ما الذي يتطلبه حقًا لتشغيل الذكاء الاصطناعي؟ تتلقى النماذج معظم الاهتمام، لكن هناك نظامًا كاملاً يعمل خلف الكواليس لجعلها مفيدة. يجب جمع البيانات والتحقق منها. وتحتاج هذه البيانات إلى مكان للتخزين، وقوة حوسبة لمعالجتها، وبنية تحتية موثوقة للحفاظ على تشغيل كل شيء. @oortech تبني شيئًا أبعد من نموذج الذكاء الاصطناعي نفسه، فهي تعمل على البيانات والبنية التحتية والتطبيقات التي تجعل اقتصاد الذكاء الاصطناعي ممكنًا. إليك كيف تتكامل بيئتها: → OORT DataHub: يعتمد الذكاء الاصطناعي على بيانات جيدة، ولا تظهر البيانات الجيدة من العدم. يسمح DataHub للأفراد بالمساهمة وجمع والتحقق من البيانات لتدريب الذكاء الاصطناعي. → OORT Storage: تحتاج البيانات إلى مكان موثوق للتخزين. وباستخدام شبكة Deimos 1 للعتاد، توفر OORT Storage بنية تحتية للتخزين اللامركزية. → OORT Compute: يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى قوة حوسبة لمعالجة الأحمال. ومن خلال شبكة Deimos 2 للعتاد، تقوم OORT ببناء بنية تحتية للحوسبة الموزعة لدعم هذا الطلب. → OORT Mainnet: تحتاج البيئة إلى أساس موثوق. وتشير المشروع إلى أن سلسلة الكتل من الطبقة الأولى الخاصة بـ OORT لم تشهد أي توقف حتى الآن. → AION: تمتد بيئة OORT أيضًا إلى تطبيقات ذكاء اصطناعي عملية. AION هو نظام ذكاء اصطناعي متعدد الوكلاء مصمم لمعالجة المهام التشغيلية لفرق التسويق. انظر إلى كيفية ارتباط الأجزاء معًا. يمكن للأفراد المساهمة بالبيانات. ويمكن للعتاد الموزع توفير موارد التخزين والحوسبة. وتقدم سلسلة الكتل طبقة بنية تحتية أساسية، بينما يجلب AION الذكاء الاصطناعي إلى عمليات التسويق اليومية. منتجات مختلفة، تخدم أغراضًا مختلفة، ضمن بيئة أوسع واحدة. لأن ثمة شيئًا أكثر من نماذج الذكاء الاصطناعي التي يراها الجميع في ثورة الذكاء الاصطناعي.