'IA dans les industries créatives comme la mode et l'architecture, et l'intégration de l'IA dans la conception de l'expérience utilisateur.

Quelles sont les tendances actuelles de l’IA ?

Les tendances actuelles incluent l’IA dans les crypto-monnaies, la finance décentralisée et l’utilisation croissante de l’IA dans l’analyse des données et la modélisation prédictive.

Quelles sont les nouvelles tendances de l’intelligence artificielle ?

Les nouvelles tendances impliquent l’IA dans la technologie blockchain, les modèles avancés d’apprentissage automatique dans divers secteurs et les applications d’IA dans l’informatique de pointe et les réseaux de diffusion de contenu.

Quels sont les derniers développements en matière d’apprentissage automatique ?

Les développements incluent les progrès de l’apprentissage fédéré, la cybersécurité basée sur l’IA et la croissance de l’apprentissage non supervisé et par renforcement.

Quelles sont les tendances actuelles du secteur de l’IA ?

L’industrie de l’IA constate des tendances telles que l’IA dans les services financiers, les soins de santé et le divertissement, avec un accent croissant sur l’IA éthique et la gouvernance de l’IA.

Quelle est l’évolution de l’IA dans différents secteurs ?

L'IA est en vogue dans des secteurs tels que la santé, la finance, l'éducation et le divertissement, avec des applications allant des outils de diagnostic à l'apprentissage personnalisé et aux recommandations de contenu.

Quelles sont les tendances récentes de l’apprentissage automatique ?

Les tendances récentes incluent l'essor des plates-formes d'apprentissage automatique sans code et low-code, l'apprentissage automatique intégré (TinyML) et l'utilisation croissante de l'apprentissage automatique dans les opérations commerciales (MLOps).

Quelles innovations émergent dans la technologie du Deep Learning ?

Les innovations incluent les progrès dans les architectures de réseaux neuronaux, l’apprentissage profond pour le traitement du langage naturel et l’application de l’apprentissage profond dans les systèmes autonomes et la robotique.

Comment la tendance de l’IA évolue-t-elle ces derniers temps ?

La tendance de l’IA évolue vers des applications plus intégrées et décentralisées, en mettant l’accent sur l’amélioration de l’expérience utilisateur et l’expansion des capacités de l’IA dans divers secteurs.

Quelles sont les cinq principales innovations en matière d’intelligence artificielle ?

Les principales innovations en matière d'IA incluent l'IA dans la blockchain, les progrès de l'IA générative, les solutions de cybersécurité basées sur l'IA, l'apprentissage fédéré et les applications d'IA dans le diagnostic des soins de santé.

Comment le Deep Learning est-il utilisé aujourd’hui dans l’intelligence artificielle ?

L'apprentissage profond alimente la reconnaissance d'images et de parole, pilote l'analyse prédictive et fonctionne dans des systèmes autonomes. Il personnalise également les expériences utilisateur sur diverses plateformes numériques.

Quelles sont les technologies émergentes de l’IA ?

Les technologies d’IA émergentes incluent l’informatique quantique dans l’IA, les applications blockchain basées sur l’IA, les modèles avancés d’apprentissage automatique pour l’analyse du Big Data et l’IA dans l’informatique de pointe.

Quelles sont les cinq avancées de l’intelligence artificielle à surveiller ?

Les avancées à surveiller incluent l’IA dans la finance décentralisée, les modèles avancés de traitement du langage naturel, l’IA dans les soins de santé prédictifs, les infrastructures de villes intelligentes pilotées par l’IA et les innovations en matière d’IA pour la durabilité environnementale.

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