La tendenza dell'intelligenza artificiale nelle criptovalute: le migliori altcoin e modelli di deep learning

Il Tendenza AI ha fatto un significativo passo avanti nel 2023, rimodellando la nostra comprensione di ciò che è possibile. Mentre ci addentriamo nel 2024, questi progressi non sono solo teorici; sono pratici, influenti e profondamente intrecciati con vari settori, in particolare con le criptovalute.

In prima linea in questa rivoluzione ci sono i modelli di deep learning, algoritmi sofisticati che sono diventati la centrale elettrica che guida l’ ultime tendenze AI. Questi modelli non stanno solo trasformando le industrie tradizionali, ma stanno anche avendo un profondo impatto nel settore delle criptovalute. Questo articolo esplora la sinergia tra intelligenza artificiale e criptovalute, svelando come le tendenze dell'intelligenza artificiale stanno influenzando il futuro delle valute digitali e oltre.

La tendenza dell'intelligenza artificiale: comprendere l'hype

Nel 2023, il panorama dell’IA è stato testimone di una serie di scoperte che hanno catalizzato quella che molti ora chiamano la rivoluzione dell’IA. L’anno è stato caratterizzato da passi avanti significativi in ​​vari ambiti dell’intelligenza artificiale, dai chatbot alla creazione di contenuti, tutti fattori che hanno contribuito all’immenso clamore che circonda oggi l’intelligenza artificiale.

Un attore chiave in questa rivoluzione è stata ChatGPT di OpenAI, un’intelligenza artificiale conversazionale che ha dimostrato capacità senza precedenti nell’elaborazione del linguaggio naturale. Il suo successo ha gettato le basi per una più ampia accettazione e integrazione dell’intelligenza artificiale nelle applicazioni quotidiane, rendendo le interazioni con le macchine più fluide e intuitive che mai.

Allo stesso tempo, Bard di Google è emerso come un’altra figura di spicco nella narrativa dell’IA. Competendo nel regno dei modelli linguistici avanzati, Bard ha mostrato il potenziale dell’intelligenza artificiale nella comprensione e nella generazione di testi simili a quelli umani, alimentando ulteriormente la competizione e l’innovazione nell’elaborazione del linguaggio dell’intelligenza artificiale.

Tendenze dell'intelligenza artificiale oltre ChatGPT

Ma la tendenza dell’IA nel 2023 si è estesa oltre i chatbot. Nel campo della creazione di contenuti, gli strumenti di intelligenza artificiale hanno rivoluzionato il modo in cui produciamo e consumiamo contenuti digitali. Le piattaforme basate sull'intelligenza artificiale hanno consentito ai creatori di generare contenuti scritti, progettare grafica e persino comporre musica con un'efficienza e una creatività precedentemente irraggiungibili. Questa democratizzazione della creazione di contenuti ha aperto nuove strade per l’espressione e la comunicazione, rendendola una pietra angolare dell’hype sull’intelligenza artificiale.

Anche le tecnologie di generazione di video e immagini hanno visto progressi rivoluzionari. Gli algoritmi di intelligenza artificiale sono diventati in grado di creare immagini e animazioni di alta qualità, in precedenza dominio di abili artisti umani ed editor video. Questo cambiamento non solo ha accelerato il processo di produzione dei contenuti, ma ha anche sollevato importanti discussioni sul ruolo dell’intelligenza artificiale nelle industrie creative.

Questi sviluppi nei chatbot, nella creazione di contenuti e nella generazione visiva hanno contribuito collettivamente a un aumento dell’interesse e degli investimenti nelle tecnologie di intelligenza artificiale. Le aziende, grandi e piccole, hanno iniziato a esplorare come l’intelligenza artificiale avrebbe potuto rivoluzionare le loro operazioni, mentre i consumatori si sono abituati maggiormente alle esperienze guidate dall’intelligenza artificiale nella loro vita quotidiana.

L’anno 2023, quindi, rappresenta un momento cruciale nella storia dell’IA. È stato un anno in cui le capacità dell’intelligenza artificiale non sono state solo testate, ma anche adottate su una scala mai vista prima. Ciò ha posto le basi per l’hype di cui gode oggi l’intelligenza artificiale, un hype radicato in progressi tangibili e applicazioni nel mondo reale che continuano a plasmare le nostre realtà digitali e fisiche.

Tendenze chiave nell’intelligenza artificiale

Mentre approfondiamo le complessità dell’evoluzione dell’intelligenza artificiale, emergono diverse tendenze chiave dell’intelligenza artificiale, dipingendo un quadro vivido di come l’intelligenza artificiale sta rimodellando il panorama tecnologico.

1. Progressi nell'elaborazione del linguaggio naturale (PNL):

Nel 2023, le tecnologie PNL hanno fatto passi da gigante, esemplificati da sistemi come ChatGPT di OpenAI e Google Bard. Queste piattaforme hanno migliorato la capacità dell’intelligenza artificiale di comprendere, interpretare e generare un linguaggio simile a quello umano, portando a interazioni più sofisticate e fluide tra esseri umani e macchine.

2. L’intelligenza artificiale nell’automazione e nella robotica:

Il ruolo dell’intelligenza artificiale nell’automazione si è espanso oltre la produzione tradizionale e si è esteso ai settori dei servizi, all’assistenza sanitaria e alla logistica. La robotica, alimentata dall’intelligenza artificiale, è ora più abile nell’esecuzione di compiti complessi, da interventi chirurgici complessi alla gestione efficiente del magazzino, dimostrando la versatilità dell’intelligenza artificiale in varie applicazioni pratiche.

3. Analisi dei dati e processo decisionale guidati dall'intelligenza artificiale:

Le aziende sfruttano sempre più l’intelligenza artificiale per prendere decisioni basate sui dati. Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono analizzare vasti set di dati per scoprire modelli e approfondimenti, aiutando in aree come l’analisi di mercato, la previsione del comportamento dei clienti e la gestione del rischio, diventando così uno strumento inestimabile per le aziende.

4. IA e governance etiche:

Con la crescente influenza dell’intelligenza artificiale, le considerazioni etiche e la governance sono diventate più cruciali. La comunità dell’intelligenza artificiale si sta concentrando sullo sviluppo di linee guida e quadri etici per garantire un uso responsabile dell’intelligenza artificiale, in particolare in termini di privacy, parzialità e trasparenza.

5. AI nella creazione di contenuti:

L’intelligenza artificiale ha rivoluzionato la creazione di contenuti, consentendo la generazione di contenuti scritti, visivi e uditivi su scale senza precedenti. Gli strumenti per la creazione di contenuti basati sull'intelligenza artificiale stanno diventando più accessibili, consentendo ai creatori di produrre contenuti di alta qualità con il minimo sforzo.

6. Esperienze IA personalizzate:

La personalizzazione è diventata un obiettivo chiave nello sviluppo dell’intelligenza artificiale. I sistemi di intelligenza artificiale sono ora meglio attrezzati per offrire consigli ed esperienze personalizzate in settori come l’e-commerce, l’intrattenimento e la salute, migliorando il coinvolgimento e la soddisfazione degli utenti.

7. IA e sicurezza informatica:

Man mano che le minacce informatiche si evolvono, cresce anche il ruolo dell’intelligenza artificiale nella sicurezza informatica. Gli algoritmi di intelligenza artificiale vengono utilizzati per prevedere, rilevare e rispondere alle minacce informatiche con maggiore precisione e velocità, diventando una componente essenziale delle moderne strategie di sicurezza informatica.

8. L’intelligenza artificiale nel settore sanitario:

L’applicazione dell’intelligenza artificiale nel settore sanitario sta assistendo a una crescita esponenziale, dalla diagnostica e cura dei pazienti alla scoperta di farmaci e all’epidemiologia. L’intelligenza artificiale consente diagnosi più accurate, piani di trattamento personalizzati e risultati migliori per i pazienti.

Nuove tendenze dell’IA per il 2024

Il panorama dell’IA nel 2024 è ricco di innovazione, caratterizzato da progressi significativi e tendenze emergenti dell’IA. Due degli sviluppi più importanti in questo ambito sono AGI e Grok, ciascuno dei quali rappresenta un passo avanti unico nella tecnologia dell'intelligenza artificiale.

AGI: La ricerca dell'intelligenza generale artificiale

L'intelligenza generale artificiale (AGI) è in prima linea nelle tendenze dell'intelligenza artificiale per il 2024. L'AGI rappresenta un cambiamento di paradigma dagli attuali modelli di intelligenza artificiale che eccellono in compiti specifici (spesso definiti intelligenza artificiale ristretta, o ANI) a una forma di intelligenza più olistica. affine alla cognizione umana. L’obiettivo dell’AGI è creare macchine in grado di apprendere, ragionare e applicare la conoscenza in modo indipendente in un’ampia gamma di compiti e discipline, proprio come un essere umano. Questo sviluppo rappresenta non solo un salto tecnologico ma anche una significativa pietra miliare filosofica ed etica nel viaggio dell’intelligenza artificiale.

Grok di xAI: un nuovo contendente nell'intelligenza artificiale conversazionale

Grok, sviluppato dalla società xAI di Elon Musk, emerge come un attore significativo nella tendenza dell'intelligenza artificiale dei robot conversazionali, simile al ChatGPT di OpenAI. Questo bot AI si distingue per le sue avanzate capacità di elaborazione del linguaggio naturale e per la sua capacità di impegnarsi in conversazioni significative e consapevoli del contesto.

Lo sviluppo di Grok riflette una crescente tendenza dell’intelligenza artificiale a creare interfacce di conversazione più sofisticate, intuitive e facili da usare. Queste interfacce non si limitano solo alle applicazioni di servizio clienti, ma stanno diventando sempre più parte integrante in vari settori, tra cui istruzione, sanità e assistenza personale.

Queste tendenze dell’IA, AGI e Grok, sono solo la punta dell’iceberg in un anno che promette crescita esponenziale e innovazione nell’IA. Mentre l’intelligenza artificiale continua ad evolversi, è destinata a ridefinire il modo in cui interagiamo con la tecnologia e il modo in cui la tecnologia, a sua volta, modella il nostro mondo.

Gli esperti prevedono le tendenze dell’IA per il 2024

Mentre ci muoviamo nel panorama in evoluzione dell’intelligenza artificiale, gli approfondimenti degli esperti del settore forniscono preziose previsioni su ciò che ci riserva il futuro. Due figure di rilievo, Stephen Anthony e Vala Afshar, hanno condiviso le loro previsioni sulle tendenze dell’intelligenza artificiale del 2024, offrendo uno sguardo sugli entusiasmanti progressi e cambiamenti che possiamo aspettarci.
Stephen Anthony, il creatore di AI Top Rank, ha recentemente condiviso tramite X (ex Twitter) le sue 15 previsioni per le tendenze dell'IA nel 2024. Le sue previsioni comprendono un'ampia gamma di sviluppi, indicando un futuro diversificato e dinamico per l'IA. Lui postato:

15 previsioni per le tendenze dell'IA nel 2024:

• AGI
• Grok
• OpenAI
• Telepatia
• IA personale
• Synchronicity
• Robot umanoidi
• Veicoli a guida autonoma
• Imprese automatizzate
• Decentramento
• Censura
• Privacy
• GPT
• xAI

Previsioni di Vala Afshar: tendenze dell’intelligenza artificiale per il 2024

Anche Vala Afshar, Chief Digital Evangelist di Salesforce, ha condiviso qualcosa di profondo intuizioni nell'atteso Tendenze dell’IA per il 2024, evidenziando in particolare la sua crescente influenza nel mondo degli affari e nella vita quotidiana dei consumatori. Prendendo spunto dalla ricerca di Forrester, le proiezioni di Afshar sottolineano un futuro profondamente intrecciato con i progressi dell’intelligenza artificiale.

Afshar prevede un cambiamento significativo nel coinvolgimento dei consumatori con l’intelligenza artificiale generativa, affermando che “il 60% degli scettici utilizzerà (e amerà) l’intelligenza artificiale generativa, sapendolo o no”. Questa affermazione sottolinea un cambiamento trasformativo nell’interazione del pubblico con l’intelligenza artificiale, passando dallo scetticismo all’accettazione e alla fiducia diffuse.

Nel campo degli affari, Afshar prevede che l’intelligenza artificiale sia un catalizzatore per una maggiore produttività e creatività. Sottolinea: "Le iniziative aziendali di intelligenza artificiale aumenteranno la produttività e la risoluzione creativa dei problemi del 50%". Ciò riflette un aumento sostanziale rispetto ai livelli attuali, dove i progetti di intelligenza artificiale hanno già ottenuto un miglioramento dell’efficienza fino al 40%, in particolare nelle attività di sviluppo software.

Afshar sottolinea inoltre il ruolo in evoluzione dell’intelligenza artificiale nel marketing e nel branding. Sottolinea l’impegno delle principali agenzie nei confronti dell’intelligenza artificiale, affermando: “Le prime 10 agenzie spenderanno 50 milioni di dollari in partnership per creare soluzioni AI personalizzate per i clienti aziendali”. Questo investimento dimostra il crescente riconoscimento del potenziale dell’intelligenza artificiale nel rivoluzionare le strategie dei marchi e il coinvolgimento dei consumatori.

Queste intuizioni di Afshar rivelano un panorama in cui l’intelligenza artificiale non è solo uno strumento tecnologico ma una componente fondamentale che rimodella le strategie aziendali, le esperienze dei consumatori e le interazioni sociali nel 2024.

Modelli di deep learning: alla guida del trend dell’intelligenza artificiale

I modelli di deep learning sono stati fondamentali nel guidare la rivoluzione dell’intelligenza artificiale, offrendo progressi rivoluzionari in vari settori. Nel 2023, alcuni dei modelli di deep learning più noti e influenti includono:
Reti neurali convoluzionali (CNN): sviluppate da Yann LeCun nel 1988, le CNN, note anche come ConvNet, vengono utilizzate principalmente per l'elaborazione delle immagini e il rilevamento di oggetti. Sono costituiti da più livelli e inizialmente sono stati progettati per riconoscere caratteri come codici postali e cifre​​.

Reti di memoria a breve termine (LSTM): un tipo di rete neurale ricorrente, le LSTM sono note per la loro capacità di apprendere e memorizzare dipendenze a lungo termine, rendendole estremamente utili nella previsione di serie temporali, nel riconoscimento vocale, nella composizione musicale e persino nella sviluppo farmaceutico.

Reti generative avversarie (GAN): questi algoritmi generativi di deep learning sono progettati per creare nuove istanze di dati che assomigliano ai dati di addestramento. I GAN sono costituiti da un generatore, che impara a produrre dati falsi, e da un discriminatore, che impara a distinguere tra dati reali e generati. Hanno visto un maggiore utilizzo nel miglioramento delle immagini astronomiche, nella simulazione delle lenti gravitazionali per la ricerca sulla materia oscura e nell’upscaling delle trame a bassa risoluzione nei videogiochi.

Questi modelli rappresentano solo alcuni esempi delle tecnologie di deep learning in prima linea nella rivoluzione dell’intelligenza artificiale. Le loro applicazioni spaziano dal miglioramento del riconoscimento vocale e delle immagini alla promozione dell’innovazione nei giochi e nella ricerca scientifica, sottolineando l’impatto trasformativo del deep learning nel panorama odierno dell’intelligenza artificiale.

Notizie sull'apprendimento automatico: ultimi sviluppi

Al passo con i progressi nel deep learning, anche il campo più ampio del machine learning sta registrando un’impennata di innovazione e applicazione. I recenti sviluppi nel campo dell’apprendimento automatico non solo stanno migliorando le tecnologie esistenti, ma stanno anche aprendo la strada a nuove possibilità.

Uno degli sviluppi più significativi è il miglioramento degli algoritmi per l’apprendimento non supervisionato e semi-supervisionato. Questi progressi consentono alle macchine di apprendere e fare inferenze da dati non strutturati senza intervento umano, aprendo nuove frontiere nella ricerca e nelle applicazioni dell’IA.

Un altro sviluppo degno di nota è l’integrazione dell’apprendimento automatico con l’analisi dei big data. Questa combinazione sta consentendo analisi più sofisticate e predittive, consentendo ad aziende e organizzazioni di ottenere informazioni più approfondite sul comportamento dei consumatori, sulle tendenze del mercato e sull’efficienza operativa.

Inoltre, c’è stata una crescente attenzione nel rendere i modelli di machine learning più spiegabili e trasparenti. Questo passaggio verso l’intelligenza artificiale spiegabile (XAI) è cruciale in settori come la sanità e la finanza, dove comprendere il processo decisionale dei sistemi di intelligenza artificiale è importante quanto le decisioni stesse.

Inoltre, il campo dell’apprendimento per rinforzo ha visto una crescita notevole. Quest’area dell’apprendimento automatico, che si concentra su come gli agenti dovrebbero agire in un ambiente per massimizzare il concetto di ricompensa cumulativa, sta diventando sempre più rilevante in scenari del mondo reale come la robotica e i sistemi di controllo automatizzati.

Principali tendenze dell'intelligenza artificiale nelle criptovalute

Le criptovalute AI sono valute digitali che sfruttano le tecnologie di intelligenza artificiale per migliorare vari aspetti della loro funzionalità e del loro ecosistema. Queste criptovalute integrano l'intelligenza artificiale per migliorare la sicurezza, l'efficienza del trading, l'accuratezza delle previsioni di mercato e l'esperienza complessiva dell'utente. Sulla base delle conoscenze e delle tendenze dell’IA menzionate sopra, gli investitori possono provare a prevedere quali token AI potrebbero vedere una crescita maggiore.

Cosa sono le criptovalute AI?

Le criptovalute AI sono una nuova integrazione delle tecnologie di intelligenza artificiale (AI) con piattaforme blockchain e criptovalute. Sono essenzialmente token crittografici utilizzati per alimentare progetti, applicazioni e servizi relativi all'intelligenza artificiale su piattaforme blockchain.

Queste criptovalute sono generalmente associate a progetti decentralizzati basati sull’intelligenza artificiale, automatizzando vari aspetti della vita e migliorando la scalabilità. L’integrazione dell’IA in questi progetti non è solo una novità; migliora sostanzialmente le loro funzionalità. L’intelligenza artificiale aiuta ad automatizzare e ottimizzare i processi, aiuta a rilevare transazioni fraudolente e contribuisce a creare modelli predittivi. Inoltre, facilita la creazione di organizzazioni autonome decentralizzate (DAO) e di contratti intelligenti che operano indipendentemente dall’intervento umano.

Le monete AI fungono da gateway per queste piattaforme basate sull'intelligenza artificiale, consentendo agli utenti di acquistare e utilizzare i prodotti o servizi offerti. L’integrazione dell’intelligenza artificiale nelle iniziative blockchain porta soluzioni intelligenti nel mondo delle criptovalute, unendo la robustezza della tecnologia blockchain con le capacità analitiche avanzate dell’intelligenza artificiale.

In sostanza, le criptovalute AI rappresentano la convergenza di due tecnologie all’avanguardia: blockchain e intelligenza artificiale. Questa combinazione apre una miriade di possibilità di innovazione nello spazio delle criptovalute, dal miglioramento della sicurezza e dell’efficienza all’introduzione di funzionalità completamente nuove che prima erano irraggiungibili. Man mano che l’intelligenza artificiale continua ad avanzare, si prevede che il suo ruolo nel mondo delle criptovalute crescerà, portando a piattaforme di finanza digitale più sofisticate, sicure e facili da usare.

Queste criptovalute guidano la tendenza dell’intelligenza artificiale

La sezione seguente metterà in evidenza alcuni dei più grandi altcoin AI, classificati in base alla capitalizzazione di mercato. Questi token rappresentano l'avanguardia dell'intersezione tra AI e criptovaluta, ciascuno con il suo approccio e contributo unici nel campo.

Injective INJ: il leader del trend dell'intelligenza artificiale per capitalizzazione di mercato

Injective è una blockchain progettata per creare applicazioni di finanza decentralizzata (DeFi) robuste e interoperabili. Si concentra sulla replica di alcuni servizi finanziari tradizionali attraverso contratti intelligenti, inclusi scambi decentralizzati (DEX), protocolli di prestito/prestito e mercati dei derivati.

Fondata nel 2018 da Eric Chen e Albert Chon, Injective ha raggiunto traguardi chiave, tra cui il rilascio sulla mainnet alla fine del 2021 e le funzionalità di contratto intelligente alla fine del 2022. Il progetto ha raccolto il supporto di importanti investitori in criptovalute come Binance e gruppi di venture capital come Pantera e Salta Cripto​​.

Il ruolo principale di Injective è offrire moduli software agli sviluppatori per creare soluzioni DeFi. Il suo ecosistema supporta l’interoperabilità naturale, consentendo ai protocolli DeFi di interagire e accedere reciprocamente alla liquidità. Utilizza inoltre frequenti aste batch per risolvere i problemi più importanti nei DEX​​.

Quella dell'iniettivo unico il punto di forza è la perfetta integrazione dell’intelligenza artificiale nel suo quadro operativo, ottimizzando le attività commerciali. Gli algoritmi di intelligenza artificiale utilizzati da Injective Protocol sono progettati per garantire prezzi ottimali per i trader di derivati, contribuendo a creare un ambiente altamente liquido con commissioni di negoziazione minime. Questa integrazione dell'intelligenza artificiale nella sua struttura gioca un ruolo cruciale nel migliorare l'esperienza di trading complessiva e l'efficienza sulla piattaforma​​.

Oltre alle funzionalità principali e agli obiettivi di Injective menzionati in precedenza, questa integrazione dell’intelligenza artificiale segna un progresso significativo nel campo della tecnologia DeFi e blockchain. L’utilizzo da parte di Injective di algoritmi AI per l’ottimizzazione dei prezzi nel trading di derivati ​​la posiziona come una piattaforma pionieristica nell’intersezione tra AI e criptovaluta.

Il grafico (GRT)

The Graph è un attore significativo nello spazio delle criptovalute AI, che funziona come un protocollo di indicizzazione per l'interrogazione dei dati reti come Ethereum, Arbitrum e IPFS. Svolge un ruolo fondamentale nel potenziare molte applicazioni nella DeFi e nel più ampio ecosistema Web3.

The Graph consente la creazione e la pubblicazione di API aperte, note come sottografi, che possono essere interrogate utilizzando GraphQL per recuperare dati blockchain. Questa funzionalità è stata ampiamente utilizzata, con oltre 3,000 sottografi distribuiti da migliaia di sviluppatori per varie applicazioni decentralizzate (DApp) tra cui Uniswap, Synthetix, Aragon e altri​​.

The Graph ha una forte comunità globale, con oltre 200 nodi indicizzatori e più di 2,000 curatori come parte del suo programma curatore. Ha raccolto fondi significativi per lo sviluppo della rete da VC strategici e individui influenti nella comunità blockchain, tra cui Coinbase Ventures e ParaFi Capital.

In termini di tokenomics, The Graph utilizza il Graph Token (GRT), un token ERC-20 sulla blockchain di Ethereum. GRT è un token di lavoro utilizzato da indicizzatori, curatori e delegatori per fornire servizi di indicizzazione e curatela alla rete. I partecipanti alla rete possono guadagnare un reddito proporzionale alla quantità di lavoro svolto e alla loro quota GRT, incentivando la partecipazione attiva e il contributo allo sviluppo e al mantenimento della rete.

Render Network (RNDR): un nuovo contendente nella tendenza dell'intelligenza artificiale

Render Network (RNDR) è una piattaforma di rendering decentralizzata progettata per sfruttare i cicli GPU inutilizzati per la produzione multimediale. Collega i creatori di contenuti con i fornitori di GPU, ottimizzando l'utilizzo delle risorse e consentendo un accesso conveniente alla potenza della GPU. Il token di Render Network, RNDR, incentiva i nodi a contribuire con la propria potenza di calcolo, facilitando il rendering efficiente dei contenuti virtuali e l'interazione con ambienti 3D immersivi.

Render Network opera attraverso un processo che include l'invio di lavori da parte dei creatori di contenuti, un meccanismo di determinazione dei prezzi dinamico, un'efficiente distribuzione dei lavori tra i fornitori di GPU e una convalida affidabile per garantire la qualità degli output renderizzati​​.

Un aspetto fondamentale di Render Network evoluzione è la sua partnership con il servizio cloud decentralizzato io.net. Questa collaborazione mira ad espandere i fornitori di GPU focalizzati sull’intelligenza artificiale e a creare la più grande rete di infrastruttura fisica decentralizzata (DePIN) per l’intelligenza artificiale al mondo. L'integrazione di Render Network con io.net estende le sue capacità oltre il rendering alle applicazioni di machine learning, evidenziando il suo impegno nel soddisfare le crescenti richieste di intelligenza artificiale e machine learning.

Questa espansione nelle applicazioni AI rappresenta un passo significativo per Render Network, indicando un caso d’uso più ampio per i suoi fornitori di GPU distribuite. Facilitando la crescita dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico, Render Network si posiziona in prima linea nelle tendenze dell'intelligenza artificiale delle criptovalute, dimostrando il potenziale della tecnologia blockchain nel supportare esigenze computazionali avanzate.

Rete Theta (THETA)

Theta Network, una rete basata su blockchain per lo streaming video, è stata lanciata nel 2019 per decentralizzare e ottimizzare il processo di distribuzione dei contenuti video. Il suo comitato consultivo comprende Steve Chen, co-fondatore di YouTube, e Justin Kan, co-fondatore di Twitch. Il token nativo della rete, THETA, viene utilizzato per attività di governance ed è supportato da importanti attori come Google e Sony Europe.

Theta mira a migliorare il settore dello streaming video affrontando problemi di centralizzazione, infrastruttura e costi, a vantaggio degli utenti finali e dei creatori di contenuti. Fondato da Mitch Liu e Jieyi Long, il team di Theta porta una vasta esperienza nei settori dei giochi, dei video e dei sistemi distribuiti. La loro esperienza è fondamentale nello sviluppo di Theta, che include applicazioni decentralizzate (DApp) sulla sua piattaforma.

Ciò che rende Theta unica è il suo approccio alla decentralizzazione dello streaming video, della distribuzione dei dati e dell’edge computing, rendendo questi processi più efficienti ed economici. La rete presenta due token nativi: Theta (THETA) per la governance e Theta Fuel (TFUEL) per le operazioni. Il modello di Theta premia gli spettatori per la condivisione delle risorse di rete e offre una piattaforma open source con poteri di governance per i possessori di token.

L’applicazione dell’intelligenza artificiale da parte di Theta è notevolmente avanzata grazie alla sua partnership con FedML, una piattaforma di machine learning e intelligenza artificiale collaborativa/federata. Questa collaborazione si concentra sullo sfruttamento dell’Edge Network di Theta, gestito da migliaia di nodi decentralizzati, per casi d’uso collaborativi di machine learning e intelligenza artificiale. La partnership enfatizza l’intelligenza artificiale generativa e la raccomandazione dei contenuti, consentendo una formazione collaborativa su larga scala e nel rispetto della privacy dei modelli di intelligenza artificiale e l’implementazione di modelli di intelligenza artificiale per raccomandazioni di contenuti personalizzati.

Rete di oasi (ROSE)

Oasis Network, conosciuta anche con il nome token ROSE, è una piattaforma blockchain incentrata sulla privacy. È progettato per supportare applicazioni decentralizzate (dApp) e vari casi d'uso della blockchain, enfatizzando la privacy e una gestione dei dati scalabile e sicura.

Il progetto sta sfruttando attivamente la tecnologia AI attraverso varie partnership e iniziative per migliorare la privacy e la sovranità dei dati all’interno del suo ecosistema blockchain. Pertanto, Oasis sta collaborando con Personal.ai per sviluppare pipeline per l’intelligenza artificiale che proteggano i dati individuali. La collaborazione mira a sviluppare modelli di intelligenza artificiale conversazionale che proteggano i dati individuali. Raggiunge questo obiettivo consentendo la formazione sull’intelligenza artificiale con i dati di un individuo solo attraverso un accesso verificabile e consentito, proteggendo così i creatori e le loro comunità online.

Sorprendentemente, il progetto ha stretto un'alleanza con l'unità AI di Meta Platforms Inc. Questa partnership è orientata allo sviluppo delle capacità di intelligenza artificiale, sebbene i dettagli specifici delle iniziative o dei progetti nell'ambito di questa alleanza non siano stati forniti nella fonte citata. Una tale collaborazione con un’importante azienda tecnologica indica un investimento significativo nell’integrazione della tecnologia AI all’interno dell’ecosistema Oasis.

Domande frequenti: tendenze dell'intelligenza artificiale

Qual è questa nuova tendenza dell’IA?

L’ultima tendenza dell’intelligenza artificiale è la convergenza dell’intelligenza artificiale con la tecnologia blockchain, che porta allo sviluppo di criptovalute IA e applicazioni IA decentralizzate.

Quali sono le tendenze attuali nell’intelligenza artificiale nel 2024?

Le tendenze principali includono l’intelligenza artificiale generativa, l’apprendimento automatico collaborativo, l’intelligenza artificiale nella finanza decentralizzata e i progressi nella sicurezza informatica basata sull’intelligenza artificiale.

Qual è la nuova tendenza dell’IA?

Una tendenza significativa è l’uso dell’intelligenza artificiale per consigliare contenuti personalizzati, apprendimento federato e migliorare lo streaming video e le esperienze di gioco.

Quali sono le tecnologie emergenti dell’intelligenza artificiale?

Le tecnologie emergenti dell’intelligenza artificiale comprendono l’intelligenza artificiale quantistica, l’intelligenza artificiale neurosimbolica, l’intelligenza artificiale edge e le applicazioni decentralizzate basate sull’intelligenza artificiale.

Quali sono le ultime tendenze nella progettazione dell’intelligenza artificiale?

Le tendenze del design dell’intelligenza artificiale si concentrano sulle interfacce incentrate sull’utente, sull’intelligenza artificiale nei settori creativi come la moda e l’architettura e sull’integrazione dell’intelligenza artificiale nella progettazione dell’esperienza utente.

Quali sono le attuali tendenze dell’IA?

Le tendenze attuali includono l’intelligenza artificiale nelle criptovalute, la finanza decentralizzata e il crescente utilizzo dell’intelligenza artificiale nell’analisi dei dati e nella modellazione predittiva.

Quali sono le nuove tendenze dell’intelligenza artificiale?

Le nuove tendenze coinvolgono l’intelligenza artificiale nella tecnologia blockchain, modelli avanzati di apprendimento automatico in vari settori e applicazioni di intelligenza artificiale nell’edge computing e nelle reti di distribuzione dei contenuti.

Quali sono gli ultimi sviluppi nel campo dell’apprendimento automatico?

Gli sviluppi includono progressi nell’apprendimento federato, nella sicurezza informatica basata sull’intelligenza artificiale e nella crescita dell’apprendimento non supervisionato e di rinforzo.

Quali sono le attuali tendenze del settore dell’intelligenza artificiale?

Il settore dell’intelligenza artificiale sta vedendo tendenze come l’intelligenza artificiale nei servizi finanziari, nella sanità e nell’intrattenimento, con una crescente enfasi sull’intelligenza artificiale etica e sulla governance dell’intelligenza artificiale.

Qual è l’andamento dell’intelligenza artificiale nei diversi settori?

L’intelligenza artificiale è di tendenza in settori come la sanità, la finanza, l’istruzione e l’intrattenimento, con applicazioni che vanno dagli strumenti diagnostici all’apprendimento personalizzato e alle raccomandazioni sui contenuti.

Quali sono le recenti tendenze del machine learning?

Le tendenze recenti includono l’ascesa di piattaforme di machine learning no-code e low-code, l’apprendimento automatico incorporato (TinyML) e il crescente utilizzo dell’apprendimento automatico nelle operazioni aziendali (MLOps).

Quali innovazioni stanno emergendo nella tecnologia del deep learning?

Le innovazioni includono progressi nelle architetture delle reti neurali, l’apprendimento profondo per l’elaborazione del linguaggio naturale e l’applicazione dell’apprendimento profondo nei sistemi autonomi e nella robotica.

Come si sta evolvendo la tendenza dell’intelligenza artificiale negli ultimi tempi?

La tendenza dell’intelligenza artificiale si sta evolvendo verso applicazioni più integrate e decentralizzate, con particolare attenzione al miglioramento dell’esperienza degli utenti e all’espansione delle capacità dell’intelligenza artificiale in vari settori.

Quali sono le cinque principali innovazioni nell’intelligenza artificiale?

Le principali innovazioni legate all’intelligenza artificiale includono l’intelligenza artificiale nella blockchain, i progressi nell’intelligenza artificiale generativa, soluzioni di sicurezza informatica basate sull’intelligenza artificiale, l’apprendimento federato e le applicazioni di intelligenza artificiale nella diagnostica sanitaria.

Come viene utilizzato oggi il deep learning nell’intelligenza artificiale?

Il deep learning potenzia il riconoscimento di immagini e parlato, guida l’analisi predittiva e opera in sistemi autonomi. Personalizza inoltre le esperienze degli utenti su varie piattaforme digitali.

Quali sono le tecnologie emergenti di intelligenza artificiale?

Le tecnologie emergenti dell’intelligenza artificiale includono il calcolo quantistico nell’intelligenza artificiale, applicazioni blockchain basate sull’intelligenza artificiale, modelli avanzati di apprendimento automatico per l’analisi dei big data e intelligenza artificiale nell’edge computing.

Quali sono le cinque scoperte dell’intelligenza artificiale da tenere d’occhio?

Le scoperte da tenere d’occhio includono l’intelligenza artificiale nella finanza decentralizzata, modelli avanzati di elaborazione del linguaggio naturale, intelligenza artificiale nell’assistenza sanitaria predittiva, infrastrutture per città intelligenti basate sull’intelligenza artificiale e innovazioni nell’intelligenza artificiale per la sostenibilità ambientale.

Immagine in primo piano da iStock

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