De AI-trend in crypto: de beste altcoins en deep learning-modellen

De AI-trend heeft in 2023 een aanzienlijke sprong voorwaarts gemaakt en ons begrip van wat mogelijk is, opnieuw vorm gegeven. Terwijl we ons verdiepen in 2024, zijn deze vorderingen niet alleen theoretisch; ze zijn praktisch, invloedrijk en diep verweven met verschillende sectoren, met name cryptocurrencies.

In de voorhoede van deze revolutie staan ​​deep learning-modellen, geavanceerde algoritmen die de krachtpatser zijn geworden die de technologie aanstuurt nieuwste AI-trends. Deze modellen transformeren niet alleen traditionele industrieën, maar hebben ook een diepgaande impact in de crypto-ruimte. Dit artikel onderzoekt de synergie tussen AI en crypto en ontrafelt hoe AI-trends de toekomst van digitale valuta en daarbuiten beïnvloeden.

De AI-trend: de hype begrijpen

In 2023 was het AI-landschap getuige van een reeks doorbraken die een katalysator vormden voor wat velen nu de AI-revolutie noemen. Het jaar werd gekenmerkt door aanzienlijke vooruitgang op verschillende AI-domeinen, van chatbots tot het creëren van content, die allemaal hebben bijgedragen aan de immense hype rond AI vandaag de dag.

Een belangrijke speler in deze revolutie was ChatGPT van OpenAI, een conversatie-AI die ongekende mogelijkheden demonstreerde op het gebied van natuurlijke taalverwerking. Het succes ervan legde de basis voor een bredere acceptatie en integratie van AI in alledaagse toepassingen, waardoor interacties met machines naadlooser en intuïtiever werden dan ooit tevoren.

Tegelijkertijd kwam Google’s Bard naar voren als een andere prominente figuur in het AI-verhaal. Bard concurreerde op het gebied van geavanceerde taalmodellen en toonde het potentieel van AI bij het begrijpen en genereren van mensachtige tekst, waardoor de concurrentie en innovatie op het gebied van AI-taalverwerking verder werd aangewakkerd.

AI-trends die verder gaan dan ChatGPT

Maar de AI-trend in 2023 reikte verder dan chatbots. Op het gebied van contentcreatie hebben AI-tools een revolutie teweeggebracht in de manier waarop we digitale content produceren en consumeren. AI-gestuurde platforms stelden makers in staat geschreven inhoud te genereren, afbeeldingen te ontwerpen en zelfs muziek te componeren met een efficiëntie en creativiteit die voorheen onbereikbaar waren. Deze democratisering van het creëren van inhoud opende nieuwe wegen voor expressie en communicatie, waardoor het een hoeksteen werd van de AI-hype.

Technologieën voor video- en beeldgeneratie kenden ook baanbrekende ontwikkelingen. AI-algoritmen werden in staat hoogwaardige beelden en animaties te creëren, voorheen het domein van bekwame menselijke kunstenaars en video-editors. Deze verschuiving versnelde niet alleen het contentproductieproces, maar leidde ook tot belangrijke discussies over de rol van AI in de creatieve industrie.

Deze ontwikkelingen op het gebied van chatbots, contentcreatie en visuele generatie hebben gezamenlijk bijgedragen aan een toename van de belangstelling voor en investeringen in AI-technologieën. Bedrijven, groot en klein, begonnen te onderzoeken hoe AI hun activiteiten radicaal kon veranderen, terwijl consumenten steeds meer gewend raakten aan AI-gestuurde ervaringen in hun dagelijks leven.

Het jaar 2023 geldt daarom als een cruciaal moment in de AI-geschiedenis. Het was een jaar waarin de mogelijkheden van AI niet alleen werden getest, maar ook werden omarmd op een nooit eerder geziene schaal. Dit vormde de weg vrij voor de hype waar AI vandaag de dag van geniet – een hype die geworteld is in tastbare vooruitgang en toepassingen in de echte wereld die onze digitale en fysieke realiteit blijven vormgeven.

Belangrijkste trends in AI

Terwijl we ons verdiepen in de complexiteit van de evolutie van AI, vallen een aantal belangrijke AI-trends op, die een levendig beeld schetsen van hoe AI het technologische landschap opnieuw vormgeeft.

1. Vooruitgang in natuurlijke taalverwerking (NLP):

In 2023 hebben NLP-technologieën aanzienlijke vooruitgang geboekt, geïllustreerd door systemen als ChatGPT van OpenAI en Google Bard. Deze platforms hebben het vermogen van AI om mensachtige taal te begrijpen, interpreteren en genereren verbeterd, wat heeft geleid tot meer geavanceerde en naadloze interacties tussen mens en machine.

2. AI in automatisering en robotica:

De rol van AI in de automatisering heeft zich verder uitgebreid dan de traditionele productie, naar de dienstensector, de gezondheidszorg en de logistiek. Robotica, aangedreven door AI, zijn nu beter in het uitvoeren van complexe taken, van ingewikkelde operaties tot efficiënt magazijnbeheer, wat de veelzijdigheid van AI in verschillende praktische toepassingen aantoont.

3. AI-gestuurde data-analyse en besluitvorming:

Bedrijven maken steeds meer gebruik van AI voor datagestuurde besluitvorming. AI-algoritmen kunnen enorme datasets analyseren om patronen en inzichten bloot te leggen, wat helpt op gebieden als marktanalyse, voorspelling van klantgedrag en risicobeheer, en wordt zo een hulpmiddel van onschatbare waarde voor bedrijven.

4. Ethische AI ​​en bestuur:

Met de groeiende invloed van AI zijn ethische overwegingen en bestuur steeds belangrijker geworden. De AI-gemeenschap richt zich op het ontwikkelen van ethische richtlijnen en raamwerken om het verantwoorde gebruik van AI te garanderen, met name op het gebied van privacy, vooroordelen en transparantie.

5. AI bij het maken van inhoud:

AI heeft een revolutie teweeggebracht in het maken van inhoud, waardoor het mogelijk is geschreven, visuele en auditieve inhoud op ongekende schaal te genereren. Tools voor AI-gestuurde contentcreatie worden steeds toegankelijker, waardoor makers met minimale inspanning hoogwaardige content kunnen produceren.

6. Gepersonaliseerde AI-ervaringen:

Personalisatie is een belangrijk aandachtspunt geworden bij de ontwikkeling van AI. AI-systemen zijn nu beter uitgerust om gepersonaliseerde aanbevelingen en ervaringen te bieden in sectoren als e-commerce, entertainment en gezondheid, waardoor de betrokkenheid en tevredenheid van gebruikers wordt vergroot.

7. AI en cyberbeveiliging:

Naarmate cyberdreigingen evolueren, groeit ook de rol van AI op het gebied van cyberbeveiliging. AI-algoritmen worden gebruikt om cyberdreigingen met grotere nauwkeurigheid en snelheid te voorspellen, te detecteren en erop te reageren, en worden een essentieel onderdeel van moderne cyberbeveiligingsstrategieën.

8. AI in de gezondheidszorg:

De toepassing van AI in de gezondheidszorg kent een exponentiële groei, van diagnostiek en patiëntenzorg tot de ontdekking van geneesmiddelen en epidemiologie. AI maakt nauwkeurigere diagnoses, gepersonaliseerde behandelplannen en betere patiëntresultaten mogelijk.

Nieuwe AI-trends voor 2024

Het AI-landschap in 2024 bruist van innovatie, gekenmerkt door aanzienlijke vooruitgang en opkomende AI-trends. Twee van de meest opvallende ontwikkelingen op dit gebied zijn AGI en Grok, die elk een unieke stap in de AI-technologie vertegenwoordigen.

AGI: de zoektocht naar kunstmatige algemene intelligentie

Artificial General Intelligence (AGI) loopt voorop in de AI-trends voor 2024. AGI is een paradigmaverschuiving van de huidige AI-modellen die uitblinken in specifieke taken (vaak aangeduid als Artificial Narrow Intelligence of ANI) naar een meer holistische vorm van intelligentie vergelijkbaar met menselijke cognitie. Het doel van AGI is om machines te creëren die zelfstandig kennis kunnen leren, redeneren en toepassen over een breed scala aan taken en disciplines, net als een mens. Deze ontwikkeling vertegenwoordigt niet alleen een technologische sprong, maar ook een belangrijke filosofische en ethische mijlpaal in de reis van AI.

Grok van xAI: een nieuwe concurrent in conversationele AI

Grok, ontwikkeld door Elon Musk’s bedrijf xAI, komt naar voren als een belangrijke speler in de AI-trend van conversationele bots, vergelijkbaar met OpenAI’s ChatGPT. Deze AI-bot onderscheidt zich door zijn geavanceerde natuurlijke taalverwerkingsmogelijkheden en zijn vermogen om betekenisvolle, contextbewuste gesprekken aan te gaan.

De ontwikkeling van Grok weerspiegelt een groeiende AI-trend om meer geavanceerde, intuïtieve en gebruiksvriendelijke gespreksinterfaces te creëren. Deze interfaces beperken zich niet alleen tot toepassingen voor klantenservice, maar worden steeds meer een integraal onderdeel van verschillende domeinen, waaronder onderwijs, gezondheidszorg en persoonlijke assistentie.

Deze AI-trends, AGI en Grok, zijn slechts het topje van de ijsberg in een jaar dat exponentiële groei en innovatie op het gebied van AI belooft. Terwijl AI blijft evolueren, zal het opnieuw definiëren hoe we omgaan met technologie en hoe technologie op haar beurt onze wereld vormgeeft.

Experts voorspellen de AI-trends voor 2024

Terwijl we door het zich ontwikkelende landschap van AI navigeren, bieden inzichten van experts uit de industrie waardevolle inzichten in wat de toekomst in petto heeft. Twee opmerkelijke figuren, Stephen Anthony en Vala Afshar, hebben hun voorspellingen voor de AI-trends van 2024 gedeeld en bieden een kijkje in de opwindende ontwikkelingen en verschuivingen die we kunnen verwachten.
Stephen Anthony, de maker van AI Top Rank, deelde onlangs via X (voorheen Twitter) zijn vijftien voorspellingen voor AI-trends in 15. Zijn voorspellingen omvatten een breed scala aan ontwikkelingen, wat wijst op een diverse en dynamische toekomst voor AI. Hij geplaatst:

15 voorspellingen voor AI-trends in 2024:

• AGI
• Grok
• OpenAI
• Telepathie
• Persoonlijke AI
• Synchroniciteit
• Humanoïde robots
• Zelfrijdende voertuigen
• Geautomatiseerde bedrijven
• Decentralisatie
• Censuur
• Privacy
• GPT's
• xAI

Vala Afshar's voorspellingen: AI-trends voor 2024

Vala Afshar, Chief Digital Evangelist voor Salesforce, heeft ook diepgaande uitspraken gedaan inzichten in het verwachte AI-trends voor 2024, waarbij vooral de toenemende invloed ervan in de zakenwereld en het dagelijkse consumentenleven wordt benadrukt. Op basis van het onderzoek van Forrester onderstrepen de projecties van Afshar een toekomst die nauw verweven is met de vooruitgang op het gebied van AI.

Afshar voorspelt een significante verschuiving in de betrokkenheid van consumenten bij generatieve AI, en stelt dat “60% van de sceptici generatieve AI zal gebruiken (en ervan houden), wetende of niet.” Deze verklaring onderstreept een transformerende verandering in de interactie van het publiek met AI, die zich ontwikkelt van scepticisme naar wijdverbreide acceptatie en afhankelijkheid.

Op zakelijk gebied ziet Afshar AI als een katalysator voor verbeterde productiviteit en creativiteit. Hij wijst erop dat “Enterprise AI-initiatieven de productiviteit en creatieve probleemoplossing met 50% zullen verhogen.” Dit weerspiegelt een substantiële stijging ten opzichte van de huidige niveaus, waar AI-projecten al een efficiëntieverbetering tot 40% hebben bereikt, vooral bij softwareontwikkelingstaken.

Afshar benadrukt ook de evoluerende rol van AI in marketing en branding. Hij benadrukt de toewijding van grote bureaus ten aanzien van AI door te zeggen: “De tien beste bureaus zullen $10 miljoen uitgeven aan partnerschappen om op maat gemaakte AI-oplossingen voor zakelijke klanten te bouwen.” Deze investering demonstreert de groeiende erkenning van het potentieel van AI om merkstrategieën en consumentenbetrokkenheid radicaal te veranderen.

Deze inzichten van Afshar onthullen een landschap waarin AI niet alleen een technologisch hulpmiddel is, maar een fundamenteel onderdeel dat bedrijfsstrategieën, consumentenervaringen en maatschappelijke interacties in 2024 opnieuw vormgeeft.

Deep Learning-modellen: toonaangevend in de AI-trend

Deep learning-modellen zijn van cruciaal belang geweest bij het aandrijven van de AI-revolutie en bieden baanbrekende verbeteringen in verschillende sectoren. In 2023 zijn enkele van de meest bekende en invloedrijke deep learning-modellen:
Convolutionele Neurale Netwerken (CNN's): CNN's, ook bekend als ConvNets, ontwikkeld door Yann LeCun in 1988, worden voornamelijk gebruikt voor beeldverwerking en objectdetectie. Ze bestaan ​​uit meerdere lagen en zijn in eerste instantie ontworpen voor het herkennen van karakters zoals postcodes en cijfers.

Langetermijngeheugennetwerken (LSTM's): LSTM's, een type terugkerend neuraal netwerk, staan ​​bekend om hun vermogen om afhankelijkheden op de lange termijn te leren en te onthouden, waardoor ze uiterst nuttig zijn bij het voorspellen van tijdreeksen, spraakherkenning, muziekcompositie en zelfs bij het farmaceutische ontwikkeling.

Generatieve Adversarial Networks (GAN's): Deze generatieve deep learning-algoritmen zijn ontworpen om nieuwe data-instances te creëren die lijken op trainingsgegevens. GAN's bestaan ​​uit een generator, die leert valse gegevens te produceren, en een discriminator, die leert onderscheid te maken tussen echte en gegenereerde gegevens. Ze hebben steeds meer gebruik gezien van het verbeteren van astronomische beelden, het simuleren van zwaartekrachtlenzen voor onderzoek naar donkere materie en het opschalen van texturen met een lage resolutie in videogames.

Deze modellen vertegenwoordigen slechts enkele voorbeelden van de deep learning-technologieën die voorop lopen in de AI-revolutie. Hun toepassingen variëren van het verbeteren van beeld- en spraakherkenning tot het stimuleren van innovatie in gaming en wetenschappelijk onderzoek, wat de transformatieve impact van deep learning in het huidige AI-landschap onderstreept.

Machine Learning-nieuws: nieuwste ontwikkelingen

In gelijke tred met de vooruitgang op het gebied van deep learning ervaart het bredere veld van machinaal leren ook een golf van innovatie en toepassing. Recente ontwikkelingen op het gebied van machinaal leren verbeteren niet alleen bestaande technologieën, maar maken ook de weg vrij voor nieuwe mogelijkheden.

Een van de belangrijkste ontwikkelingen is de verbetering van algoritmen voor onbewaakt en semi-begeleid leren. Deze ontwikkelingen stellen machines in staat om te leren en conclusies te trekken uit ongestructureerde gegevens zonder menselijke tussenkomst, waardoor nieuwe grenzen worden geopend op het gebied van AI-onderzoek en -toepassingen.

Een andere opmerkelijke ontwikkeling is de integratie van machine learning met big data-analyse. Deze combinatie maakt meer geavanceerde en voorspellende analyses mogelijk, waardoor bedrijven en organisaties dieper inzicht kunnen krijgen in consumentengedrag, markttrends en operationele efficiëntie.

Bovendien is er steeds meer aandacht voor het beter verklaarbaar en transparant maken van machine learning-modellen. Deze stap naar verklaarbare AI (XAI) is van cruciaal belang in sectoren als de gezondheidszorg en de financiële wereld, waar het begrijpen van het besluitvormingsproces van AI-systemen net zo belangrijk is als de beslissingen zelf.

Bovendien heeft het gebied van versterkend leren een opmerkelijke groei doorgemaakt. Dit gebied van machinaal leren, dat zich richt op hoe agenten in een omgeving actie moeten ondernemen om een ​​idee van cumulatieve beloning te maximaliseren, wordt steeds relevanter in realistische scenario's zoals robotica en geautomatiseerde controlesystemen.

Top AI-trends in crypto

AI-cryptocurrencies zijn digitale valuta's die gebruik maken van kunstmatige intelligentietechnologieën om verschillende aspecten van hun functionaliteit en ecosysteem te verbeteren. Deze cryptocurrencies integreren AI om de veiligheid, handelsefficiëntie, nauwkeurigheid van marktvoorspellingen en de algehele gebruikerservaring te verbeteren. Op basis van de kennis en bovengenoemde AI-trends hierboven kunnen beleggers proberen te voorspellen welke AI-tokens een grote groei zouden kunnen doormaken.

Wat zijn AI-cryptocurrencies?

AI-cryptocurrencies zijn een nieuwe integratie van kunstmatige intelligentie (AI)-technologieën met blockchain- en cryptocurrency-platforms. Het zijn in wezen crypto-tokens die worden gebruikt om AI-gerelateerde projecten, applicaties en diensten op blockchain-platforms aan te drijven.

Deze cryptocurrencies worden doorgaans geassocieerd met door AI aangedreven gedecentraliseerde projecten, die verschillende aspecten van het leven automatiseren en de schaalbaarheid verbeteren. De integratie van AI in deze projecten is niet zomaar een noviteit; het verbetert fundamenteel hun functionaliteiten. AI helpt bij het automatiseren en optimaliseren van processen, helpt bij het opsporen van frauduleuze transacties en draagt ​​bij aan het creëren van voorspellende modellen. Bovendien vergemakkelijkt het de oprichting van gedecentraliseerde autonome organisaties (DAO’s) en slimme contracten die onafhankelijk van menselijke tussenkomst opereren.

AI-munten dienen als toegangspoort tot deze AI-gestuurde platforms, waardoor gebruikers de aangeboden producten of diensten kunnen kopen en gebruiken. De integratie van AI in blockchain-ondernemingen brengt slimme oplossingen voor de cryptocurrency-wereld, waarbij de robuustheid van blockchain-technologie wordt gecombineerd met de geavanceerde analytische mogelijkheden van AI.

In wezen vertegenwoordigen AI-cryptocurrencies de convergentie van twee geavanceerde technologieën: blockchain en kunstmatige intelligentie. Deze combinatie opent een groot aantal mogelijkheden voor innovatie in de cryptocurrency-ruimte, van het verbeteren van de veiligheid en efficiëntie tot het introduceren van geheel nieuwe functionaliteiten die voorheen onbereikbaar waren. Naarmate AI zich blijft ontwikkelen, wordt verwacht dat zijn rol in de cryptocurrency-wereld zal groeien, wat zal leiden tot meer geavanceerde, veilige en gebruiksvriendelijke digitale financiële platforms.

Deze cryptocurrencies leiden de AI-trend

In het volgende gedeelte worden enkele van de grootste AI-altcoins belicht, gerangschikt op marktkapitalisatie. Deze tokens vertegenwoordigen de voorhoede van het kruispunt tussen AI en cryptocurrency, elk met zijn unieke aanpak en bijdrage aan het veld.

Injectieve INJ: de AI-trendleider qua marktkapitalisatie

Injective is een blockchain die is ontworpen om robuuste en interoperabele gedecentraliseerde financiële (DeFi) applicaties te bouwen. Het richt zich op het repliceren van bepaalde traditionele financiële diensten via slimme contracten, waaronder gedecentraliseerde uitwisselingen (DEX's), protocollen voor lenen/lenen en derivatenmarkten.

Injective, opgericht in 2018 door Eric Chen en Albert Chon, heeft belangrijke mijlpalen bereikt, waaronder de release op het mainnet eind 2021 en de mogelijkheden voor slimme contracten eind 2022. Het project heeft steun gekregen van grote crypto-investeerders zoals Binance en durfkapitaalgroepen zoals Pantera en Spring Crypto.

De primaire rol van Injective is het aanbieden van softwaremodules waarmee ontwikkelaars DeFi-oplossingen kunnen creëren. Het ecosysteem ondersteunt natuurlijke interoperabiliteit, waardoor DeFi-protocollen kunnen communiceren en toegang kunnen krijgen tot elkaars liquiditeit. Het maakt ook gebruik van frequente batchveilingen om koploperproblemen in DEXen aan te pakken.

Injectieven unieke Het verkoopargument is de naadloze integratie van kunstmatige intelligentie in het operationele raamwerk, waardoor de handelsactiviteiten worden geoptimaliseerd. De AI-algoritmen die door Injective Protocol worden gebruikt, zijn ontworpen om optimale prijzen voor derivatenhandelaren te garanderen, en dragen bij aan een zeer liquide omgeving met minimale handelskosten. Deze integratie van AI in het raamwerk speelt een cruciale rol bij het verbeteren van de algehele handelservaring en efficiëntie op het platform.

Naast de eerder genoemde kernfunctionaliteiten en doelstellingen van Injective, markeert deze AI-integratie een aanzienlijke vooruitgang op het gebied van DeFi en blockchain-technologie. Het gebruik van AI-algoritmen door Injective voor prijsoptimalisatie bij de handel in derivaten positioneert het als een baanbrekend platform op het snijvlak van AI en cryptocurrency.

De grafiek (GRT)

The Graph is een belangrijke speler in de AI-cryptocurrency-ruimte en functioneert als een indexeringsprotocol voor het opvragen van gegevens netwerken zoals Ethereum, Arbitrum en IPFS. Het speelt een cruciale rol bij het aandrijven van veel toepassingen in DeFi en het bredere Web3-ecosysteem.

Met de Graph kunnen open API's worden gemaakt en gepubliceerd, ook wel subgraphs genoemd, die kunnen worden opgevraagd met behulp van GraphQL om blockchain-gegevens op te halen. Deze functionaliteit is op grote schaal gebruikt, met meer dan 3,000 subgrafieken die door duizenden ontwikkelaars zijn ingezet voor verschillende gedecentraliseerde applicaties (DApps), waaronder Uniswap, Synthetix, Aragon en anderen.

The Graph heeft een sterke wereldwijde gemeenschap, met meer dan 200 Indexer Nodes en meer dan 2,000 Curators als onderdeel van het Curator Program. Het heeft aanzienlijke bedragen ingezameld voor netwerkontwikkeling van strategische durfkapitaalfondsen en invloedrijke individuen in de blockchain-gemeenschap, waaronder Coinbase Ventures en ParaFi Capital.

Op het gebied van tokenomics gebruikt The Graph de Graph Token (GRT), een ERC-20-token op de Ethereum-blockchain. GRT is een werktoken dat door Indexers, Curators en Delegators wordt gebruikt om indexerings- en beheerdiensten aan het netwerk te leveren. Deelnemers aan het netwerk kunnen een inkomen verdienen dat evenredig is aan de hoeveelheid werk die zij verrichten en hun aandeel in de GRT, waardoor actieve deelname en bijdrage aan de ontwikkeling en het onderhoud van het netwerk wordt gestimuleerd.

Render Network (RNDR): een nieuwe concurrent in de AI-trend

Render Network (RNDR) is een gedecentraliseerd renderingplatform dat is ontworpen om ongebruikte GPU-cycli te benutten voor mediaproductie. Het verbindt makers van inhoud met GPU-providers, optimaliseert het gebruik van bronnen en maakt kosteneffectieve toegang tot GPU-kracht mogelijk. Het token van Render Network, RNDR, stimuleert knooppunten om hun rekenkracht bij te dragen, waardoor efficiënte weergave van virtuele inhoud en interactie met meeslepende 3D-omgevingen wordt vergemakkelijkt.

Render Network werkt via een proces dat het indienen van taken door makers van inhoud omvat, een dynamisch prijsmechanisme, efficiënte taakverdeling onder GPU-providers en betrouwbare validatie om de kwaliteit van de weergegeven resultaten te garanderen.

Een cruciaal aspect van Render Network Evolutie is de samenwerking met de gedecentraliseerde clouddienst io.net. Deze samenwerking is bedoeld om AI-gerichte GPU-leveranciers uit te breiden en 's werelds grootste gedecentraliseerde fysieke infrastructuurnetwerk (DePIN) voor AI te creëren. De integratie van Render Network met io.net breidt de mogelijkheden uit die verder gaan dan weergave naar machine learning-toepassingen, en benadrukt zijn toewijding om te voldoen aan de groeiende eisen van AI en machine learning.

Deze uitbreiding naar AI-toepassingen vertegenwoordigt een belangrijke stap voor Render Network, wat wijst op een breder gebruiksscenario voor zijn gedistribueerde GPU-leveranciers. Door de groei van AI en machine learning te faciliteren, positioneert Render Network zichzelf in de voorhoede van AI-trends op het gebied van cryptocurrency, waarmee het potentieel van blockchain-technologie wordt gedemonstreerd bij het ondersteunen van geavanceerde computerbehoeften.

Theta Network (THETA)

Theta Network, een op blockchain gebaseerd netwerk voor videostreaming, werd in 2019 gelanceerd om het proces van de levering van video-inhoud te decentraliseren en te optimaliseren. De adviesraad bestaat uit Steve Chen, mede-oprichter van YouTube, en Justin Kan, mede-oprichter van Twitch. Het eigen token van het netwerk, THETA, wordt gebruikt voor bestuurstaken en wordt ondersteund door grote spelers als Google en Sony Europe.

Theta heeft tot doel de videostreamingindustrie te verbeteren door problemen op het gebied van centralisatie, infrastructuur en kosten aan te pakken, wat eindgebruikers en makers van inhoud ten goede komt. Het team van Theta, opgericht door Mitch Liu en Jieyi Long, brengt een schat aan ervaring met zich mee in gaming, video-industrieën en gedistribueerde systemen. Hun expertise is cruciaal in de ontwikkeling van Theta, waaronder gedecentraliseerde applicaties (DApps) op haar platform.

Wat Theta uniek maakt, is de aanpak van het decentraliseren van videostreaming, datalevering en edge computing, waardoor deze processen efficiënter en kosteneffectiever worden. Het netwerk beschikt over twee native tokens: Theta (THETA) voor bestuur en Theta Fuel (TFUEL) voor operaties. Het model van Theta beloont kijkers voor het delen van netwerkbronnen en biedt een open-sourceplatform met bestuursbevoegdheden voor tokenhouders.

Theta’s toepassing van AI wordt met name vooruitgegaan door de samenwerking met FedML, een collaboratief/federatief machine learning- en edge AI-platform. Deze samenwerking richt zich op het benutten van Theta’s Edge Network, beheerd door duizenden gedecentraliseerde knooppunten, voor collaboratieve machine learning en AI-gebruiksscenario’s. Het partnerschap legt de nadruk op generatieve AI- en inhoudsaanbevelingen, waardoor grootschalige, privacybehoudende gezamenlijke training van AI-modellen en de inzet van AI-modellen voor gepersonaliseerde inhoudsaanbevelingen mogelijk wordt gemaakt.

Oase Netwerk (ROSE)

Oasis Network, ook bekend onder de tokennaam ROSE, is een op privacy gericht blockchain-platform. Het is ontworpen om gedecentraliseerde applicaties (dApps) en verschillende blockchain-gebruiksscenario's te ondersteunen, waarbij de nadruk ligt op privacy en schaalbare, veilige gegevensverwerking.

Het project maakt actief gebruik van AI-technologie via verschillende partnerschappen en initiatieven om de privacy en datasoevereiniteit binnen het blockchain-ecosysteem te verbeteren. Daarom werkt Oasis samen met Personal.ai om pijplijnen voor AI te ontwikkelen die individuele gegevens beschermen. De samenwerking heeft tot doel conversatie-AI-modellen te ontwikkelen die individuele gegevens beschermen. Het bereikt dit door AI-training met de gegevens van een individu alleen toe te staan ​​via verifieerbare, goedgekeurde toegang, waardoor makers en hun online gemeenschappen worden beschermd.

Opmerkelijk genoeg is het project een alliantie aangegaan met de AI-eenheid van Meta Platforms Inc. Dit partnerschap is gericht op de ontwikkeling van AI-capaciteiten, hoewel specifieke details van de initiatieven of projecten onder deze alliantie niet in de geciteerde bron zijn vermeld. Een dergelijke samenwerking met een groot technologiebedrijf duidt op een aanzienlijke investering in de integratie van AI-technologie binnen het Oasis-ecosysteem.

Veelgestelde vragen: AI-trends

Wat is deze nieuwe AI-trend?

De nieuwste AI-trend is de convergentie van AI met blockchain-technologie, wat leidt tot de ontwikkeling van AI-cryptocurrencies en gedecentraliseerde AI-toepassingen.

Wat zijn de huidige trends op het gebied van kunstmatige intelligentie 2024?

Belangrijke trends zijn onder meer generatieve AI, collaboratief machinaal leren, AI in gedecentraliseerde financiën en vooruitgang op het gebied van AI-gestuurde cyberbeveiliging.

Wat is de nieuwe AI-trend?

Een belangrijke trend is het gebruik van AI voor gepersonaliseerde inhoudsaanbevelingen, federatief leren en het verbeteren van videostreaming en game-ervaringen.

Wat zijn opkomende technologieën op het gebied van kunstmatige intelligentie?

Opkomende AI-technologieën omvatten kwantum-AI, neuro-symbolische AI, edge-AI en AI-gestuurde gedecentraliseerde toepassingen.

Wat zijn de nieuwste AI-ontwerptrends?

AI-ontwerptrends richten zich op gebruikersgerichte interfaces, AI in creatieve industrieën zoals mode en architectuur, en de integratie van AI in het ontwerp van gebruikerservaringen.

Wat zijn de huidige AI-trends?

De huidige trends zijn onder meer AI in cryptocurrency, gedecentraliseerde financiën en het toenemende gebruik van AI bij data-analyse en voorspellende modellen.

Wat zijn de nieuwe trends op het gebied van kunstmatige intelligentie?

Nieuwe trends omvatten AI in blockchain-technologie, geavanceerde machine learning-modellen in verschillende sectoren en AI-toepassingen in edge computing en content delivery-netwerken.

Wat zijn de nieuwste ontwikkelingen op het gebied van machinaal leren?

Ontwikkelingen omvatten onder meer vooruitgang op het gebied van federatief leren, AI-aangedreven cyberbeveiliging en de groei van onbewaakt en versterkend leren.

Wat zijn de huidige trends in de AI-industrie?

De AI-industrie ziet trends als AI in de financiële dienstverlening, gezondheidszorg en entertainment, met een groeiende nadruk op ethische AI ​​en AI-beheer.

Hoe is AI populair in verschillende sectoren?

AI is populair in sectoren als de gezondheidszorg, financiën, onderwijs en entertainment, met toepassingen variërend van diagnostische hulpmiddelen tot gepersonaliseerd leren en inhoudsaanbevelingen.

Wat zijn de recente trends op het gebied van machine learning?

Recente trends zijn onder meer de opkomst van machine learning-platforms zonder en met weinig code, embedded machine learning (TinyML) en het toenemende gebruik van machine learning in bedrijfsactiviteiten (MLOps).

Welke innovaties ontstaan ​​er op het gebied van deep learning-technologie?

Innovaties omvatten verbeteringen in neurale netwerkarchitecturen, deep learning voor natuurlijke taalverwerking en de toepassing van deep learning in autonome systemen en robotica.

Hoe evolueert de AI-trend de laatste tijd?

De AI-trend evolueert naar meer geïntegreerde en gedecentraliseerde toepassingen, met de nadruk op het verbeteren van gebruikerservaringen en het uitbreiden van de mogelijkheden van AI in verschillende industrieën.

Wat zijn de vijf belangrijkste innovaties op het gebied van kunstmatige intelligentie?

Tot de belangrijkste AI-innovaties behoren AI in blockchain, vooruitgang op het gebied van generatieve AI, AI-gestuurde cyberbeveiligingsoplossingen, federatief leren en AI-toepassingen in de diagnostiek in de gezondheidszorg.

Hoe wordt deep learning tegenwoordig gebruikt in kunstmatige intelligentie?

Deep learning stimuleert beeld- en spraakherkenning, stimuleert voorspellende analyses en werkt in autonome systemen. Het personaliseert ook gebruikerservaringen op verschillende digitale platforms.

Wat zijn de opkomende AI-technologieën?

Opkomende AI-technologieën omvatten quantum computing in AI, AI-gestuurde blockchain-applicaties, geavanceerde machine learning-modellen voor big data-analyse en AI in edge computing.

Wat zijn vijf doorbraken op het gebied van kunstmatige intelligentie om in de gaten te houden?

Doorbraken om in de gaten te houden zijn onder meer AI in gedecentraliseerde financiën, geavanceerde modellen voor natuurlijke taalverwerking, AI in voorspellende gezondheidszorg, AI-gestuurde slimme stadsinfrastructuur en innovaties op het gebied van AI voor ecologische duurzaamheid.

Uitgelichte afbeelding van iStock

Disclaimer: het artikel is uitsluitend bedoeld voor educatieve doeleinden. Het vertegenwoordigt niet de mening van NewsBTC over het kopen, verkopen of aanhouden van beleggingen en uiteraard brengt beleggen risico's met zich mee. U wordt geadviseerd om uw eigen onderzoek uit te voeren voordat u beleggingsbeslissingen neemt. Gebruik de informatie op deze website geheel op eigen risico.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://www.newsbtc.com/crypto/ai-trend-crypto-best-altcoins-deep-learning-models/